开普云亮相2026物理AI与世界模型大会，分享物理语料工厂建设实践

近日，以“建模物理世界·智启美好未来”为主题的2026物理AI与世界模型大会在南京举行。江苏省省长刘小涛出席大会并致辞，国家数据局等有关部门代表、专家学者及开普云等人工智能领域企业代表齐聚一堂，共同探讨物理AI与世界模型技术创新及产业发展路径。

大会期间，开普云副总裁、首席技术官、开普云具身智能公司（普盈数据）董事长杨春宇博士发表《基于专家示教与自主探索的具身智能物理语料工厂构建》主题演讲，分享开普云在具身智能数据生产、模型训练及物理语料生产体系建设方面的技术探索与实践。同时，开普云在同期的展会上集中展示了具身智能领域的业务实践成果，以及AI一体机等人工智能基础设施产品。

从数据采集迈向物理语料持续生产

随着具身智能加速走向真实场景，高质量物理交互数据正成为提升模型能力、推动产业应用的重要基础。

杨春宇指出，物理语料工厂的核心，不仅是积累更多数据，更是建立持续生产高质量、真实物理交互数据的能力。

具身智能不仅需要感知和理解环境，更需要通过动作与物理世界交互，学习环境状态、机器人动作与执行结果之间的关联。因此，数据生产既要关注规模，也要重视数据质量、交互多样性及其对模型训练的实际价值。

三类数据协同，构建物理语料生产体系

针对专家示教覆盖有限、模仿学习难以应对复杂动态环境等问题，杨春宇介绍了由专家示教数据、经验交互数据和真实任务数据共同构成的物理语料生产体系。

1.专家示教数据

通过机器人遥操作及EGO、UMI等无本体示教方式，为模型学习基础操作技能提供支撑，并进一步拓展任务类型与场景多样性。开普云在ICRA 2026国际机器人赛事中的真机实践，也对相关数据策略进行了实际验证。

2.经验交互数据

通过HIL（人在回路）强化学习，让机器人在真实环境中开展受控自主探索，持续积累动态环境交互、状态恢复和自主纠错等数据，增强模型应对复杂变化的能力。

3.真实任务数据

来自模型部署后的实际任务执行，通过沉淀成功与失败轨迹，不断丰富数据分布，为模型持续优化提供真实反馈。

三类数据相互补充，形成从专家示教、自主探索到真实任务反馈的持续迭代机制，推动具身智能数据从一次性采集向常态化、规模化生产转变。

打通数据、训练与中试验证闭环

物理语料工厂的价值，不仅在于持续生产高质量数据，更在于通过模型训练与中试验证，将数据价值转化为机器人在真实环境中的作业能力。

依托无锡具身智能训练场的运营实践，开普云逐步形成覆盖真机数据生产、模型训练、中试验证和反馈迭代的专业化运营体系，并持续拓展灵巧操作、物流分拣等中试应用方向。在此基础上，开普云积极探索可复制、可推广的具身智能中试运营模式，推动具身智能技术从训练场加速走向真实产业场景。

展示全栈AI产品与产业实践成果

大会期间，开普云展台集中展示了公司在AI基础设施与具身智能领域的产品及业务成果。

1.在具身智能领域

开普云重点展示了无锡具身智能训练场的运营成果，分享规模化真机数据生产、数据质量管理、模型训练和中试验证等方面的实践经验，展现专业化基地运营与产业化验证能力。

2.在AI基础设施领域

开普云展示了开悟魔盒、开悟密盒等AI一体机产品，集中呈现国产算力适配、大模型本地化部署和推理优化等技术能力，体现公司在AI基础设施领域的持续积累。

未来，开普云将持续深化物理语料生产与世界模型技术探索，推动数据、模型、中试与场景协同发展，为具身智能技术创新与产业落地提供有力支撑。

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