卡住机器人的从来不是芯片，而是物理数据荒漠，李飞飞把两个小时的繁琐扫街压到了三张照片

李飞飞团队近期提出一种新方法，旨在解决机器人训练中物理数据匮乏的瓶颈。该方法将过去需耗时两小时的机器人实地扫描与数据采集流程，压缩至仅需三张照片即可完成。这一技术突破的核心在于，不再依赖昂贵的实机操作或大规模传感器部署，而是通过算法从少量静态图像中高效提取环境物理信息，用于生成训练所需的仿真场景。此举有望显著降低机器人具身智能研发的数据获取门槛，加速其在复杂真实环境中的部署。业界认为，机器人能力提升的主要障碍已从芯片算力转向高质量物理交互数据的稀缺，该成果为破解这一“数据荒漠”问题提供了新的低成本路径。目前相关技术细节已公开，其实际效果与推广价值尚待进一步验证。