21世纪经济报道记者雷晨 北京报道

5月29日，21世纪卓越董事会（北京）“智能重构——Token经济商业闭环与治理锚点”主题闭门研讨会在北京中关村科技园区东城园举办。无问智科CFO贺敏出席圆桌环节，并围绕物理AI数据基建与Token商业闭环，分享了公司核心布局与落地思路。

“无问智科的核心业务是布局物理AI数据基础设施，专注打造物理AI的数据基座。”贺敏在分享中表示。

贺敏坦言，行业当前面临核心的数据困境。具身智能的数据稀缺度，远超自动驾驶和通用大模型领域的水平。通用大模型依托互联网多年积累的海量数据快速迭代，自2022年底ChatGPT面世至今，行业发展日新月异，Token概念也逐步普及，深度融入大众生活，各类AI工具的使用都在持续消耗Token资源。

整体人工智能产业的发展速度远超行业预期，大模型、自动驾驶技术持续迭代，具身智能的落地进程也在不断加快，或将早于行业预判，全面落地物理世界。

针对公司核心技术体系，贺敏重点拆解了无问物理AI数据基座平台“无垠”的“采集世界、生成世界、模拟世界”三层战略框架。

首先是采集世界，核心解决具身智能数据来源与采集的核心难题。行业普遍沿用数据金字塔体系，最上层为真机数据，采集成本高、效率偏低；中间层为无本体数据，通过人类穿戴设备采集工作数据，在东南亚、印度等海外区域，以及国内多地都有专业数据采集工厂，属于新兴的劳动密集型数据产业，采集成本更低、落地效果优异；底层为仿真合成数据，可通过大规模生成数据来有效支撑模型预训练。

贺敏强调，各类数据的应用价值各有侧重：真机数据质量高，但是采集难度非常大；无本体数据可以高效采集人类数据，但是真实场景不可控、也不可预测，数据的丰富度不够，会产生分布偏移问题；仿真数据能以低成本提高数据分布的丰富度，但是需要基于真实数据，才能解决掉sim2real gap。

其次是生成世界，即自主研发垂类世界模型。核心目标是通过世界模型，生成无限丰富的数据，赋予具身智能机器人预测、判断、推理的高阶能力。

最后是模拟世界，无问智科基于自主研发的垂类世界模型和可微分物理引擎，打造了机器人专属的世界模拟器，一方面可以在云端让机器人进入模拟世界进行学习和测评，另一方面可以安装在端侧作为操作系统，让机器人具备在工作时自我学习、自我总结、自我进化的能力。

围绕行业关注的Token商业闭环，贺敏详细拆解了无问智科的落地思路。

在产业端，工业场景机器人落地难，核心源于岗位场景非标、作业流程琐碎。对此，无问智科深度联动3C制造等各领域头部生产企业，协同梳理一线岗位动作技能、标准化SOP体系、交互物体库等，沉淀出高质量工业数据集。同时，公司将逐步推出以Token计费的商业模式，引领数据产业商业化的发展。传统的按照工作量和License的商业模式，并不契合AI时代技术的发展，而以Token消耗为主要计费方式的收费模式，能够有效降低客户的决策和信任成本，提高业务标准化程度，能更好地展现出产品对下游客户产生的价值，增强客户购买意愿。无问也将基于垂类世界模型的推出，逐渐转变成以PaaS为主、根据Token消耗量来收费的新型商业模式。

贺敏表示，随着世界模型技术逐步成熟、落地跑通，依托数据采集、模型迭代形成的Token商业闭环有望形成。