如祺出行为什么不自己训练大模型或世界模型？
韩锋称，如祺出行的核心优势在场景和数据，包括数据采集车、Robotaxi以及线下服务和运维网络，因此更愿意围绕AI数据生态提供基础设施能力。
对话如祺出行COO韩锋：世界模型越强，真实数据才是真壁垒
资讯摘要
过去一年，“物理AI”几乎成了自动驾驶、车企共同争夺的下一张船票。 世界模型、具身大模型、机器人数据……众多公司从不同切入口布局物理AI，试图成为新风口之下的主角，相比之下，如祺出行选择了一条不那么显眼的路径，不自己训练大模型，而是尝试成为模型背后的数据基础设施。
AI 摘要
雷峰网专访如祺出行COO韩锋，讨论其AI数据服务布局。如祺不自研世界模型，而依托出行车辆、Robotaxi和运维网络持续采集真实场景数据，建设采集、清洗、标注、质检和交付闭环，并向具身智能数据平台延伸。韩锋认为合成数据可扩展长尾场景，但真实数据仍是发现、校准和验证模型的关键壁垒。
AI 问答
真实数据与合成数据在模型训练中如何互补？
文章称，真实数据用于发现未知问题、校准和验证模型；合成数据适合基于真实长尾案例定向扩展危险、临界和复杂场景，两者形成互补闭环。
如祺出行的数据能力如何延伸到具身智能？
如祺认为自动驾驶和具身智能的数据形态不同，但数据导入、预处理、标注、质检、导出和合规治理等底层工具链可复用，并已推出具身智能数据平台。
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