在数据训练方面,至简动力通过端侧部署算力,复刻特斯拉“影子模式”,让机器人在本体上完成数据收集与训练闭环,低成本获取真实场景数据。至简动力提出的“Human data is all you need”机器人学习范式,把学习过程分成三阶段:预训练阶段靠人手采集海量操作数据提升泛化能力;下游任务阶段靠人类示范快速扩展任务探索;后训练阶段靠实时人工指导参与在线学习。这套分层递进的训练思路,和智驾行业的数据闭环逻辑如出一辙。
根据《TrendForce 2025近眼显示市场趋势与技术分析报告》,AI赋能助力信息提示类AR应用兴起,预估2025年全球AR装置出货规模将年增9.1%,达到60万台。展望未来,随着Meta、Apple(苹果)、Amazon(亚马逊)、RayNeo(雷鸟)等品牌持续布局AR眼镜市场,驱动AR眼镜的各类显示技术发展竞争也将持续加剧。TrendForce集邦咨询预测,到2030年,LEDoS (Micro LED on silicon) 在AR眼镜领域渗透率将达到65%,成为主流AR微显示技术。
国内大厂反应迅速。腾讯在2025年9月成立生命科学实验室;阿里巴巴推动建立LucaOne大模型,这是业界首个联合DNA、RNA、蛋白质的生物大模型;字节跳动专门设立AI for Science团队并入Seed部门,并与比亚迪锂电池共建“AI+高通量联合实验室”。“只把AI用作聊天、生成视频有些大材小用。”贾皓钧告诉《中国企业家》。他认为,AI最宝贵的价值,是赋能人类未知的领域,“所有的科学进步,本质上都是由新发现推动”。
深度原理的另一位投资方表示,“深度原理的跨学科团队和算力适配能力也是重要壁垒。AI4S需要‘AI算法专家+材料/化学/生物专家+工程化人才’的复合型团队,这种团队的搭建和磨合难度极大。”不过,贾皓钧的野心不只与国内玩家竞争,而在于全球,他认为目前的AI for Science领域,中美站在同一起跑线,行业都在蓄势。目前这个阶段,弯车道容易超车,以深度原理为代表的这些中国AI4S正在开启行业的新一页。