那些重複的，或者碎片化的資料，對於現階段的人工智慧而言，除了能夠佔據一定的記憶體之外，完全沒有半點的用處。
更加不用說，讓人工智慧實現新的躍升了。
特別是隨著人工智慧的發展，絕大多數的公司都已經注意到了資料的重要性。
伴隨著版權意識增強，以及各種法律法規的落地，資料的獲取難度，以及成本都在大幅度的上升！
以前的時候，那些個搞人工智慧的公司，隨便弄點網路爬蟲，就能夠從網際網路上搞到海量的資料。
還有一些，直接就是從別的公司開發出來的人工智慧裡面，進行資料蒸餾，把人家整理好的資料拿過來自己用！
而現在呢？
大多數平臺都開始透過限制網路爬蟲，提高API訪問費用等等方式保護資料。
而大量的高價值資料，像是醫療，金融，科研資料等等，因為涉及隱私，商業機密等等原因。
基本上就是以“資料孤島”的形式分散存在。
想要讓它們流通，成本可不是一般的高。
當然了，這些問題也不是完全沒有辦法解決。
高價值資料的成本高，真要是咬咬牙，願意花本錢的話，也不是弄不到。
可問題是：某些特定領域的資料嚴重匱乏！
比如說，在人形機器人領域，資料短缺的問題尤為突出！
想要訓練出一臺具備通用能力的人形機器人，最起碼需要上千萬小時的多模態物理互動資料。
而截止到現在為止，全球可用的合規真實資料不超過六十萬小時，缺口高達百分之九十九！
更不用說，這還只是訓練具備通用能力人形機器人最基本的需求！
為什麼那些個人形機器人公司，一個個的不是用程式設計就是用遙控器，用人工智慧來訓練人形機器人不香嗎？
可以想象，無論是哪家公司能夠做到這一點，都能夠在短時間內一飛沖天！
就好像是首個釋出了大預言模型的人工智慧公司一樣。
估值直接能夠漲到天上去！
幾百億的估值基本上是唾手可得，只要是稍微發發力的話，幾千個小目標估計都是不在話下。
可問題是……做不到啊！
人工智慧又不是萬能的，沒有足夠的資料進行支撐，根本就沒有辦法進行升級迭代！
在文字領域還好，大語言模型的框架已經擁有了一定的基礎。
可是在具身智慧領域，特別是多模態物理互動方面，壓根就沒有多少的資料可以用！
而且不同於其他領域，採集真實物理世界的資料，不僅成本高昂到驚人，而且效率十分的低下。
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