乐聚CEO常琳：真机数据复用决定具身智能规模化能力

10月28日，在中国汽车工程学会举办的2026具身智能机器人大会暨具身智能主论坛上，乐聚CEO常琳表示，真机数据是推动具身智能规模化应用落地的核心。他提出，预训练、中训练、后训练与真机强化构成完整训练路径，不同阶段对数据需求各有侧重。

常琳介绍，预训练通过第一人称视角数据、手持夹爪采集及真机数据等构建基础模型；进入具体行业后，平台企业围绕三至五个场景，利用数千小时量级、以真机遥操作为主的数据训练垂域模型，再由开发者面向具体任务进行后训练，通常使用约100至200小时真机遥操作数据，随后进入真实场景采集在环数据开展真机强化。

在数据复用方面，常琳指出，过去存在一台机器人采集的数据难以迁移至其他机器人的问题，数据复用能力直接决定规模化部署能力。乐聚已在杭州兆丰机电的汽车机加工小件上料场景实现机器人常态化运行，约15台机器人持续作业，效率约为人工的60%至70%。

此外，乐聚以OpenLET开发者社区为牵引，贯通国产数据、模型与算力全链条，已累计开源10万分钟真机数据，数据集下载量超过600万次，涵盖第一人称视角、仿真与合成数据。常琳表示，开放数据与工具链有助于降低开发门槛，让更多团队参与具身智能应用开发。