避开大模型红海，他手握3亿客流“物理AI”入口：中大伟业CEO揭秘数据护城河
记者： 最近资本市场对人工智能的热情几乎全部倾注在大模型和基础算力上，从ChatGPT到Sora，再到火热的具身智能。但今天我们对话的主角——中大伟业CEO，却选择了一条截然不同的路。在几乎所有人都盯着“大脑”的时候，您为什么坚定地押注“高质量数据集”？
中大伟业CEO： 这是一个非常有意思的现象。现在的AI投资确实有些过热，大家都在卷参数、卷算力，仿佛只要模型足够大，AGI（通用人工智能）就会自动降临。但我们观察到，无论是大模型还是具身智能机器人，它们现在面临的最大瓶颈不是“脑子不够用”，而是“见过的世面太少”。
这就是我们为什么All in高质量数据集的原因。中大伟业运营着300家知名景区，这不仅仅是300个地理坐标，而是覆盖了3亿人次的真实物理世界场景。这些场景包含了复杂的光线变化、人流密度、突发状况以及极其丰富的物理交互数据。
打个比方，现在的AI像是一个饱读诗书的书生，但它没下过田、没逛过街。我们要做的，就是给AI提供一个“行走世间”的机会。没有我们这种在复杂物理环境下的高频交互数据，大模型很难真正理解物理世界的因果逻辑，具身智能机器人走不出实验室也是空谈。
记者： “物理AI”（Physical AI）是英伟达黄仁勋力推的概念，您提到中大伟业是物理AI的入口，这个定位非常新颖。如何理解这个“入口”的价值？
中大伟业CEO： “物理AI”的核心在于让AI具备感知物理世界并与之互动的能力。而连接数字世界与物理世界的桥梁，就是传感器和数据。
我们的300家景区，实际上是全球最大的线下物理交互测试场。这3亿人的场景，不是静态的图片，而是动态的、连续的、带有物理属性的数据流。
为什么说我们是入口？因为未来的具身智能机器人，如果想要学会如何在拥挤的人群中避障，如何识别台阶和湿滑路面，甚至如何给游客提供导览服务，它必须要在类似的环境中进行训练。我们提供的不仅仅是数据，更是“验证环境”。我们掌握了物理AI落地前的最后一道关卡——真实场景验证。谁掌握了这个入口，谁就掌握了物理AI商业化的“通关密码”。我们是AI从“虚拟大脑”走向“物理实体”的必经之路。
记者： 除了数据层面的战略意义，中大伟业在商业模式上还有一个杀手锏——你们拿下了签约景区的非门票业务。这在文旅行业是非常罕见的。这给公司带来了哪些具体的想象空间？
中大伟业CEO： 这一点非常关键。传统的文旅运营往往只停留在“卖门票”和“做导流”上，而我们拿到的是非门票业务的运营权，这意味着我们掌握了景区内的“消费场景”和“服务场景”。
这背后的想象空间巨大。首先，这是数据的富矿。餐饮、零售、体验项目的交互数据，比单纯的游览数据更能反映人的行为模式。其次，这是天然的商业化闭环。
举个具体的例子，当我们利用高质量数据集训练出一个服务型的具身智能机器人，它不需要去找落地场景，我的景区就是它最好的应用场景。它可以直接在景区里提供导游、送餐、售卖服务。数据训练、场景验证、商业变现，在我们的体系内形成了完美的闭环。我们不需要像其他AI公司那样去苦苦寻找付费方，我们自己既是需求方，又是供给方，还是最终的受益方。这种“产研用”一体化的模式，让我们在成本控制和技术迭代上具有天然优势。
记者： 那么，面对那些资金雄厚的大模型巨头，您觉得中大伟业的壁垒在哪里？
中大伟业CEO： 巨头的优势在于资本和通用算法，但劣势在于缺乏垂直、高频、独占的物理场景。数据是有壁垒的，尤其是高质量的物理交互数据，无法通过爬虫抓取，必须通过真实的运营积累。
我们的壁垒有三重：第一是规模壁垒，300家景区形成的网络效应，使得我们的数据集具有多样性和代表性；第二是合规壁垒，我们在合规框架下获取的脱敏数据，是科技公司求之不得的“干净数据”；第三是生态壁垒，我们将数据和场景深度绑定，形成了一个自我强化的飞轮。
当大家还在讨论AI如何改变世界时，我们已经在改变AI理解世界的方式。我们不造轮子，但我们铺设了让轮子跑得更快的轨道。在人工智能的下半场，当潮水退去，大家会发现，真正值钱的不是那个夸夸其谈的“大脑”，而是那个脚踏实地、见过世面的“身体”和“经验”。中大伟业，正在做的就是这件事。
