2026-05-21 14:46 UTC+8站內改寫6 分鐘閱讀更新: 2026-06-30 21:03 UTC+8

得場景者得AI天下，出行賽道跑出了一家值得關注的數據玩家

全場景數據、全鏈條服務助力AI大模型高效迭代

來源量子位作者: 杰西卡

得場景者得AI天下，出行賽道跑出了一家值得關注的數據玩家 – 量子位

傑西卡 2026-05-21 14:46:02

來源：量子位

全場景數據、全鏈條服務助力AI大模型高效迭代

傑西卡發自凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

AI行業，最稀缺的搶手貨變了。

李飛飛提出“空間智能”後，行業正在形成一個越來越明顯的趨勢判斷：大模型之後，世界模型、具身智能正成為資本和產業關注的新焦點。

然而，AI開始轉向理解並作用於真實的物理世界之時，一個尷尬的現實也隨之浮現：

訓練這些模型所需的真實物理世界交互數據，極度稀缺——缺到甚至有業內觀點認為，需求與供給之間，可能存在近十萬倍的差距。

因為過去的大模型，靠海量文本和圖片就能完成語言理解與生成，但具身智能需要的是“決策→行動→反饋”的完整鏈條——這些靜態、缺乏因果和交互的數據，很難再滿足需求。

行業迫切需要一種全新的數據：來自真實物理世界、帶有因果邏輯、能持續產出的交互數據。

於是，高質量的物理世界數據，成為當下戰略級的稀缺資源；而能為行業持續、低成本、大規模生產物理世界數據的玩家，也逐漸被推上風口。

有意思的是，業內人士告訴量子位，AI時代最大的物理世界數據入口之一，很可能正在從一個很多人意想不到的行業裏誕生，那就是出行平台。

你可能並不知曉，平日裏常用的出行服務平台，除了出行服務之外，正在用數據新業務“賺外快”。

出行平台，流行起用數據“賺外快”？

出行服務行業，最近逐漸流行起一門新的生意：手握海量真實道路一手數據源的平台們，正通過數據資產化、服務化等方式，開闢第二增長曲線。

而且這些平台中，已經有玩家成功變現，初步驗證了商業化路徑的可行性。

最先對外披露具體數據的，是廣汽集團旗下的出行服務平台——如祺出行。

如祺出行在2025年財報中披露，以AI數據業務為主要收入來源的技術服務板塊，已成為公司增長最快的板塊。

而這個AI數據業務，指的是如祺出行的數據業務板塊（以下簡稱“如祺數據”），最早佈局於2023年。

彼時，如祺出行在2023年5月獲批了乙級測繪資質，開始將那些搭載激光雷達、高精度慣導、周視與環視攝像頭等傳感器的智能駕駛數據採集車，投入常態化運營。

這些車輛在提供出行服務的同時，也在合規採集真實的駕駛和道路數據。而如祺數據也在採集數據的過程中，不斷延伸其數據服務能力。

直到最近，如祺數據首次對外完整披露了其AI數據資產及能力版圖。

公開信息顯示，其數據資產已覆蓋標註數據、行為數據、合成數據及多模態訓練數據集四大類，涵蓋從原始採集到加工交付的全鏈條。

這其中，標註數據是基礎，行為數據則記錄了駕駛員在實際道路環境中的操作決策，合成數據用於補充長尾場景，多模態訓練數據集則覆蓋圖像、文本、音頻與視頻，可以直接用於大模型的垂類微調。

規模上，如祺數據已搭建起一張覆蓋面可觀的數據採集網絡。

截至2026年5月，公司在廣州、上海、重慶、瀋陽等城市，部署了超過300輛智能駕駛數據採集車。

通過近三年的常態化運營，這些車輛的日均產出已經達到1600小時、130TB；平台亦累計沉澱出千萬級的高價值駕駛場景片段。

這些片段背後，本身就是完整的真實世界交互過程。從這個角度看，平台產生的數據，更像是在持續生產物理世界的“切片”。

而規模之外，商業化進展才是真正檢驗其模式可行性的關鍵。

在如祺財報中，2025年，以AI數據服務為主要收入來源的技術服務板塊，錄得營收1.6億元，同比大增487.4%。

這一增速説明，市場對高質量物理世界數據的需求正在快速釋放。

如祺數據的客户結構也能驗證這一結論。據介紹，公司服務目前已覆蓋智能駕駛、具身智能、大模型、消費電子、醫療等多個領域；騰訊、小馬智行、理想、火山引擎、百度智能雲、廣汽集團等頭部企業都是其客户。

也就是説，從出行服務衍生出的數據服務，已經具備跨行業解決實際需求的能力，並且能跑通從數據採集、加工到商業化交付的完整閉環。

隨之而來的變化是，外界更新了對如祺這類出行平台的認知。

具備全鏈條數據服務能力的如祺，不再只是一家出行服務商，也不單單是傳統的數據標註服務商，而是在向“數據集+全棧能力”的綜合服務商升級。

而這種“數據集+全棧能力”的閉環能力，很可能也會成為下一代AI中，不可或缺的底層基礎設施之一。

出行平台，為什麼突然造就了AI基礎設施？

想更好理解出行平台的身份轉變，其實可以將其拆解為兩個更本質的問題：

為什麼AI行業對物理世界數據如此渴求？

以及，為什麼出行平台恰恰能填補這個缺口？

一切要從李飛飛對世界模型的定義説起。她認為，當前主流的大語言模型存在一個致命缺陷，就是缺乏“空間智能”——即對三維物理世界進行感知、推理和行動的能力。

因此，李飛飛倡導構建一種全新的AI系統，讓機器能像人類一樣，理解三維物理世界的運行法則，並完成互動。

這套系統，就是她所説的“世界模型”。而世界模型需要具備三個最核心的標準：生成性、多模態性、交互性。

這意味着，訓練下一代AI所需的數據，必須同時具備這三個特徵，尤其是“交互性”——數據不能只是被動的視覺呈現，還必須包含“動作-反饋”閉環的完整因果鏈條。

但問題在於，當前行業能夠穩定獲取的物理世界交互數據，遠遠無法滿足訓練需求。

因為傳統的數據供給方式主要有三種，且各有侷限：

其一，是從互聯網上爬取公開圖片和視頻，這些數據大多是靜態的、缺乏交互信息；

其二，是在實驗室或仿真環境中人工搭建場景，成本相對高、規模較小；

其三，是眾包採集，不過數據的質量和一致性有時難以保證。

短期內，三種方式都難以持續、大規模地產出帶有因果邏輯的交互數據。

這正是當前行業面臨的核心瓶頸。高質量、高保真、帶交互標籤的物理世界數據極度匱乏，需求與供給之間存在巨大缺口。

在這種背景下，出行賽道恰恰具備生產、積累這類高價值數據的天然優勢。

與傳統的數據供給方式不同，出行平台的數據採集邏輯是嵌入真實運營。

每一輛數據採集車，本質上都是一個移動的感知終端，在完成日常出行服務的同時，同步記錄“駕駛員決策—車輛響應—環境反饋”的完整交互鏈條。

這種閉環數據天然具備多模態對齊、時序連續和因果邏輯的特徵。

用如祺對外展示的泊車場景舉例：

如祺數據不僅會記錄3D障礙物的位置信息，還會同步採集汽車底盤的CAN信號（反映車輛狀態，如方向盤轉角、油門剎車）、毫米波雷達回波、激光點雲與攝像頭視頻。

這些多模態數據圍繞泊車場景，形成了“行為（駕駛員操作）-狀態（車輛響應）-環境（周圍反饋）”的聯合數據集。

在訓練AI時，這類數據不僅能告訴模型“是什麼”，還能幫助模型理解“為什麼”，比如為什麼要避讓、如何判斷車位可用性等需要物理常識和因果推理的任務。

有長期關注AI大模型訓練的分析人士告訴量子位，這類具有完整推理、決策和反饋鏈條的數據，就是訓練空間智能模型的“黃金數據礦”。

如祺數據也是基於這種獨特的數據源，得以系統性地構建其全鏈條服務能力。

技術層面，如祺數據自研的OCC自動化標註算法，採用同源底圖與自動化算法，可減少90%人工標註時間，交付準確率超98%。

其合成數據模塊可一鍵生成雨、霧、雪、夜等長尾場景，彌補真實採集盲區；多模態數據集則覆蓋圖像、文本、音頻與視頻，可以直接支持大模型的垂類微調。

這套能力的本質，是將其在自動駕駛領域驗證過的數據工程化經驗——從合規採集、規模化清洗、精準標註到合成增強——打包成標準化產品。

客户可以“開箱即用”，無需從零搭建底層採集與處理能力，就能直接獲取經過深度加工的標準化數據集與工具鏈。

在這一點上，如祺數據和Scale AI的邏輯有點類似：

不僅提供數據，還提供讓客户“更懂數據、更高效用數據”的工具與方法論，從而降低高質量物理數據的使用門檻，提升客户的模型迭代效率。

這在一定程度上降低了真實物理數據的使用門檻，也讓數據能力的適用範圍，能從自動駕駛擴展到具身智能、大模型、消費電子、醫療等多個領域。

也可以説，規模和能力只是基礎，而出行平台真正的想象空間，更在於它以場景為原點、向更多物理世界場景泛化的潛力。

這也是AI發展歷程中一再被證明的結論：得“場景”者，得天下。

得“場景”者，得天下

走進物理世界後，AI行業的底層邏輯正在變化——AI的競爭正在從算法轉向場景。

正如移動互聯網催生了基於位置的服務（LBS）數據金礦，雲計算成為了數字經濟的通用基建。

在AI邁向“空間智能”的當下，那些能持續、低成本產出真實物理世界交互數據的「場景」，也正成為新時代最核心的基礎設施。

在這一背景下，越來越多人開始意識到：場景可能比算法更稀缺。

因為算法可以被複現，但一個真實、高頻、且能產生閉環交互數據的物理場景，卻極難被複制或搬運。

而數據本質上其實是場景的“溢出”，擁有場景，就擁有了持續產生數據飛輪的可能性。

出行平台，就是這樣一個幾乎堪稱完美的“元場景”：它覆蓋了海量的公共道路空間，涉及持續的人機共駕決策，每天發生數以億計的交互事件。

這些要素疊加在一起，構成了一個天然的數據生產系統。

並且出行平台採用的“業務即採集”模式，還在成本上天然具備明顯優勢。

傳統的專業數據採集，需要投入專門的採集車、專門的駕駛員、專門的場地，成本高昂，規模化難上加難。

但像如祺出行的採集車，本身就是網約車，在提供服務的同時完成數據採集，邊際成本被大幅攤薄。

更重要的是，這種數據能力，還可以從駕駛場景向更廣泛的物理世界延伸。

據接近如祺出行的人士透露，該公司正嘗試將“人-車-環境”的交互數據能力泛化至更多應用領域，例如具身智能在車後服務場景，包括洗車、換電、維保、清理等。

車後服務場景作為出行場景的一部分，是如祺出行最擅長、數據積累最深的領域，如祺可以自然地切入，形成真實服務閉環。

而在這些場景中，機器人需要理解的避障、路徑規劃、精細操作等底層邏輯，和自動駕駛有高度的數據同構性。

這種“低成本、高交互”的數據生產模式，一旦在一個垂直場景跑通，就具備了成為行業標配的潛力。

一個更長期的趨勢是，未來，那些擁有深厚物理場景運營經驗的企業，其核心資產可能不僅是服務本身，更是其業務過程中持續產生的、高價值的場景數據。

這些數據經過系統性的治理與產品化，或許可以反哺乃至重塑AI產業。

就像出行平台這樣的巨型物理世界接口一樣，在C端，平台仍是運人的服務商；而在B端，出行平台的身份，已經進化成為AI理解並進入真實世界的、至關重要的物理數據入口。

如祺出行

傑西卡

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