本月行业协会披露研究成果,成品短视频APP的优势：打造个性化内容，助力短视频时代潮流

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全国服务区域: 太原市娄烦县、宜昌市伍家岗区 、绵阳市江油市、榆林市佳县、榆林市米脂县、武汉市青山区、济宁市汶上县、广西贺州市八步区、榆林市靖边县、武威市凉州区、南昌市安义县、普洱市景谷傣族彝族自治县、宁夏石嘴山市大武口区、鹤壁市浚县、大庆市红岗区、果洛玛沁县、哈尔滨市方正县 、广西防城港市东兴市、资阳市乐至县、中山市三乡镇、临沧市云县、郑州市上街区、淄博市淄川区、丽江市华坪县、广西南宁市良庆区、聊城市阳谷县、庆阳市宁县、中山市南区街道、广州市海珠区、成都市新津区、济南市平阴县、鹤岗市绥滨县、内蒙古乌兰察布市化德县、十堰市郧西县、中山市东凤镇、湘潭市湘乡市、莆田市涵江区、延安市宝塔区、儋州市海头镇、天津市东丽区、延安市吴起县

近日官方渠道传达研究成果:今日研究机构传递重大研究成果,成品短视频APP的优势：打造个性化内容，助力短视频时代潮流

随着移动互联网的快速发展，短视频已成为人们生活中不可或缺的一部分。在这个短视频盛行的时代，各种短视频APP层出不穷。其中，成品短视频APP凭借其独特的优势，在众多短视频平台中脱颖而出。本文将为您详细介绍成品短视频APP的优势。 一、个性化推荐，满足用户需求 成品短视频APP通过大数据分析，为用户推荐个性化的内容。系统会根据用户的观看历史、兴趣爱好、地理位置等因素，为用户推荐最感兴趣的视频。这种个性化推荐方式，让用户在短时间内找到自己感兴趣的内容，提高用户粘性。 二、优质内容，打造精品短视频 成品短视频APP注重内容质量，严格筛选优质视频。平台上的视频涵盖了生活、娱乐、教育、科技等多个领域，满足用户多样化的需求。同时，平台还鼓励原创内容，为创作者提供展示才华的舞台。这使得成品短视频APP成为了一个内容丰富、品质上乘的短视频平台。 三、简单易用，操作便捷 成品短视频APP界面简洁，操作便捷。用户只需注册账号，即可轻松浏览、点赞、评论和分享视频。此外，平台还支持一键下载功能，方便用户随时随地观看视频。这种简单易用的设计，让用户在使用过程中更加顺畅。 四、社交互动，增强用户粘性 成品短视频APP鼓励用户互动，提高用户粘性。平台支持点赞、评论、转发等功能，让用户在观看视频的同时，与其他用户进行互动。此外，平台还定期举办各类活动，如话题挑战、短视频大赛等，激发用户创作热情，增强用户之间的联系。 五、版权保护，维护创作者权益 成品短视频APP重视版权保护，为创作者提供公平的创作环境。平台与各大版权方合作，确保视频内容的版权合法。同时，平台还设立举报机制，对侵权行为进行严厉打击。这种版权保护措施，让创作者在创作过程中无后顾之忧。 六、多平台同步，拓展用户群体 成品短视频APP支持多平台同步，方便用户在不同设备上观看视频。用户可以将平台上的视频同步到微信、微博等社交平台，与朋友分享。这种多平台同步功能，有助于拓展用户群体，提高平台的知名度。 总之，成品短视频APP凭借个性化推荐、优质内容、简单易用、社交互动、版权保护以及多平台同步等优势，在短视频时代潮流中脱颖而出。未来，成品短视频APP将继续努力，为用户提供更加优质、丰富的短视频内容，助力短视频行业的发展。

记者 周悦叠衣服，是千寻智能教机器人做家务的第一课。在北京海淀的一栋写字楼里，采集员坐在机械臂前，夹起、对齐、折叠、放下——每个动作要重复上百遍，只为让机器人学会 " 像人一样 " 进行家务劳动。在北京的不同区域，类似的训练正同步展开：向西，石景山人形机器人数据训练中心，上百台机器人在 " 九年一贯制 " 训练区与 " 机器人大学 " 场景区中，学习开门、拿取物品、插花等动作；向南，北京经济技术开发区（下称 " 北京亦庄 "）的北京人形机器人创新中心（国地共建具身智能机器人创新中心，下称 " 北京人形 "），则将厨房、客厅、超市、加油站等空间 1:1 复刻，打造沉浸式的采集工厂，整栋楼里分布着数百台左右数据采集本体，包括人形、轮式、机械臂等。经济观察报走访发现，北京多家企业与机构已布局数据采集中心，包括智源研究院、银河通用、北京人形机器人创新中心、星海图与千寻智能等，规模从三四十人到上百人不等。当前，具身智能正处于 " 百家争鸣 " 的技术探索阶段，路线多元，但一个共识日益清晰：高质量数据，是机器人能否走出实验室、真正进入社会的关键。与大语言模型依赖海量文本语料不同，具身智能模型必须在真实或仿真环境中学习动作、语言、视觉等多模态数据，就像教小孩打球——不能只讲解，还要配合动作示范、纠错与强化，才能使得智能逐步涌现。如今，高质量的具身智能数据也被赋予了明确的经济价值：它们可以被交易、获得政府补贴，甚至成为企业融资、拓展应用、带动整机销售的重要筹码。政府推出 " 数据券 " 等激励机制，企业则在数据生产、标注、模拟与合成的不同环节不断探索，试图通过独特的数据配方构建护城河。更重要的是，这不再是某一家公司的突围战，而是一座城市的系统性实验。比如，北京正试图通过政策、场景、机制等多维协同，以数据为支点，撬动整个具身智能产业链，让机器人走进真实世界。上海、天津等地也在布局大型数据采集中心。机器人的 " 学校 "千寻智能将整层空间改造成了一座秩序感十足的数据工厂。没有格子间，也没有会议室，取而代之的是一排排机械臂和贴在墙上的操作规范。左侧墙面张贴着安全操作守则，右侧小黑板每日更新采集员的工时、完成进度和准确率。一块大屏幕上实时滚动着采集率、误差曲线与系统稳定性等关键指标。基础动作由采集员完成，复杂操作则交由工程师佩戴 VR 设备远程控制，如模拟搬运、避障与放置等任务。千寻智能的一位负责人告诉经济观察报，最早训练叠衣服这个动作时，光是跑通从布料识别到路径规划，就花了半年。过去，一个新动作的训练需要六七百条高质量数据，如今只需不到百条，训练效率提升了近七成，" 机器人模型的成长就像从三岁小孩变成五岁，学得更快，也更稳 "。目前，千寻智能每天能采集上千条动作数据，按月形成可调用、可组合、可复用的能力库。这套 " 自采数据、自控硬件、自测模型 " 的体系，也成为其融资过程中的核心竞争力。自 2024 年初成立以来，千寻智能已获得近 6 亿元融资，投资方包括京东、小米系、宁德时代系与中东资本。这些资本不仅提供资金，还开放旗下的真实场景——工厂、仓库、物流园区，供千寻智能部署和测试。与写字楼里的精密采集不同，北京人形更像一个沉浸式实验舞台。两层楼被 1:1 复刻为厨房、卧室、会客厅、茶室，甚至还有加油站、超市货架、工厂生产线等生活和商业场景。机器人在其中学习诸如开冰箱、倒茶、补货、上下货的操作任务。这些动作既要准确，还要尽量自然、接近人类习惯。北京人形具身数据负责人李广宇告诉经济观察报，以整理冰箱为例，任务被拆解为多个子动作：开门、识别、抓取、摆放、关门 …… 不同品牌的冰箱构造略有差异，瓶装可乐可能放在冷藏室、抽屉，或门板储物格中，每一种位置都会影响机器人的操作路径，因此需要尽可能覆盖各种变体，确保模型具备泛化能力。北京人形将采集任务分为两类：一类是高复用性的通用动作场景，优先覆盖厨房、客厅、办公等空间；另一类则是企业定制场景，如为家电企业采集冷柜操作流程，或为零售品牌记录补货标准动作。仅采集某品牌冷柜的标准作业流程（SOP）就可能需要上千小时。在产能上，北京人形已实现月均超过上万小时的动作数据采集，跻身全国采集中心的第一梯队。李广宇表示：" 我们关注的不是数据的总量，而是质量是否服务于智能涌现。同样是 1 万小时的数据，组织方式不同，模型效果差距可能极大。" 该团队正在推进差异化补采，通过分析模型在训练中的弱项，定向优化，更高效地支持泛化训练。更有长期价值的，是围绕不同行业场景形成的 " 数据配方 "。这是指根据企业的业务流程、操作标准和作业环境，完成定制化的数据采集需求，其中包含了行业企业的技术诀窍。这也是头部具身智能企业争相让机器人进厂打工的原因，合作的企业类型越多，积累的数据配方就越丰富，训练出的模型也更容易具备落地性，成为与客户谈合作、与资本谈估值时的重要资产。北京亦庄的 " 学区 " 试验2025 年 8 月，在北京世界机器人大会的展区里有一张 " 具身智能数据采集地图 "，地图上有近百个真实采集点位，分布在药房、图书馆、酒店、物流园区等公共与商业空间，构成了一张动态运转的人机协同网络。这不是一张概念图，而是北京亦庄正在进行的 " 具身智能社会实验计划 " 的一部分。在这项计划中，整个城区犹如一座具身智能的真实数据工厂。7 月，在北京亦庄的一家七鲜超市，北京人形的 " 具身天工 " 机器人正在货架间进行补货训练。它身旁站着两位工程师，一人手持遥控设备控制操作，另一人负责记录数据与动作表现。他们每天会采集 20 多个微任务，分成几十个子动作。人流密集会对采集作业产生一定干扰，一位工程师称：" 拍照、围观的人很多，觉得机器人训练很新鲜。"李广宇介绍，相比搭建场景，机器人在超市、酒店这类真实空间采集数据，有三个显著区别。首先是环境还原度最高，不需要复刻，直接按岗位 SOP 执行操作；其次是人流密集、围观者多，对机器人的稳定性提出更高要求；第三是现场安全管理要求更严，虽然没有划区设置作业线，但所有动作都必须可控、可保证，目前仍以现场遥操作为主。类似的点位，已经陆续铺开。根据北京经开区管委会规划，实景场所将扩展至上千个，数据池建设达到 PB（千亿字节）级。与此同时，北京亦庄出台《推动具身智能机器人创新发展的若干措施》，将数据正式确认为重要生产要素，明确提出对认定的数据采集标杆实训场给予每场所 10 万元奖励；对企业构建的高质量数据集，最高提供 200 万元资金支持；每年发放 1 亿元 " 数据券 "，企业购买数据产品（如数据集、平台接口等）可使用 " 数据券 " 按比例获得补贴，单个采购主体年度最高补贴不超过 100 万元。这一机制的核心转变在于：从过去补贴机器人本体，转向以数据为激励对象，鼓励企业参与共建、共采、共用的公共数据生态。企业也在进行响应。8 月，落户北京亦庄的星海图科技，发布了国内首个开放场景真机数据集 GalaxeaOpen-WorldDataset，并同步宣布开源其自研模型 G0。该数据集来自真实家庭、办公室等 50 个典型场景，总时长超过 500 小时，涵盖 234 种任务、1600 余种物体与 58 类操作技能，发布一周后下载量突破 8 万。过去十个月，清华大学交叉信息研究院助理教授、星海图首席科学家赵行几乎都在数据采集现场，亲自参与一线的数据工程，经常半夜还在调整参数。他认为，具身智能发展最大的瓶颈在于缺乏高质量数据。与算法不同，数据采集不是灵光乍现，而是持续、琐碎、耗力的生产活动，从培训采集员、解决设备与网络突发问题，到数据的上传、清洗、标注，都需要亲力亲为。赵行强调应在家庭、酒店、工厂、超市等真实场景采集，以覆盖尽可能广的任务空间。开源数据集的意义，一是推动行业形成统一标准，便于算法对比；二是构建开发者生态，帮助科研机构和企业缩短落地周期。成立两年多，星海图完成近 15 亿元融资，获得美团、今日资本领投，北京机器人基金、亦庄国投跟投。此外，一所面向未来的 " 机器人学校 " 在北京亦庄建成。这是由北京人形打造的具身智能数据训练基地，也是国内首个基于真实场景的具身智能训练平台。该基地计划年底前完成 20 余个真实场景布局，启动规模化数据采集。除生产功能外，还承担采集员培训与认证，探索职业教育体系，逐步建立行业人才标准，这一模式也具备在多地复制推广的潜力。背后的人类老师正如人工智能被称为 " 有多少人工，就有多少智能 " 那样，具身智能的训练同样高度依赖人力。落到产业一线，承担教学任务的，是数以千计的数据采集员。这类工种如今被统称为具身智能训练师。听起来像数字时代的新贵职业，实际上却是最原始的体力劳动。他们每天要录入几十至几百条动作数据，任务场景包括折叠衣服、清理台面等，有时甚至需要模拟一个人在厨房里忙活一整天——来回走动、反复弯腰、搬物归位。入职之前，数据采集员要测动作适应性，戴上 VR 设备，进行弯腰、搬抬、旋转等测试。这个环节很容易让人头晕目眩，很多人撑不过十分钟，淘汰率超过 50%。更隐性的门槛藏在招聘细节中。一位数据采集公司的人力负责人表示，他们偏好身高 160 — 170 厘米、动作协调性强、体型标准的应聘者——因为体态不稳定，会影响通用模型训练。有些招聘甚至明确写出限制条件：男性体重不超 65 公斤，无小肚子；女性不超 55 公斤。即便成功入职，数据采集员的日常工作也不轻松。在多数采集中心，一条训练链分为三类角色：最前线的是动作采集员，他们负责演示和录入动作，日均采集量在 50 至 200 条，熟练者可达千条；然后是数据审核师，每人日审核量上千条，一个小组年处理百万条。这两类人员多采用外包模式雇佣。在此之上则是算法工程师，他们根据数据训练模型，并在现场反复验证、调参，学历背景多为计算机或自动驾驶领域。不少算法工程师同样需要懂得调试硬件，桌上一边是显示器，另一边则是不同种类的机械臂以及维修工具，随时可以将机器人大卸八块。虽然都属于训练师，这三类岗位在工作性质、技能门槛与薪酬结构上差距明显。一线采集岗的月薪通常在 5000 — 6000 元；审核岗位年薪可达 8 万元；而参与模型训练的核心训练师，年薪则可达 15 万— 20 万元。算法工程师月薪起薪在 2 万元，精通数据合成等技术的可达 10 万元，还会有期权等薪酬激励。为延长职业路径、减少人员流失，一些数据中心已在尝试从采集员中挑选 " 对数据有直觉 " 的员工，参与真机调参、流程设计，甚至晋升其为项目经理。这类招聘需求正以 2 — 3 倍的速度增长。与此同时，技术也在不断拓展岗位的地域边界。在石景山人形机器人数据训练中心，远程采集系统已经上线，操作者无需在京，只需佩戴专业设备，即可异地控制机器人完成数据采集任务。三四线城市的年轻人，也能以远程打工者的身份加入。这种远程机制，可进行海外部署，降低数据采集的运营成本，该中心目前已有 100 多台双臂机器人投入使用，主要使用外骨骼和 VR 遥操作设备——相较于动捕系统的数十万元价格，更具灵活性与经济适用性。编写 " 教材 " 方式的分歧行业共识已逐步明确：数据是具身智能的核心要素，但围绕什么样的数据质量高、如何采集、如何高效使用等问题，技术路线正在快速分化。一种路径强调在真实世界中采集真机数据，积累通用经验；另一种路径则更侧重合成数据的效率与成本优势，以期在模型训练初期快速迭代。各类企业的发展阶段、资金能力与目标场景不同，对数据的质量、效率与泛化能力的要求也不同。北京大学助理教授、银河通用创始人王鹤是合成数据这一路线的代表人物。他告诉经济观察报，真机数据采集本身太慢、太贵。以特斯拉为例，训练机器人完成电池分拣，需要 40 人的团队远程遥控数月，还只能完成一个技能。而现实中，机器人需要掌握成千上万种操作。银河通用选择的路径是 " 虚实结合 " 的范式——以合成数据为主、真实数据为辅，实现模型训练效率与泛化能力的平衡。银河通用用 10 亿级合成数据进行端到端训练，仅依靠极少量真实数据进行泛化微