英伟达开源机器人数据引擎 Flora:标注成本较 GPT-…

近日，英伟达旗下GEAR研究实验室正式开源其开放数据引擎 Flora。该系统基于三个微调的 Qwen3.5模型构建，旨在为机器人视频训练提供高效的文本标注与评分支持，实现对机器人价值链的关键布局。

Flora 能够全方位涵盖机器人训练所需的动作边界检测、逐步执行评分及任务成功判断三大核心标签类型。其内部集成了动作分割模型与奖励模型 Flora-Rewarder，在降低成本的同时显著提升了对中途错误和细节动作的捕捉能力。

英伟达开源机器人数据引擎 Flora:标注成本较 GPT-6Astra 降至125倍

据英伟达估算，Flora 的标注成本约为每小时0.72美元，相较于 GPT-6Astra 的约88.50美元，成本大幅降低最高达125倍。在实际效能上，其在动作边界检测和过程错误识别方面表现优异，并在人类录像及部分基准测试中领先，不过在纯描述准确率和部分机器人视频表现上仍逊于 GPT-6Astra。

作为英伟达强化具身智能生态的重要举措，该模型已在 Hugging Face 上线，并在其内部日均处理高达20万小时的视频标注。此举不仅填补了开源机器人数据管道的空白，也进一步巩固了英伟达从硬件、仿真到人工智能模型全链路覆盖的产业战略。

据OpenRouter测算，10月19日至25日，全球AI大模型周调用量达188万亿Token，环比增14.63%，商业化热度持续攀升。中国厂商模型调用93.54万亿Token，环比增18.14%；美国模型22.47万亿Token，增速29.44%，但规模与中国差距悬殊。中国大模型周调用量已连续第26周领先。

Gartner在2026年4—5月发布“2027年Gartner CEO调研”，访谈203位全球CEO及高管。44%的掌门人难以向股东和利益相关方证明AI财务回报，但并未因此收手：75%计划增加技术投资，62%把营收……他们更想把AI与技术押注于企业运营和增长重塑。

三星电子在韩国产业协会论坛的工业研发AI应用研讨会上宣布，将全面引入AI技术，把新型半导体材料研发周期从5年压缩至2年，缩短3年。三星高级技术研究院负责人Choi Young-sang称，AI可使候选材料筛选数量提升5倍以上，寻找最优工艺条件的实验量削减80%以上。

Reddit 开源社区 r/opensource 于 10 月 24 日实施新投稿规则，禁止使用 AI、由 AI 生成或专为 AI 服务的项目发布。管理团队称，AI 发展模式与开源理念冲突，需限制以维护社区价值。该禁令因未明确“AI 参与”边界迅速引发争议；而现实中 AI 辅助编程、代码补全、自动测试已很普遍，规则执行面临模糊难题。

上周全球AI大模型总调用量188万亿Token，环比增14.63%。中国达93.54万亿Token，环比增18.14%，连续26周超美国居首；美国22.47万亿Token，环比增29.44%。全球前五均为中国模型，新上线的DeepSeek V4.1-Flash-1017周调用量33.6万亿Token，表现突出。