**Ken Goldberg：机器人学不能仅靠数据，传统工程依然关键**

_What if more data alone won't solve robotics?_

> UC Berkeley教授Ken Goldberg在MIT演讲中指出，尽管大数据推动了视觉与语言的发展，但机器人领域面临'10万年数据缺口'——真实环境数据采集困难、维度复杂且难以模拟。他强调模块化设计、算法可解释性与评估指标等'老派工程方法'仍不可或缺，并主张通过'数据雪崩'策略：先部署工程+学习混合系统，再让生产环境持续积累数据。

**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-07-30 01:09（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.eventual.ai/blog/what-if-data-alone-wont-solve-robotics)