具身智能的最大壁垒——训练数据

原创 科创之道 2024-08-29 16:43

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世界机器人大会大家也都感受到了,虽然行业卷的不行,但是大部分机器人都还处在“颤颤巍巍”的状态中,在具体场景下的动作尚不能完全自理,更何况大家想象中的理想“泛化”能力。

这背后需要大量的训练数据支撑,才能够让机器人在“端到端”大模型的支撑下,堂堂正正做个人。
但训练机器人所需要的数据,获得的难度要远远大于其他AI领域,甚至要高于自动驾驶的路测数据。
据说特斯拉正在招募大量的流水线工人,给的时薪高达350元,做什么呢?“数据采集员”,有点儿类似我们AI1.0时代“数据血汗工厂”里的数据标注员,也有点儿类似自动驾驶时代满大街跑的数据采集车。工作内容就是穿着动作捕捉设备,模仿机器人动作来搜集数据,用来训练特斯拉人形机器人Optimus。
早一点儿时间,DeepMind与斯坦福大学团队联合开发的人形机器人ALOHA,刚出场的时候惊艳了很多人,这么流畅的动作,这么丰富的功能,后来证明,这款机器人是遥操作的。后来这款机器人也被用来搜集数据,通过遥操作,模仿双手在各种场景下的动作数据。
智元机器人也公开了他们获取数据的两种方式,一种是模仿数据,通过遥操作采集数据;一种是仿真数据。所以未来机器人是否足够智能化,取决于流水线的采集工人是否足够努力。

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