流星蝴蝶剑
破题具身智能“数据荒” 北京中关村机器人“训练基地”揭秘,破题具身智能“数据荒” 北京中关村机器人“训练基地”揭秘_我的网站

一 | 北京8月23日电 题:破题具身智能“数据荒” 北京中关村机器人“训练基地”揭秘 作者 牛琳 裴拓 覃纤睿 祝亦奕 在中关村(海淀)具身智能创新产业园·诺亦腾机器人跨本体数采训练中心(以下简称“数采训练中心”)的商超标准货架空间,工作人员佩戴VR眼镜,手握操控手柄,遥控机器人完成从货架上抓取货物等动作。 “抓握成功后,后台模型会记录本次操作的力度和关节角度。

二 | ”诺亦腾机器人科技(北京)有限公司(以下简称“诺亦腾机器人”)高级技术经理冯劼说,积累足够多的动作样本,才会消除力度、角度等差异带来的误差,从而形成有效数据。 希尔特大陆的衣橱又双叒上新啦!这一次,《希望OL》为冒险者们带来了三套风格各异的全新时装——来自超长期活动“日月同辉”的典藏时装与隐藏限定款“烬夜神谕”,以及七夕“浪漫花海”活动中甜蜜登场的七夕喜鹊时装与七夕花海套装。

三 | 从神圣威严到浪漫唯美,各有千秋,先睹为快!
【日月同辉·典藏时装:昼夜交织的永恒之章】作为《希望OL》首个累积型超长期活动的重磅奖励,典藏时装以日月交替为设计灵感,将白昼的辉煌与黑夜的神秘融为一体。流畅的线条勾勒出时光流转的轨迹,深邃的配色仿佛将整片星空披挂在肩头。更令人心动的是,典藏时装可通过升级合成为隐藏限定款“烬夜神谕”。这套时装会根据游戏内时间自动切换形态——昼夜交替间,每一处细节都随之流转,仿佛被赋予生命。穿上它,你就是希尔特大陆上行走的日月传说。

四 | 作为全国首家以“具身智能”命名的特色产业园,中关村(海淀)具身智能创新产业园与诺亦腾机器人合作,依托诺亦腾机器人在人本数据采集、多模态感知、跨本体遥操作及机器人数据生产等领域的技术积累,联合共建了机器人跨本体数据采集训练中心,为具身智能等相关企业提供真实场景下的数据采集和训练服务。7月28日,中关村(海淀)具身智能创新产业园·诺亦腾机器人跨本体数采训练中心内,技术人员正在调试机器人。 覃纤睿 摄 数采训练中心堪称一座机器人“训练基地”,在这里,家居、商超、工厂、办公等场景被一比一复刻,机器人在工作人员手把手教授下,学习真实世界的劳作方式。

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【七夕喜鹊时装:星河为证,鹊桥传情】七夕佳节,《希望OL》游戏中的“浪漫花海”活动为冒险者们带来了充满东方浪漫韵味的七夕喜鹊时装。在此过程中,依托高精度的数据采集系统,真实场景中的姿态、力度、轨迹等动作数据被敏锐捕捉并记录下来,之后这些数据被转化为机器人学习人类技能的“养料”。

六 | “机器人的每一次自主识别、判断与操作,都依赖数据收集、算法训练、模型部署与场景验证。整套时装以喜鹊的形态为设计核心,衣袂间仿佛有鹊鸟展翅欲飞。”诺亦腾机器人售前技术支持胡同杰表示,优质数据集的积累是整个行业持续发展的根基。穿上它,仿佛化身鹊桥主角,无论站在狮子城广场还是与心爱之人并肩漫步,都是最耀眼的存在。
【七夕花海套装:花海为誓,浪漫满襟】与喜鹊时装一同亮相的还有《希望OL》七夕花海套装。

七 | 在数采训练中心,除真机遥控外,数据采集还采用不依赖机器人本体的采集方式。整套时装以盛放的夏日花海为灵感,将花瓣的元素融入每一处设计细节。轻盈的材质搭配柔和色彩,裙摆摇曳间如微风拂过花田。工作人员头戴轻量化相机,经由光学摄像头追踪动捕服上的标记点,同时由惯性传感器记录身体各部位的转动与加速度,将人的视野、动作及交互习惯转化为机器人可识别的“数据课本”。 针对精细任务,数采训练中心设有高精度光学动捕笼式空间,内置20余台400万像素红外摄像头,工作波长850纳米,精度达到亚毫米级。配套手套上嵌有3毫米标记点与压力传感器。

八 | “戴上手套,就相当于有了人手的运动信息。

九 | 与另一半共赴花海之约,这套时装是表达心意的最佳“战袍”。”冯劼解释道,在抓放、翻折物体的过程中,系统同步记录手指的弯曲角度、接触位置和抓握力度,并配合第一视角和第三视角视频,将多源数据时码对齐,完整还原人手与物体交互的过程。

十 | 冯劼说,不同任务的训练要求不尽相同。据说只有在排行榜排名前三的冒险者才能获得此套装,最终结果请以游戏内为准。简单的动作,通常需要3天至5天的数据采集;舞蹈、武术等高难度动作,则需专业人士到场反复示范,周期可达数周乃至数月;而高精度人手交互数据,则采集难度更高。
。 “目前,具身智能产业发展面临‘数据荒’。”冯劼说,中国在机器人本体方面已具备较强制造能力,下一阶段的突破将更多集中于模型端,而“模型的上限,取决于数据的质量与规模”。

十一 | 胡同杰也表示,具身智能的应用方向正在从工业场景逐渐向民用和商用领域扩展,数据正成为制约具身智能泛化能力突破和规模化落地的核心瓶颈。 “真正有价值的数据不应长期依赖人工搭建的场景。

十二 | ”胡同杰说,未来会出现更简易的数据收集设备,数据采集将走进真实工作与生活场景。
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