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“目前人形机器人的硬件比较成熟,但缺乏智能,最主要的是缺少训练能用的数据。”千寻智能(杭州)科技有限公司CEO韩峰涛告诉记者,大语言模型在最近能够迅速发展,是基于互联网过去积累的海量文本数据信息。但目前人形机器人训练数据(如人类动作、物理交互数据)是严重匮乏的,并且传统数据采集的成本比较高,需要人工一对一指导机器人动作,采集数据包含人员工资和硬件成本。想要降本增效,目前国际主流方案是结合仿真数据,补充真实场景的多样性。

“我们的目标就是推动仿真合成数据与真实数据有机融合,解决具身智能(机器人、自动驾驶)领域缺乏数据的问题。”光轮智能(北京)科技有限公司创始人、CEO杨海波告诉记者,通过仿真为主、真实为辅的配比策略,可以有效平衡成本、效率,提升模型落地效果,目前企业已与英伟达、DeepMind、智元等国内外企业建立了深度合作。

当天的开幕式上,国地中心、库帕思、智元机器人、傅利叶共同成立具身智能数据联盟,将与上海市政策协同,聚焦服务、交通、医疗等领域数据,帮助具身智能在垂类场景快速“发育”。同时,“格物-致知”通用具身智能联合开发平台也正式成立。该平台汇聚了国地中心、智元机器人、地瓜机器人、华为云、千寻位置、速腾聚创、傅利叶等十余家机构和企业以及上海交大、复旦等高校力量,共同推动技术标准统一,搭建产业合作生态。

(撰稿:景群阳)

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    • 卞君婵LV7六年级
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      花生碎03: 事物的纹理藏在复杂的路里
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