機器人前瞻(公眾號:robot_pro)
作者?|??許麗思
編輯?|??漠影

一直以來,機器人最容易出圈的時刻,往往發(fā)生在舞臺上。但是一進入真實場景干活,機器人就磕磕絆絆,最根本的問題就在于“大腦”能力不夠用。

而數(shù)據(jù)正是決定機器人 “大腦” 進化速度的核心變量,但目前高質(zhì)量、多模態(tài)、可復用的真機數(shù)據(jù)依然嚴重匱乏,難以支撐具身智能模型持續(xù)迭代優(yōu)化。

雖然合成數(shù)據(jù)和UMI數(shù)據(jù)在預訓練階段有明顯的規(guī)?;瘍?yōu)勢,但真正決定機器人能否跨越Sim2Real鴻溝、進入真實場景執(zhí)行任務(wù)的,仍然是不可替代的真機數(shù)據(jù)。

針對行業(yè)真機數(shù)據(jù)稀缺等核心瓶頸,近日,首個具身智能開源數(shù)據(jù)集社區(qū)成立,正通過打通“采集—開源—交易”鏈路,嘗試為具身智能搭建一套可持續(xù)運轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

一、國內(nèi)首個具身智能開源數(shù)據(jù)集社區(qū)成立,打造行業(yè)發(fā)展的公共底座

國內(nèi)首個具身智能開源數(shù)據(jù)集社區(qū)成立由樂聚機器人牽頭建設(shè),集結(jié)了上海交通大學、哈爾濱工業(yè)大學、同濟大學、螞蟻靈波、宇樹、具識智能、具腦磐石、庫帕思、無問智行等,形成了產(chǎn)學研協(xié)同共建的初步版圖。

該社區(qū)三大建設(shè)目標包括:開源高質(zhì)量數(shù)據(jù)和工具鏈、打造開放共治的社區(qū)生態(tài)以及加速技術(shù)與產(chǎn)業(yè)深度融合。

國內(nèi)首個具身智能開源數(shù)據(jù)集社區(qū)來了!機器人大腦拼的是真機數(shù)據(jù)

過去具身智能行業(yè)在數(shù)據(jù)層面的推進,更多還是企業(yè)各自采集、各自訓練,而國內(nèi)首個具身智能開源數(shù)據(jù)集社區(qū)的出現(xiàn),意味著這一賽道加快從零散探索走向體系化建設(shè)。

具身智能所依賴的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,正從少數(shù)企業(yè)的內(nèi)部能力,轉(zhuǎn)變?yōu)橹握麄€行業(yè)發(fā)展的公共底座。

二、數(shù)據(jù)集全平臺下載量超百萬次,定義高質(zhì)量真機數(shù)據(jù)樣本

如果說開源社區(qū)回答的是“高質(zhì)量真機數(shù)據(jù)如何協(xié)同供給”,那么OpenLET數(shù)據(jù)集回答的則是“高質(zhì)量的具身數(shù)據(jù)應(yīng)該是什么樣”。

樂聚此次還全球首發(fā)OpenLET“觸覺靈巧操作+全身運動”數(shù)據(jù)集,這是一套全球首個融合觸覺靈巧操作與全身高動態(tài)運動的數(shù)據(jù)集

在靈巧操作層面,OpenLET引入6×12×10的指尖壓力矩陣觸覺陣列數(shù)據(jù),還通過腕部三維力與三維力矩構(gòu)成的六維力數(shù)據(jù),實現(xiàn)精度±0.5%。在全身運動層面,這套數(shù)據(jù)集覆蓋41個關(guān)節(jié)的精細控制信號。

國內(nèi)首個具身智能開源數(shù)據(jù)集社區(qū)來了!機器人大腦拼的是真機數(shù)據(jù)

據(jù)了解,樂聚LET數(shù)據(jù)集系列全平臺總下載量突破100萬次。LET數(shù)據(jù)集系列覆蓋工業(yè)、商業(yè)、家庭三大領(lǐng)域,包含117種原子技能,累計開源超60000分鐘數(shù)據(jù)。

對一個還處于早期的產(chǎn)業(yè)來說,超百萬的下載量本身就是一種投票,開發(fā)者用實際行動表明:真機數(shù)據(jù)正是當下極為稀缺、剛需的核心資源。

結(jié)語:數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,正在重塑具身智能競爭

具身智能賽道的競爭邏輯正在改變,誰能更快獲得高質(zhì)量真機數(shù)據(jù)、訓練出真正會干活的“大腦”,才更可能在下一階段占據(jù)主動。

而數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的成熟程度,正在成為影響具身智能產(chǎn)業(yè)化速度和上限的關(guān)鍵變量。