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3月19日，《中國電子報》記者在調(diào)研北京人形機器人創(chuàng)新中心具身智能機器人數(shù)據(jù)采集與訓練基地時了解到，目前數(shù)據(jù)采集主要面臨場景碎片化、機器人“方言”不通、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等難點。“數(shù)據(jù)飛輪效應”下，該數(shù)據(jù)基地有望迎來全球首個采集完成百萬小時高質(zhì)量具身智能機器人數(shù)據(jù)的里程碑。

走進數(shù)據(jù)基地，記者觀察到這里復刻了家居、商超、辦公、工業(yè)、醫(yī)藥、康養(yǎng)六大核心領域，構(gòu)建起超過30個典型應用場景的實體空間。每一處場景的布局，都遵循著“真實、泛化、可復用”的數(shù)據(jù)采集原則。尤為重要的是，這些場景并非靜態(tài)的“樣板間”，而是可動態(tài)配置、可組合重構(gòu)的“數(shù)據(jù)工廠”。據(jù)了解，數(shù)據(jù)基地建立了標準化的項目管理體系，制定了從數(shù)據(jù)采集、標注、質(zhì)檢在內(nèi)的全流程規(guī)范手冊，實現(xiàn)從任務下發(fā)到最終交付的全流程質(zhì)量可控。

當前，高質(zhì)量數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略資源。不過，人形機器人要真正走進千行百業(yè)，需要的不僅僅是幾百、幾千條“精修”數(shù)據(jù)，而是海量、多樣、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)“原料”。其中真機數(shù)據(jù)是機器人智能從虛擬走向現(xiàn)實的必經(jīng)之路。

數(shù)據(jù)基地專家指出，真機數(shù)據(jù)能夠精準還原力覺反饋、觸覺信息、環(huán)境干擾等仿真難以復制的細節(jié)，這些被稱為“物理直覺”的關(guān)鍵信息只能通過真機采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)來訓練。更重要的是，真機數(shù)據(jù)在真實環(huán)境中完整的任務閉環(huán)，一條簡單的“抓取-操作-放置”軌跡中蘊含了大量人類在復雜環(huán)境中的隱性決策，其數(shù)據(jù)價值密度遠高于其他類型的數(shù)據(jù)。此外，真機數(shù)據(jù)還能有效解決“分布偏移”問題，機器人可以學習適應各種環(huán)境特征與突發(fā)情況，從而真正實現(xiàn)從實驗室走向現(xiàn)實世界的跨越。

記者在采訪中了解到，數(shù)據(jù)采集主要面臨三大難點：一是場景碎片化，真實環(huán)境千差萬別，每個變量都在考驗算法的泛化能力。二是機器人“方言”不通，不同構(gòu)型的機器人本體存在顯著的“方言”差異，傳感器布局、關(guān)節(jié)自由度、控制接口各不相同，導致不同構(gòu)型的數(shù)據(jù)難以遷移。三是數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，數(shù)據(jù)采集涉及動作捕捉、多模態(tài)同步、人工標注等環(huán)節(jié)，任何環(huán)節(jié)偏差都可能產(chǎn)出“低質(zhì)數(shù)據(jù)”，低質(zhì)數(shù)據(jù)浪費資源甚至誤導模型。

為破解行業(yè)數(shù)據(jù)瓶頸，行業(yè)正在積極探索。據(jù)悉，北京人形機器人創(chuàng)新中心布局的專業(yè)化數(shù)據(jù)采集基地是將分散的場景集中復現(xiàn)，將多樣的機器人統(tǒng)一調(diào)度，將采集、標注、質(zhì)檢全流程標準化。目前，該數(shù)據(jù)基地已為多家頭部企業(yè)及科研機構(gòu)交付超數(shù)萬小時高質(zhì)量數(shù)據(jù)，整體數(shù)據(jù)合格率穩(wěn)定在95%以上。