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huozm32831 2026-02-07 16:44
今年1月,湖北人形机器人创新中心向智元创新(上海)科技股份有限公司售出数千小时的人形机器人训练数据,这是我国企业间人形机器人训练数据的首单交易。

  在湖北人形机器人创新中心,随处可见这样的场景:人形机器人在“启蒙老师”——机器人训练师控制下,灵活地翻转、跳跃,还能倒水、下棋……每完成一个动作,一旁的屏幕上就会实时显示相关数据。

  “这些数据,就是人形机器人的‘知识’。一个看似简单的动作,人形机器人往往要训练两三个月,累积上万条训练数据。”武汉大学机器人学院教授李淼解释,后台工作人员会把训练产生的数据搜集起来,清洗掉其中无用的数据,再将有用的数据进行标注并予以输入,经过反复多轮程序后,最终得到对人形机器人有用的“知识”。

  “人形机器人要想独立完成一个任务,还需要跟着不同‘老师’学习。”李淼介绍,如果只让一位“老师”教,机器人就学不会变通。

  这种机器人训练师通过手柄、控制台、VR等设备,实时训练机器人做出动作,进而获得训练数据的方式,被称为人形机器人学习的遥操作方式,除此之外,还有仿真方式和视频方式等。

  仿真方式是在人形机器人仿真训练环境中,技术人员生成近似人类的行为数据,再将这些数据“注入”人形机器人;视频方式是用视频将人类的行为记录下来,形成相关数据“注入”人形机器人。

  “相比于人类,人形机器人还是四肢发达、头脑简单。”李淼说,人形机器人要想更好地成长,需要跨越“奇点时刻”——技术上迎来关键转折,实现从实验室到规模化商用的质变。

  跨越“奇点时刻”,必须依靠大量有效数据。“至少要储存400亿条有效数据,人形机器人才能真正实现‘有用’,再一步步进化为‘好用’。”李淼说,人形机器人“大脑”目前储存的数据还比较少,要获取更多有效数据需要企业之间协作和共享。

  “训练数据的交易流通,可为人形机器人的制造者节省大量训练成本,加快人形机器人的商业化和规模化。”李淼说。

  此外,人形机器人要跨越“奇点时刻”,还需要提升有效数据在人形机器人之间的传播效果。“有效数据在不同形态人形机器人中的传播效果差,其通用性就不好,规模化应用也会受到一定的阻碍。”李淼说,人形机器人最终要服务于人,因此,不同行业和个人的使用和参与也至关重要。只有更多人使用它们,人形机器人才有“按需成长”的方向,才能变得更聪明。

jjybzxw 2026-02-07 19:38
今年1月,湖北人形机器人创新中心向智元创新(上海)科技股份有限公司售出数千小时的人形机器人训练数据,这是我国企业间人形机器人训练数据的首单交易。

  在湖北人形机器人创新中心,随处可见这样的场景:人形机器人在“启蒙老师”——机器人训练师控制下,灵活地翻转、跳跃,还能倒水、下棋……每完成一个动作,一旁的屏幕上就会实时显示相关数据。

  “这些数据,就是人形机器人的‘知识’。一个看似简单的动作,人形机器人往往要训练两三个月,累积上万条训练数据。”武汉大学机器人学院教授李淼解释,后台工作人员会把训练产生的数据搜集起来,清洗掉其中无用的数据,再将有用的数据进行标注并予以输入,经过反复多轮程序后,最终得到对人形机器人有用的“知识”。

  “人形机器人要想独立完成一个任务,还需要跟着不同‘老师’学习。”李淼介绍,如果只让一位“老师”教,机器人就学不会变通。

  这种机器人训练师通过手柄、控制台、VR等设备,实时训练机器人做出动作,进而获得训练数据的方式,被称为人形机器人学习的遥操作方式,除此之外,还有仿真方式和视频方式等。

  仿真方式是在人形机器人仿真训练环境中,技术人员生成近似人类的行为数据,再将这些数据“注入”人形机器人;视频方式是用视频将人类的行为记录下来,形成相关数据“注入”人形机器人。

  “相比于人类,人形机器人还是四肢发达、头脑简单。”李淼说,人形机器人要想更好地成长,需要跨越“奇点时刻”——技术上迎来关键转折,实现从实验室到规模化商用的质变。

  跨越“奇点时刻”,必须依靠大量有效数据。“至少要储存400亿条有效数据,人形机器人才能真正实现‘有用’,再一步步进化为‘好用’。”李淼说,人形机器人“大脑”目前储存的数据还比较少,要获取更多有效数据需要企业之间协作和共享。

  “训练数据的交易流通,可为人形机器人的制造者节省大量训练成本,加快人形机器人的商业化和规模化。”李淼说。

  此外,人形机器人要跨越“奇点时刻”,还需要提升有效数据在人形机器人之间的传播效果。“有效数据在不同形态人形机器人中的传播效果差,其通用性就不好,规模化应用也会受到一定的阻碍。”李淼说,人形机器人最终要服务于人,因此,不同行业和个人的使用和参与也至关重要。只有更多人使用它们,人形机器人才有“按需成长”的方向,才能变得更聪明。

姜谷粉丝 2026-02-07 20:55
机器人变得更聪明主要依赖高质量的训练数据、先进的AI模型以及多模态感知与决策系统的融合,通过模拟人类学习的方式不断优化动作和认知能力。

🧠 背景
机器人要从执行固定指令的机械装置进化为能自主判断、灵活应对复杂任务的智能体,关键在于“学习”——就像人通过经验积累技能一样,机器人也需要大量真实或仿真的交互数据来训练其“大脑”。这种智能化进程被称为“具身智能”(Embodied Intelligence),强调的是身体与环境互动中产生的智能行为 15。当前,机器人正从传统编程模式转向基于大模型和数据驱动的学习范式,从而实现更自然、更通用的操作能力。

🔍 机器人变聪明的核心方法
1. 多样化的训练方式
机器人并非靠单一方式学习,而是结合多种训练手段,以提升泛化能力和适应性:

训练方式    描述    优势    来源
遥操作(Teleoperation)    工程师通过手柄、VR 或动捕服操控机器人完成动作,记录全过程数据    可获取高精度的人类行为轨迹    210
仿真训练(Simulation)    在虚拟环境中生成大量接近现实的行为数据并注入机器人    成本低、可快速迭代、覆盖极端场景    28
视频学习(Video-based Learning)    利用人类操作视频提取动作特征进行模仿学习    数据来源广泛,无需直接接触设备    2
补充说明:遥操作常用于采集精细动作,如抓取易碎品;仿真则适合大规模预训练;而视频学习可用于补充长尾任务数据。

2. 数据质量比数量更重要
虽然海量数据是基础,但研究发现,并非数据越多越好。中科大的研究指出,若数据内部多样性不足或不同来源间差异过大,机器人容易陷入“捷径学习”——即记住表面关联而非理解任务本质,导致在新环境中失败 7。因此,提升数据的多样性、平衡性和相关性才是关键。

例如:

在同一任务中变换光照、背景、物体位置;
打破“特定视角=特定动作”的强关联;
使用合成技术增强数据,如生成多角度图像或替换目标物体 7。
3. “大小脑”协同架构提升智能水平
现代机器人普遍采用分层控制架构,将复杂任务拆解为高层决策与底层执行:

“大脑”:由大语言模型(LLM)或视觉语言模型(VLM)构成,负责任务分解、逻辑推理和指令理解。
“小脑”:处理实时运动控制、力反馈调节、步态稳定等低延迟响应任务。
上海交大团队设计的架构中,机器人先由“大脑”分析任务流程(如“倒水”需拿瓶、开盖、倾倒等),再交由“小脑”精确执行每一步动作,实现从“会想到会做”的跨越 13。

4. 感知能力升级:让机器人“有感觉”
除了看和听,触觉、力觉等物理感知对操作至关重要。深圳帕西尼公司开发的“数采手套”搭载近4000个触觉传感器,能实时捕捉抓取时的压力分布与形变信息,使机器人学会轻捏草莓而不破损 22。这类高维传感数据让机器人不仅能“看见”,还能“感受”材质差异,极大提升了精细操作能力。

5. 算力支撑:边缘计算让反应更快
英伟达推出的 Jetson Thor 被称为机器人的“大脑芯片”,提供高达2070 TFLOPS的算力,支持运行大语言模型、视觉识别和动作规划等多个AI模型于同一平台 24。相比依赖云端,本地高性能计算可避免延迟问题,确保机器人在数百毫秒内完成感知-决策-执行闭环,满足工业级实时性要求。

✅ 建议
要想让机器人真正变得聪明,需同时关注以下几点:

构建跨场景、多形态的高质量数据集(如 RoboMIND)4;
引入任务特定的合成数据与数据增强技术,防止“死记硬背”式学习 7;
采用“大脑+小脑”双系统架构,兼顾智能与敏捷;
加强触觉、力觉等多模态感知能力;
部署高性能边缘计算平台,保障实时响应。


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