沉默的羔羊

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

A |     ※この記事は、海外のサイト『Prevention』で掲載されたものの翻訳版です。    　　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。データや研究結果はすべてオリジナル記事によるものです。　　“抓握成功后，后台模型会记录本次操作的力度和关节角度。

B | 　 日々元気を出すためにコーヒーを頼る人はたくさんいる。なかには朝食よりもずっと前に飲む人もいるけれど、コーヒーの効果を最大限高めようとするとき、その健康効果をもっとも享受できるベストなタイミングは存在するの？ 　 コーヒーがもつ強力なエネルギー効果（おもに天然の興奮剤であるカフェインによるもの）を求めるなら、飲むタイミングは重要になる。「カフェインは、疲労感を引き起こす神経伝達物質であるアデノシンを遮断することで作用します」と説明するのは、ニューオーリンズ在住の登録栄養士であるエイミー・デイビスさん。「その結果として、カフェインはエネルギーと集中力を高めることができます。

C | ”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。　　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。

D | 　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。さらに、カフェインはドーパミンとアドレナリンをわずかに増加させることから、コーヒーを飲んだ後に多くの人が感じる高揚感に寄与します」。国立医学図書館（NLM）によると、カフェインはエネルギーを高める効果に優れているため、経口カフェインは疲労や眠気のある人において、精神的敏しょう性や覚醒状態を回復するための治療薬としてFDAの認可を受けているという。

E | 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”。　　“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。”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。　 カフェインがエネルギーアップに効果的であるもう一つの理由は、NLMいわく生体利用率がほぼ100％であることに由来する。　　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。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。つまり、コーヒー1杯に含まれるカフェインは、ミリグラム単位ですべて体内に吸収される。そのうえ、カフェインは素早く分解されて脳に運ばれ、摂取後30分から2時間で血中濃度がピークに達する。配套手套上嵌有3毫米标记点与压力传感器。　　“戴上手套，就相当于有了人手的运动信息。

F | 　 これらの事実をふまえて、コーヒーを飲む最適なタイミングはいつなのだろう？　専門家たちが、エネルギーを高める効果を最大限得られるタイミングを解説してくれた。合わせて、集中力をさらに高めるそのほかの方法もご紹介。”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。　　冯劼说，不同任务的训练要求不尽相同。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”。　　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。”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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