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“人形机器人训练(lian)的问题归根结(jie)底就是(shi)数据的问题”。多位采访对(dui)象向新京(jing)报贝壳财经记者表达了(le)相似的观点。
从不同企业近期的一些战略布局(ju)动作来(lai)看，数据的重要(yao)性正在提升。3月17日，傅利(li)叶正式开源(yuan)全(quan)尺寸人形机器人数据集(ji)Fourier ActionNet，并(bing)发布全(quan)球首个全(quan)流程工具链(lian)，首批上线超3万条高质量真机训练(lian)数据；3月10日，智元机器人正式发布首个通用具身基(ji)座大模型—智元启元大模型（GenieOperator-1），借(jie)助人类和多种机器人数据，让(rang)机器人获得(de)学习能力；1月9日，银河通用机器人发布端(duan)到端(duan)具身抓取基(ji)础大模型GraspVLA，利(li)用合成(cheng)数据学习测试。
萨(sa)摩耶云科技(ji)集(ji)团(tuan)AI机器人行业研究员(yuan)郑扬洋认为，“数据未来(lai)会成(cheng)为拉开企业差距的重要(yao)因素，拥有高质多样化数据集(ji)的企业，能在训练(lian)、优(you)化机器人模型上取得(de)优(you)势，提高自己的市场竞争力。”
供具身大模型学习的数据远低于通用大模型可学习的数据
从行业发展的历史来(lai)看，人形机器人并(bing)不是(shi)一个新鲜(xian)的事物，但在ChatGPT发布以后，市场将AI带来(lai)的想(xiang)象空间和具身智能进(jin)行了(le)结(jie)合，希望大模型可以赋予机器人更高的智能水(shui)平，热度开始上涨。
人形机器人本质上是(shi)一个智能体(ti)，要(yao)想(xiang)做出和人类一样的动作，需要(yao)庞(pang)大的数据作为训练(lian)的基(ji)础，培育(yu)出性能优(you)秀的具身智能大模型，机器人才(cai)有可能实现泛化的能力。
“我们可以随意(yi)拿起一个水(shui)瓶或者咖啡杯，但对(dui)机器人来(lai)说(shuo)，这是(shi)两个完全(quan)不同的物体(ti)，用多大的力，摩擦系数的大小(xiao)是(shi)多少都不一样，这些都是(shi)需要(yao)机器人通过学习的数据计算而来(lai)。”银河通用机器人公司某算法工程师告诉贝壳财经记者。
大语言模型之所以可以快(kuai)速发展，和数据量充足有着直接关系，网络上的文本、图片、视(shi)频以及各种公开资料都是(shi)模型可以学习的。但到具身大模型领域，可供学习的数据并(bing)不多。
清控金信资本高级投资经理万安在接受贝壳财经记者采访时指出，“机器人训练(lian)所需要(yao)的是(shi)对(dui)三维空间的运动描述的数据，而现在这些可供机器人学习训练(lian)的数据量远远不够。”
“具身智能大模型的发展远落后于通用大模型的发展。”宇树科技(ji)创始人王兴兴曾公开表示。
但如今各家企业已经开始发力解决“数据饥渴”的问题。傅利(li)叶将开源(yuan)全(quan)尺寸人形机器人数据集(ji)Fourier ActionNet，据介绍，该数据集(ji)囊括(kuo)了(le)傅利(li)叶GRx系列所有机型的各类任务训练(lian)，完整(zheng)记录机器人在真实环境(jing)中的任务执行数据；智元机器人此前发布的智元启元大模型将结(jie)合互联网视(shi)频和真实人类示范进(jin)行学习，增强模型对(dui)人类行为的理解；银河通用机器人将利(li)用仿真数据进(jin)行训练(lian)学习。
去年12月底，国家地方共建具身智能机器人创新中心(xin)与北京(jing)大学计算机学院联合推出了(le)一个大规模多构型具身智能数据集(ji)和Benchmark——RoboMIND，支持多本体(ti)任务并(bing)具备通用性。
“数据集(ji)可以通过提供高质量的训练(lian)数据提升机器人的性能和适应性，降低开发成(cheng)本，推动行业标准化和技(ji)术创新，从而加速机器人企业的商业化进(jin)程。”郑扬洋指出。
既要(yao)比拼数据类型，又要(yao)比拼数据成(cheng)本
虽然各家企业在使用哪种数据进(jin)行训练(lian)的方面(mian)有不同选择，但他(ta)们共同需要(yao)考虑的一个问题就是(shi)数据的成(cheng)本问题。过去数据采集(ji)的成(cheng)本居(ju)高不下，人力、物力以及时间成(cheng)本都制约(yue)了(le)高质量数据的获取。
据相关媒体(ti)报道，2024年8月，特斯拉为了(le)解决数据不足的问题开始招聘了(le)“数据收集(ji)操(cao)作员(yuan)”，具体(ti)工作时间则是(shi)“三班倒”，预期时薪(xin)为25.25美元至48美元。特斯拉的Optimus（擎天柱，特斯拉开发的一款人形机器人）社交媒体(ti)账户曾发布过一段视(shi)频，展示了(le)该岗(gang)位的具体(ti)工作内容(rong)，在视(shi)频中，一名操(cao)作员(yuan)穿着动作捕捉服，戴着触觉手套和VR头显拾取物体(ti)，而虚拟版特斯拉Optimus机器人则执行相同的动作。
万安告诉贝壳财经记者，“现在最大的成(cheng)本就来(lai)自人力成(cheng)本，动作数据的复(fu)杂程度很高，要(yao)实现预期的训练(lian)效果(guo)需要(yao)海量高质量数据。例如一个简单的‘倒水(shui)’动作就需要(yao)学习几百条数据。”
在郑扬洋看来(lai)，除高成(cheng)本之外(wai)，数据采集(ji)还存(cun)在数据质量参差不齐，如不同传感器存(cun)在采样精(jing)度差异的问题，行业缺乏数据集(ji)的处理标准，对(dui)数据的处理方法不一将导致数据难(nan)以共享和通用。
相较于具身大模型的发展和突破，机器人硬件本体(ti)的创新会相对(dui)更加容(rong)易一些。宇树科技(ji)之所以可以在这一次机器人热浪中受到较高的关注，就在于本体(ti)的运动控制。王兴兴曾指出，因为有了(le)四足机器狗的技(ji)术积累，做人形机器人相对(dui)来(lai)说(shuo)会比较容(rong)易，硬件等一些零部件是(shi)可以通用的。
多位受访者将当(dang)下人形机器人的发展阶段与早期自动驾驶技(ji)术的发展进(jin)行类比，丰富海量的数据和足够的算力是(shi)自动驾驶技(ji)术得(de)以普及的关键因素。人形机器人未来(lai)想(xiang)要(yao)普及，数据的突破至关重要(yao)。
“不同企业之间在训练(lian)数据上不仅要(yao)比拼数据类型，还要(yao)比拼数据成(cheng)本。至于数据类型和成(cheng)本哪个更重要(yao)，取决于企业的需求(qiu)和应用场景。”郑扬洋认为。
在她看来(lai)，仿真数据的采集(ji)成(cheng)本相对(dui)较低，但可能需要(yao)额外(wai)的资源(yuan)来(lai)缩小(xiao)仿真与现实之间的差距，企业在选择数据采集(ji)方式的同时，也需要(yao)考虑到成(cheng)本的影响，在采集(ji)方式和成(cheng)本之间找到平衡。数据将会成(cheng)为未来(lai)拉开企业差距的重要(yao)因素。
但万安也坦言，“现在数据的收集(ji)还处在较为初期的阶段，这些数据在人形机器人实际操(cao)作落地的阶段将会起到哪些作用，还没有看到显著的差异化，还需继续观察。”
新京(jing)报贝壳财经记者 张晗
编(bian)辑 陈莉(li)
校(xiao)对(dui) 柳宝庆