具身智能数据采集的主要方式
目录
- 1 介绍
- 1.1 真机遥操
- 1.2 仿真数据
- 1.3 人类视频
- 1.4 UMI (Universal Manipulation Interface，通用操作接口)
- 2 参考资料
1 介绍
1.1 真机遥操
最真实也最昂贵的方法。
相关公司：
- 智元机器人。
- Tesla持续推进遥操体系。
1.2 仿真数据
无线规模，但始终打不破Domain Gap的壁垒。
相关公司：
- 银河通用公司。
1.3 人类视频
最便宜也最容易被误解的路线。
相关公司：
- 它石智航公司。
- 海外有Figure AI。
1.4 UMI (Universal Manipulation Interface，通用操作接口)
它指的是由斯坦福大学提出的一种通过通用操作接口进行数据采集和策略学习的框架，通过手持夹具和通用接口设计，可以便携、低成本地进行数据采集，并将这样的数据直接用到机器人策略学习和模型训练中。
相关公司：
- 鹿鸣团队。喻超和丁琰。“目前全球三分之二的具身智能团队都在使用FastUMI Pro”。
- 穹彻智能另辟蹊径，RoboPocket直接采用iPhone作为核心硬件方案，最大化复用现有智能终端，压缩前期研发与部署成本。在吕峻博士看来“手机是一个很好的硬件”，想要超过它也并不容易。产品为RoboPocket。
- 美国Sunday家庭服务机器人Memo。两位创始人 Tony Zhao（赵子豪） 和 Cheng Chi（迟宬） 堪称具身领域顶级作者，ALOHA、UMI、ACT、Diffusion Policy 等里程碑式的工作皆出自他们之手。
- 美国Generalist的GEN-0完成27万小时数据训练。
2 参考资料
具身数采已经逐渐收敛为四条技术路线…
对话鹿明创始团队：如何用真机数据，服务全球三分之二的具身团队？
对话穹彻、鹿明：UMI登场，具身智能数据的平权时刻
