李小冉 你吃过麻辣拌吗

数据短缺，具身智能遭遇“成长的烦恼”_蜘蛛资讯网

需要位置的坐标、力矩的量化、触觉反馈的标注等。因此，互联网上海量的文本、视频因缺乏动作数据并不能直接“喂”给机器人。　　“大语言模型使用的文本数据或影音数据，本质上都是‘观察者视角’的静态数据，但具身智能需要‘交互者视角’的数据。一个符合要求的抓取动作数据，不仅要包含视觉信息，还应包含实时的力反馈、触觉感知以及电机扭矩的连续变化。”张立华向科技日报记者介绍说，目前互联网上几乎不存在现成的、能够直接

兼得。　　张立华对此表示认同：“‘不可能三角’确实是当前行业的核心矛盾。真机遥操作数据质量高，但面对需要数亿级样本才能实现泛化的大模型，一对一的采集方式无异于杯水车薪。普通视频、低保真仿真或粗标注数据等低成本数据，规模容易做大，但往往缺乏物理属性、动作可执行性和可迁移性，直接用于训练很容易造成模型‘看起来会、做起来不稳’。”　　具身智能的数据稀缺，不是单纯的“量少”，而是能够支撑复杂物理推演的高质

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发布时间：02:22:37