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如同連接虛擬空間和現(xiàn)實空間的“橋梁”，“具身智能”是指將AI融入機器人等物理實體，賦予它們像人一樣感知、學習和與環(huán)境動態(tài)交互的能力。

在業(yè)內(nèi)看來，其中大部分數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一標準化的采集流程，且許多用于數(shù)據(jù)采集的機器人構(gòu)型已經(jīng)過時，數(shù)據(jù)質(zhì)量格式參差不齊——這就可能在機器人策略學習過程中帶來副作用。

據(jù)介紹，相較于谷歌的Open X-Embodiment，智元機器人開源的數(shù)據(jù)集長程數(shù)據(jù)規(guī)模高出10倍，場景范圍覆蓋面擴大100倍，數(shù)據(jù)質(zhì)量也從實驗室級上升到工業(yè)級標準。

此前在全球范圍內(nèi)，也曾有過大規(guī)模數(shù)據(jù)集開源。比如谷歌DeepMind曾構(gòu)建過Open X-Embodiment數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)整合自22種不同本體的機器人。

香港百彩网资料中新社上海2月25日電 (記者 李姝徵)上海首家人形機器人量產(chǎn)企業(yè)——智元機器人25日宣布推出大型仿真框架，并同步開源海量仿真數(shù)據(jù)。

對于學術(shù)界而言，與大型仿真框架同步開源的海量仿真數(shù)據(jù)則為科研人員提供了肥沃的研究土壤。以往，從事具身智能的研究者們常常受困于數(shù)據(jù)匱乏的困境，實驗進展緩慢，許多創(chuàng)新想法難以落地實踐。在工業(yè)界，眾多中小機器人企業(yè)以往因高昂的數(shù)據(jù)采集成本與漫長的研發(fā)周期，在人形機器人研發(fā)的賽道上望而卻步。

繼大模型后，“具身智能”成為今年科技界的新熱點，被認為是新一波人工智能(AI)浪潮中的重點方向。人形機器人作為該領(lǐng)域最具代表性的實體，正在大模型催化下加速產(chǎn)業(yè)化落地。