视角

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独家探访停摆机器人数采场,具身智能正在重算数据这笔账?

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9 月 1 日下午,42 号电波来到位于北京石景山区的一家人形机器人数据训练中心。当时正值工作日的下午,这里却四下无人,在训练中心的参观区、农业种植区以及特种区等多个区域也没有正在工作的机器人。 据多家媒体报道,该人形机器人数据训练中心已停…

45 亿融资、一只手和一家冰淇淋店

45 亿融资、一只手和一家冰淇淋店

上海吴江路的一家 DQ 门店里,站着一个白色的机器人,它很高,身体覆盖着大面积白色外壳,两条很长的机械臂垂在身体两侧,末端是一双几乎和人手一样大小的五指灵巧手,为了做冰淇淋,两只手外面还套了一层透明的食品级手套。 它的面前还是 DQ 店员原…

星海图赵行:机器人的下一次 Scaling,不只发生在预训练

星海图赵行:机器人的下一次 Scaling,不只发生在预训练

机器人抓起一个商品,只能说明它会做一个动作。展台上的机器人完成一次抓取,与它进入前置仓持续接单、拣选和打包,是两种不同的考验。 前者可以被压缩成一条成功轨迹,后者却要求机器人理解订单、定位货架、自主导航、处理随机摆放的商品,还要在多机协同时…

AI 眼镜上的第一个杀手级应用,可能在今天诞生了

AI 眼镜上的第一个杀手级应用,可能在今天诞生了

雷鸟 iO 正式发布上市,平光镜版售价 2,499 元,首发国补后到手价 1,996 元起。 从图片上看,雷鸟 iO 长得平平无奇,甚至让人想问一句它能做什么。但就是这么一个不起眼的产品,可能第一次打破了行业内一直以来的困境:AI 眼镜这个…

ACE-Data-0 开源背后:我们和大晓机器人聊了聊具身数据的下一步

ACE-Data-0 开源背后:我们和大晓机器人聊了聊具身数据的下一步

机器人看视频就能学会一切?那你就太高估它了。 比如生活中最简单的场景,从桌面拿起水杯。这件事人类几乎不需要思考;对机器人而言,却是一条由感知、移动、抓握、接触、物体状态变化和任务记忆共同组成的长链条。 视频可以告诉模型「拿起水杯」,但手指在…

独家对话周顺波:就算没有 AGI,也能做一台大家喜欢的机器人

独家对话周顺波:就算没有 AGI,也能做一台大家喜欢的机器人

在创立欧拉万象以前,周顺波已经做了近 12 年机器人。 2015 年,他进入香港中文大学徐扬生院士的实验室,才真正开始做机器人。他参与研发过一只熊猫形态的疗愈机器人,后来被送进香港沙田医院,陪伴自闭症儿童和阿尔茨海默病老人。那时,这类机器人…

模型之外,Ego2Robot 让数据处理管线当回主角

模型之外,Ego2Robot 让数据处理管线当回主角

一台机器人在固定桌面上完成任务,和换了桌布、改了光照、挪了相机位置之后仍然做对,是两种完全不同的能力。前者说明策略已经收敛,后者才决定它能不能走出实验室。 众所周知,机器人遥操作天然比人类中心视频慢、贵。而此前工作仅在小规模单任务上验证过「…

上交卢策吾、浙大等团队提出 Track4Action:把「动作后的 3D 世界」蒸馏进 VLA

上交卢策吾、浙大等团队提出 Track4Action:把「动作后的 3D 世界」蒸馏进 VLA

VLA 模型可以把图像和语言指令转换成机器人动作,训练的过程中,研究人员通常只评价机器人的动作像不像专家。至于机器人的动作会怎样改变物体、空间关系和任务状态,通常没有被明确交给模型学习。短任务可能掩盖这个缺口;一旦任务变长,或者视角、背景和…

首次!北大、南洋理工等 30 位研究者联手厘清具身数据金字塔

首次!北大、南洋理工等 30 位研究者联手厘清具身数据金字塔

7 月 28 日,来自北京大学、南洋理工、港科大、新加坡国立、港大、上海交大等十余所机构的近 30 位研究者联合发布了一篇 72 页长文综述《Data Pyramid for Embodied Manipulation》。该综述通过一个五层…

0.04B 通吃异构相机,与地瓜机器人隋伟谈 X-Lens 取舍逻辑

0.04B 通吃异构相机,与地瓜机器人隋伟谈 X-Lens 取舍逻辑

鱼眼相机看得广但画面边缘是畸变弯曲的,针孔相机看得直但视野窄。 一台机器人身上往往同时挂着这两种相机,用于感知环境深度,而像 DAC、MapAnything 等深度估计模型,几乎没有既能同时适配好这两种相机,又能端侧跑起来的方案。 对此,地…

50 万小时第一视角视频,如何给具身世界模型补上「触觉」

50 万小时第一视角视频,如何给具身世界模型补上「触觉」

一只机械手把葡萄从一串果实中摘下来,难点不在于「看见」葡萄,而在于何时接触、哪根手指承力、力道多大才不会把果肉捏坏。挤牙膏、从软袋里摸出被遮住的物品、用软笔写字,都是同一类问题:视觉能描述物体和姿态,却很难直接给出接触已经发生了没有、接下来…

和王啸峰聊聊 Gigaworld-1:当世界模型成为具身智能的物理裁判

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语言模型的评测几乎是即时的。训练一停,把测试集丢给 GPU,几秒钟就能拿到一串分数,好还是不好,一眼就能看出来。 换成机器人的「大脑」就完全是另一回事了。一个 VLA 模型刚迭代出新版本,研究员没法在屏幕前把它评完——他们得把新策略刷进真机…