西施开襟开叉裙鞋子选择_科技前线_我们去看了智元机西施开襟开叉裙鞋子选择器人的「数采厂」,等等!这不是《星球大战》片场吗?_ZAKER新闻

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我们去看了智元机西施开襟开叉裙鞋子选择器人的「数采厂」,等等!这不是《星球大战》片场吗?_ZAKER新闻

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文 | 田哲编辑 | 苏建勋2025 年初,我们了解到一件事,国内具身智能独角兽 " 智元机器人 "(就是 B 站知名 UP 主 " 稚晖君 " 当 CTO 的那家公司),在上海,建了一座 " 数据采集工厂 "(简称 " 数采厂 ")。这是啥?为啥建?怎么采?一系列疑惑涌上我们心头,我们决定去看一看。当然了,在去之前,我们对一家 " 数采厂 " 的工作流程,有一些非常刻板的想象——在堆满服务器黑盒子的昏暗房间,挂着黑眼圈、发量堪忧的程序员,机械地敲着键盘输入代码……错错错!当《智能涌现》抵达智元机器人位于上海浦东的数采厂,发现现实和我们的想象,截然不同!毫不夸张地说,这完全是美国电影《星球大战》的片场!《星球大战》电影海报;图源网络在这座 3000 平方米的数采厂中,不同主题的房间占据了工厂的绝大部分面积,每个房间都精心还原了现实生活的物件布局,机器人就在不同的场景中执行不同任务。在卧室中,机器人乖巧地学习叠衣服。机器人学习叠衣服;图源:智元机器人在餐桌前,机器人把餐具挨个摆放整齐。机器人摆放餐盘;图源:《智能涌现》拍摄机器人还要学会打餐各式菜肴,并且不会手抖。机器人正在用勺子舀鸡蛋;图源:《智能涌现》拍摄而在商超收银台前,机器人一只手拿扫码器,另一只手拿着商品扫码。智元机器人正在学习商品扫码;图源:《智能涌现》拍摄参观结束后,《智能涌现》见到了数采厂负责人姚卯青,他也是智元机器人具身产品线总裁、研究院执行院长,负责数据驱动具身智能产品研发。此前,姚卯青曾在 Waymo、蔚来汽车等公司负责研发感知算法、端到端大模型。姚卯青告诉《智能涌现》,机器人每完成一个动作,就相当于一条数据,数据将通过机器人的主机上传至云端,智元机器人团队将利用这些数据训练机器人的大模型,从而让机器人真正掌握一项技能,比如冲咖啡、熨衣服等。为了让机器人快速学习技能,智元为它们安排了一对一教学老师——数据采集员,他们都是年轻有活力的小哥哥小姐姐,为了更好地教机器人完成动作,采集员也需要肢体协调,动作标准。数据采集员们手持设备,手把手地控制机器人完成抓、握、放等动作。有时他们也会头戴 VR 设备,更精准地让机器人模仿学习人类动作。据了解,现在智元数据采集工厂投放了近百台机器人,日均采集 3-5w 条数据。而为了让机器人更快在不同环境中掌握尽可能多的技能,智元数据采集工厂模拟了家庭、零售、服务业、餐饮、工厂五个场景。在这里,你能发现商超内不仅有各类零食,还有葡萄酒、香烟,甚至连蔬果的价钱也标好了。智元机器人模拟的商超;图源:《智能涌现》拍摄也有一批机器人分散在各自 " 工位 ",在桌前学习简单地叠衣服等技能。机器人们在工位学习不同技能;图源:《智能涌现》拍摄据了解,数采厂面积还将增加 1000 平方米,可增加更多场景的同时,也能根据客户需要定制化模拟场景。不过,目前行业内少见打造如此多样场景的机器人公司,一个问题随之而来:智元机器人下决心打造数据采集工厂,这一过程是如何展开的? 为具身智能机器人,打造数据养料场对于大多数初创公司而言,将高额资金建设一座工厂用于数据采集,风险无疑是巨大的,而智元机器人似乎没有犹豫,仅仅用了一个多月就完成搭建数据采集工厂。促使智元机器人不惜高成本打造数采厂,这背后,行业现存数据量在供给侧上的巨大空白。2024 年 6 月,智元机器人决定研发机器人具身智能大模型,这需要海量数据以训练大模型。姚卯青告诉《智能涌现》,机器人通过数百条数据学会一个技能,这些动作往往都是长程任务,比如冲泡咖啡,熨衣服等。他们曾试图寻找行业内的开源数据库,但发现高质量、统一格式的数据几乎不存在。即使行业内开源了百万条由真实机器人收集的训练数据集,但是这些数据实际上由不同公司、不同型号规格的机器人采集,数据质量较低,达不到智元的要求。姚卯青表示,不同传感器和形态的数据差异过大,将削弱整体训练效果,比如一个六轴机械臂的数据在七轴灵巧手机器人上几乎无法复用,因此需要统一标准的数据。而让智元下决心建设数采厂,这个过程也很简单。姚卯青表示,智元机器人采集了几千条数据用于训练算法,虽然能让机器人顺利完成某个动作,但是无法泛化——如果改变物体种类、颜色甚至光线,都将影响机器人再次完成同样的动作。因此智元机器人决定建设工厂大规模采集数据。不同房间的机器人正在采集数据;图源:《智能涌现》拍摄数采厂未来将源源不断为机器人学习提供数据养料。据了解,智元数据采集工厂投入使用两个多月,就采集了超百万量级真机数据集,采集任务超一千种,每个任务都包含几百条数据,一些特别难的长程任务可达几千条。" 不久后我们将拥有超千万条数据。" 姚卯青笑着说。 探寻机器人的 Scaling Law在采集数万条机器人重复动作后,智元机器人收获了一些意外之喜:机器人能够在未经训练的情况下,根据要求控制倒水量;只教了机器人几十次,就能学会叠裤子。这正是智元机器人想要打造的机器人——能够自主理解人类指令和外部环境,并能适应复杂的环境。智元希望机器人能够更换不同品牌、型号的咖啡机配件;图源:《智能涌现》拍摄过去数十年,机器人的控制往往依赖人们的预设规则,向机器人输入情况描述以及应对方式的规则,机器人在相应情况下完成操作。然而机器人遇到的情况千变万化,难以依靠提前输入规则就能让机器人应对所有情况。在大模型应用爆发后,让机器人从冰冷的躯体有了智力,能够理解世界和人类。而智元机器人正在研发的,是具备端到端大模型的机器人,通用能力更强且反应速度更快。机器人从接受指令到完成动作通常有三个步骤:感知外部环境,做出决策、控制肢体执行任务,信息在这一链条传递中可能出现失真,从而影响机器人完成动作。但端到端大模型,不需要分模块,更不依赖精准测量,就像人类超车前,不会下车测量两车之间的距离,再进行超车。智元机器人对端到端大模型机器人的设想是,机器人能够接受人类的复杂指令,比如让机器人从远处取来手机,或者从冰箱里拿一包薯片。这些指令不仅考验着机器人对任务的理解能力,还要求机器人能够识别物体,并完成移动到相应地点、取物,返回,提交物品。但是达到这一状态并不容易。姚卯青表示,需要不断向大模型投喂数据,数据量越大,大模型在某一场景表现会更接近人类,他预估的数据量为几千万条到 1 亿条,机器人的 Scaling Law 远未到来。《智能涌现》了解到,机器人需要软硬件结合,仅有其中之一都难以让机器人技术迅速发展。美国的硬件成本较高,因此美国机器人初创公司大多只研发算法。中国已有供应链优势,结合数据和自研的硬件,会让算法、硬件、软件快速迭代。姚卯青相信,中国机器人技术的整体进度已与美国不相上下,因为美国的人工成本比国内高出十倍,还得从中国采购各种零部件。智元机器人用更低的成本和高效的迭代速度,拓展了场景模拟和数据采集规模,那些在美国机器人公司看来 " 遥不可及 " 的技术,正在中国的数据采集工厂不断流淌的数据中,一点点接近成为现实。

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编辑:孙顺达

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  苏州除了下辖姑苏、虎丘、吴中、相城、吴江五个城区和苏州工业园区外,还代管常熟、张家港、昆山、太仓四个县级市。苏州下辖的四个县级市由于尚未“撤县设区”,因此,虽然其吸纳苏州大部分的常住人口,但也不算是城区常住人口。“七人普”数据显示,常熟、张家港、昆山、太仓四个县级市的常住人口合计603.2万人,占苏州常住人口总量的47.3%。

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  2007年6月,郑巨刚任海关总署关税司副司长,2010年6月任宁波海关副关长、党组成员,2013年12月任上海海关副关长、党组成员。

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  这件事完全震惊了我,一个像我一样训练有素的考古学家居然能做出这种事,作为一个受信任的策展人居然会从博物馆里偷东西,简直超出了我的想象。话又说回来,任何机构都无法防范一个烂苹果,总会有这样的人,某个人突然脑筋不清楚,因贪婪而变得疯狂。但馆长和副馆长没有这样的解释或借口,他们得到了非常可观的薪水,这些行政管理层面的官员本应履行他们的职责,保管好博物馆的藏品,但显然他们没有做到这一点。

发布于:阿里地区

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