本文共842字
隨著具身智慧機器人加速發展，大陸官方開始把數據視為推動產業發展的重要一環。大陸國家數據局局長劉烈宏10日主持召開具身智慧座談會，與中國科學院自動化研究所、京東集團等機構及企業代表討論數據如何賦能具身智慧發展。大陸國家數據局表示，將適時推動具身智慧數據標準建設，並指導地方數據系統有序開展相關工作。
據大陸國家數據局網站13日消息，大陸國家數據局局長劉烈宏10日主持召開具身智慧座談會。會上，中國科學院自動化研究所、北京通用人工智慧研究院、光輪智能、京東集團、深度機智、石景山人形機器人數據訓練中心、星海圖、自變量、北京人形機器人創新中心等企業代表，圍繞「數據賦能具身智慧發展」發表意見建議。
座談會還指，當前，具身智能產業蓬勃發展，呈現出數據驅動特徵，對高質量、多樣化、大規模數據的需求持續增長。同時，大陸國家數據局表示，將堅持問題導向、把握產業發展趨勢，加強科學布局和發展引導，適時推動具身智慧數據標準建設，指導地方數據系統有序開展相關工作，促進行業健康發展，積極支持企業加大數據投入，更好賦能具身智慧發展。
浙江日報旗下「潮新聞」10日報導，具身智慧可理解為讓人工智慧具備「身體」，透過感知、決策及行動與真實環境互動；相較於按照固定程序運作的傳統機器人，具身智慧機器人需要理解環境、接收指令並自主作出決策。
報導指，隨著人形機器人從跑步、跳舞等展示場景轉向生產製造，真實場景的訓練數據需求也隨之增加。人形機器人要在工廠等複雜環境中工作，需要持續取得實際操作資料，才能改善對不同物體、環境及突發情況的處理能力。
業界人士指，現階段具身智慧面臨的一項難題是高質量真實數據不足。相較於大型語言模型可利用網路累積的大量文字、圖片資料，人形機器人所需資料涉及實際操作過程中的動作、視覺及力覺等多種資訊，真機採集成本也較高。
報導並指，目前大陸業界已透過真機遙操作、無本體採集、動作捕捉及仿真合成等方式取得訓練資料。其中，仿真方式可透過虛擬物理環境批量生成機器人操作數據，但真實場景與模擬環境仍存在差異。
※ 歡迎用「轉貼」或「分享」的方式轉傳文章連結；未經授權，請勿複製轉貼文章內容
留言