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东吴证券:具身智能数据:AI时代的石油.pdf |
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投资要点
数据是推动具身智能技术快速突破和落地应用的关键。借鉴自动驾驶汽车发展的路径,数据对于具身智能同样至关重要。优质的数据集能够驱动智能体感知与理解环境,能够加速具身智能模型的训练与部署,帮助机器人有效完成复杂任务。不同于大语言模型可以使用互联网海量信息作为训练数据,机器人所用的具身智能模型没有现成数据可以使用,需要投入大量时间和资源进行机器人操作实践或仿真模拟,以收集视觉、触觉、力觉、运动轨迹以及机器人本体状态等多源异构数据。符合通用标准、得到验证的数据集成为具身智能行业的刚需。当前具身智能本体形态多种多样,应用场景千差万别,对于具身智能训练数据的需求也更为多元。目前业内仍有部分数据集主要聚焦在特定机器人、特定场景和特定技能等方面,在整体通用性上有待提升。因此,构建高质量、多样化的感知数据集是不可或缺的基础工作,这些数据集不仅为算法训练提供了丰富的素材,也成为了评估具身性能的基准参考标准。
具身智能数据按采集方式主要分为真实数据和仿真数据两大类。(1)真实数据:真实数据是智能体通过自身物理身体上的各类传感器(如摄像头、麦克风、触觉传感器等),在与真实物理环境进行交互过程中,实时采
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