咱们去看了智元机器人的「数采厂」，等等！这不是《星球大战》片场吗？
文 | 田哲
修改 | 苏建勋
2025年头，咱们了解到一件事，国内具身智能独角兽“智元机器人”（便是B站闻名UP主“稚晖君”当CTO的那家公司），在上海，建了一座“数据搜集工厂”（简称“数采厂”）。
这是啥？为啥建？怎样采？一系列疑问涌上咱们心头，咱们决议去看一看。
当然了，在去之前，咱们对一家“数采厂”的作业流程，有一些十分刻板的幻想——在堆满服务器黑盒子的暗淡房间，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《智能呈现》抵达智元机器人坐落上海浦东的数采厂，发实际际和咱们的幻想，天壤之别！
毫不夸大地说，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，不同主题的房间占有了工厂的绝大部分面积，每个房间都精心复原了实际生活的物件布局，机器人就在不同的场景中履行不同使命。
在卧室中，机器人灵活地学习叠衣服。
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规整。
机器人摆放餐盘；图源：《智能呈现》拍照
机器人还要学会打餐各式菜肴，而且不会手抖。
机器人正在用勺子舀鸡蛋；图源：《智能呈现》拍照
而在商超收银台前，机器人一只手拿扫码器，另一只手拿着产品扫码。
智元机器人正在学习产品扫码；图源：《智能呈现》拍照
观赏完毕后，《智能呈现》见到了数采厂担任人姚卯青，他也是智元机器人具身产品线总裁、研究院履行院长，担任数据驱动具身智能产品研制。
此前，姚卯青曾在Waymo、蔚来轿车等公司担任研制感知算法、端到端大模型。
姚卯青告知《智能呈现》，机器人每完结一个动作，就相当于一条数据，数据将经过机器人的主机上传至云端，智元机器人团队将使用这些数据练习机器人的大模型，然后让机器人实在把握一项技能，比方冲咖啡、熨衣服等。
为了让机器人快速学习技能，智元为它们组织了1对1教育教师——数据搜集员，他们都是年青有生机的小哥哥小姐姐，为了更好地教机器人完结动作，搜集员也需求肢体和谐，动作规范。
数据搜集员们手持设备，手把手地操控机器人完结抓、握、放等动作。有时他们也会头戴VR设备，更精准地让机器人仿照学习人类动作。
据了解，现在智元数据搜集工厂投放了近百台机器人，日均搜集3-5w条数据。
而为了让机器人更快在不同环境中把握尽或许多的技能，智元数据搜集工厂模仿了家庭、零售、服务业、餐饮、工厂五个场景。
在这里，你能发现商超内不只有各类零食，还有葡萄酒、卷烟，乃至连蔬果的价钱也标好了。
智元机器人模仿的商超；图源：《智能呈现》拍照
也有一批机器人涣散在各自“工位”，在桌前学习简略地叠衣服等技能。
机器人们在工位学习不同技能；图源：《智能呈现》拍照
据了解，数采厂面积还将添加1000平方米，可添加更多场景的一起，也能依据客户需求定制化模仿场景。
不过，现在职业界罕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搜集工厂，这一进程是怎么打开的？
为具身智能机器人，打造数据养料场
关于大多数草创公司而言，将高额资金建造一座工厂用于数据搜集，危险无疑是巨大的，而智元机器人好像没有犹疑，只是用了一个多月就完结建立数据搜集工厂。
促进智元机器人不吝高本钱打造数采厂，这背面，职业现存数据量在供应侧上的巨大空白。
2024年6月，智元机器人决议研制机器人具身智能大模型，这需求海量数据以练习大模型。
姚卯青告知《智能呈现》，机器人经过数百条数据学会一个技能，这些动作往往都是长程使命，比方冲泡咖啡，熨衣服等。
他们曾企图寻觅职业界的开源数据库，但发现高质量、一致格局的数据简直不存在。即便职业界开源了百万条由实在机器人搜集的练习数据集，可是这些数据实际上由不同公司、不同类型标准的机器人搜集，数据质量较低，达不到智元的要求。
姚卯青表明，不同传感器和形状的数据差异过大，将削弱全体练习作用，比方一个六轴机械臂的数据在七轴灵活手机器人上简直无法复用，因而需求一致规范的数据。
而让智元下决心建造数采厂，这个进程也很简略。
姚卯青表明，智元机器人搜集了几千条数据用于练习算法，尽管能让机器人顺利完结某个动作，可是无法泛化——假如改动物体品种、色彩乃至光线，都将影响机器人再次完结相同的动作。因而智元机器人决议建造工厂大规划搜集数据。
不同房间的机器人正在搜集数据；图源：《智能呈现》拍照
数采厂未来将连绵不断为机器人学习供给数据养料。据了解，智元数据搜集工厂投入使用两个多月，就搜集了超百万量级真机数据集，搜集使命超一千种，每个使命都包括几百条数据，一些特别难的长程使命可达几千条。
“不久后咱们将具有超千万条数据。”姚卯青笑着说。
探寻机器人的Scaling Law
在搜集数万条机器人重复动作后，智元机器人收成了一些意外之喜：机器人可以在未经练习的状况下，依据要求操控倒水量；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——可以自主了解人类指令和外部环境，并能习惯杂乱的环境。
智元期望机器人可以替换不同品牌、类型的咖啡机配件；图源：《智能呈现》拍照
曩昔数十年，机器人的操控往往依托人们的预设规矩，向机器人输入状况描绘以及应对方法的规矩，机器人在相应状况下完结操作。可是机器人遇到的状况千变万化，难以依托提早输入规矩就能让机器人应对一切状况。
在大模型使用迸发后，让机器人从严寒的躯体有了智力，可以了解国际和人类。而智元机器人正在研制的，是具有端到端大模型的机器人，通用才能更强且反应速度更快。
机器人从承受指令到完结动作一般有三个过程：感知外部环境，做出决议计划、操控肢体履行使命，信息在这一链条传递中或许呈现失真，然后影响机器人完结动作。
但端到端大模型，不需求分模块，更不依托精准丈量，就像人类超车前，不会下车丈量两车之间的间隔，再进行超车。
智元机器人对端到端大模型机器人的想象是，机器人可以承受人类的杂乱指令，比方让机器人从远处取来手机，或许从冰箱里拿一包薯片。这些指令不只检测着机器人对使命的了解才能，还要求机器人可以辨认物体，并完结移动到相应地址、取物，回来，提交物品。
可是到达这一状况并不简单。姚卯青表明，需求不断向大模型投喂数据，数据量越大，大模型在某一场景体现会更挨近人类，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。
《智能呈现》了解到，机器人需求软硬件结合，仅有其中之一都难以让机器人技能迅速发展。美国的硬件本钱较高，因而美国机器人草创公司大多只研制算法。我国已有供应链优势，结合数据和自研的硬件，会让算法、硬件、软件快速迭代。
姚卯青信任，我国机器人技能的全体进展已与美国平起平坐，由于美国的人工本钱比国内高出十倍，还得从我国收购各种零部件。
智元机器人用更低的本钱和高效的迭代速度，拓宽了场景模仿和数据搜集规划，那些在美国机器人公司看来“遥不行及”的技能，正在我国的数据搜集工厂不断流动的数据中，一点点挨近成为实际。
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