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刚刚，马斯克融资438亿！黄仁勋苏姿丰都投了
人形机器人未来进入家庭、工厂、商超等场所后，能代替人类做哪些工作？上海智元新创技术有限公司近日联合上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心和上海库帕思科技公司，发布了基于全域真实场景的百万真机数据集开源项目AgiBot World。打饭倒水、熨烫衣服、洗刷马桶、搬运重物、商品扫码……这个面向全球具身智能开发者的数据集包含80多种工作技能，展示了人形机器人的广阔应用前景。
为何要将这么多数据开源？智元联合创始人、首席技术官彭志辉（网名为“稚晖君”）说，在具身智能领域，数据的多样性和真实性对算法创新至关重要，而真机数据的采集成本和门槛非常高。作为一家“独角兽”企业，智元凭借技术开放性和行业责任感，希望众多科研团队基于真实数据进行具身智能算法的训练，加速技术创新和产品应用。
在数据采集工厂训练机器人
AgiBot World数据集源自智元的数据采集工厂，这个面积约2000平方米的工厂位于张江科学城，有上百台人形机器人。工厂里还建有家居、餐饮、商超、办公和工业等5类人形机器人应用场景，包含3000多件真实物品。在家居场景中，公司复刻了真实住宅布局，包括客厅、卧室、厨房、卫生间等空间。工业场景则打造了仓库和生产线，包括分拣系统、打包设备、传输带等，可以训练机器人从事分拣、打包、搬运等工作。
数据采集工厂建有5类人形机器人应用场景。
在这一高度仿真的环境下，公司员工每天都在训练人形机器人执行各种任务。解放日报·上观新闻记者看到，这些数据采集师手持两个手柄，在重复做各种事情，比如在流水线上抓取某种物品，并放入指定的包装盒；用扫码设备扫描商品的二维码，再把它放入袋子并递给顾客……通过手柄的遥操作，机器人会跟着他们做同样的动作。在“手把手”训练的同时，所有数据都会上传云端，成为AgiBot World数据集的备选数据。
“我在训练的一项商超场景任务时长1分钟左右，每天采集约150条数据。”一名数据采集师说，“估计要采集上万条数据，机器人才能学会这项任务。”
数据采集师在“手把手”训练人形机器人的流水线作业技能。
彭志辉介绍，智元为每台机器人安装了8个环绕式布局的摄像头，让它们能360度实时感知周围环境的变化；配备了6自由度灵巧手，确保动作精准且灵活；灵巧手的末端装有六维力传感器和高精度触觉传感器，让机器人能感知力的微小变化，做到“拿捏有度”；机器人全身有32个主动自由度，可灵活应对多种复杂任务。
为确保数据集的质量，员工采集到的备选数据将经过端侧、云侧的严格筛选。数采系统会自动剔除不符合要求的数据，再由审核员逐帧审核，确保机器人做的每个动作都符合任务标准。最后，这些数据还会接受算法的二次验证。
人形机器人在学习熨烫衣服技能。
具身智能迎来ImageNet时刻
目前，AgiBot World数据集覆盖100多种真实场景，其中家居场景占40%，餐饮和工业场景各占20%，商超和办公场景各占10%。完成数据采集的机器人任务中，约80%为长程任务，任务时长60—150秒。据介绍，与谷歌开源的Open X-Embodiment数据集相比，AgiBot World长程数据量多10倍，场景覆盖面大100倍。
就像AI大语言模型的开发需要海量语料训练，人形机器人要成为合格的服务员或工人，也需要大数据训练。AgiBot World数据集开源后，众多科研团队就能用这些数据训练具身智能大模型，让人形机器人掌握各种标准化技能。
人形机器人在学习家庭除尘技能。
从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等复杂动作，数据集涵盖了人类日常生活所需的大多数“原子动作”。由多个“原子动作”组成的长程任务中，有些任务需要精细操作，完成机器人训练和数据采集颇为不易。比如，教会机器人使用洗碗机后，厨房水池里的餐具即使层层堆叠，机器人也能将它们准确无误地放入洗碗机的各个卡槽；在安装电脑内存条的场景中，经过反复训练，机器人实现了毫米级控制，能精准地将内存条插入电脑主机的相应位置。
人形机器人在学习清洗马桶技能。
“我们希望这是一个里程碑式的开源项目，标志着具身智能领域迎来了‘ImageNet时刻’。”彭志辉告诉记者。ImageNet是一个用于视觉对象AI识别研究的大型可视化数据库，由美籍华裔科学家李飞飞等人创立，引发了深度学习技术革命。如今，在方兴未艾的具身智能领域，AgiBot World百万级真机数据集包含传感器数据、操作数据和环境交互数据，有望大幅降低这一领域的研究门槛，推动人形机器人技术创新、跨学科合作和行业应用。
人形机器人在学习插花技能。
今年，这家上海企业计划举办一系列AgiBot World挑战赛，面向全球吸引科研团队和创新人才参赛。在这一技术共享平台上，利用数据集开发的各种机器人将同场竞技，参赛者还将进行技术交流合作，探讨如何制订这一未来产业的技术标准和规范。
展望人形机器人产业的未来发展，彭志辉认为，未来2—3年，它们将在制造业领域逐步普及，特别是在柔性生产、装配线等场景中发挥不可替代的作用；未来5年内，它们将进入家政领域，凭借一些成熟技能从事较为简单的家务、陪伴和照护工作，成为不少家庭的新成员。
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