中新經(jīng)緯4月2日電 (孫慶陽)“盡管人們對機器人的期望值很高,但目前許多機器人在實際應用中卻表現(xiàn)得不盡如人意。究其原因,數(shù)據(jù)的缺失和不足是關鍵所在?!鼻迦A大學交叉學院助理教授、博士生導師許華哲在2025中國生成式AI大會上如是說。
目前,機器人在一些簡單動作或直線導航任務中已經(jīng)取得了顯著的進步,但在進行一些高精度動作任務時卻顯得力不從心。許華哲舉例稱,抓取一個水壺倒水的動作,就需要大量的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來支持機器人的學習和決策。
許華哲表示,數(shù)據(jù)對于機器人的重要性不言而喻。以目前主流的深度學習算法為例,它依賴于大量的數(shù)據(jù)來訓練模型,從而讓機器人能夠更好地理解和執(zhí)行任務。然而,目前機器人在操作任務中面臨的數(shù)據(jù)問題主要有兩個方面:一是數(shù)據(jù)模態(tài)的單一性,二是數(shù)據(jù)量的不足。
許華哲具體解釋稱,從數(shù)據(jù)模態(tài)來看,目前許多機器人主要依賴視覺數(shù)據(jù)來進行操作。但僅僅依靠視覺是遠遠不夠的。例如,當我們抓取一個物體時,觸覺反饋是非常重要的。如果我們能將觸覺數(shù)據(jù)與視覺數(shù)據(jù)相結(jié)合,機器人的操作能力將得到極大地提升。事實上,已經(jīng)有研究團隊在這方面進行了探索,并取得了初步的成果。他們通過設計特殊的硬件結(jié)構(gòu)和實驗方案,讓機器人能夠感知到物體的軟硬度、表面紋理等觸覺信息,并將這些信息反饋給人類操作者,從而實現(xiàn)了更精準的操作。
再從數(shù)據(jù)量的角度來看,機器人需要大量的數(shù)據(jù)來進行學習和訓練。然而,實際采集數(shù)據(jù)的過程往往是耗時且成本高昂的。這就導致了機器人在面對新的任務或者環(huán)境時,往往缺乏足夠的數(shù)據(jù)來支持其決策。為了解決這個問題,一些研究團隊提出了數(shù)據(jù)生成的方法。通過利用已有的數(shù)據(jù),結(jié)合一些算法和模型,生成更多的數(shù)據(jù)來豐富機器人的數(shù)據(jù)集。這種方法不僅大大降低了數(shù)據(jù)采集的成本,還提高了機器人的學習效率和泛化能力。
同時,許華哲強調(diào),解決機器人數(shù)據(jù)問題所帶來的商機將會是顯而易見。隨著機器人在各個領域的應用不斷拓展,對于高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求也將持續(xù)增長。這將為數(shù)據(jù)采集、處理和分析等相關產(chǎn)業(yè)帶來巨大的市場空間。例如,開發(fā)更高效的觸覺傳感器、數(shù)據(jù)生成算法和模型,以及提供專業(yè)的數(shù)據(jù)標注和清洗服務等,都將成為未來市場上的熱門領域。
“包括制造服務業(yè)、醫(yī)療領域和家居場景等,機器人從實驗室走向商用的路徑已經(jīng)顯現(xiàn)?!痹S華哲表示,在中國市場,老齡化加速催生的家庭護理需求更為迫切,僅失能老人輔助器具市場就有千億元潛在規(guī)模。那些能率先將觸覺數(shù)據(jù)與視覺導航結(jié)合的企業(yè),很可能復制大疆在消費級無人機領域的成功。而站在投資角度看,機器人產(chǎn)業(yè)正從“炫技階段”進入“實用主義時代”。當觸覺數(shù)據(jù)與生成式AI結(jié)合,家庭機器人或許真的能完成從“玩具”到“管家”的蛻變。對于敏銳的投資者而言,此刻布局觸覺傳感器、數(shù)據(jù)增強軟件、垂直場景解決方案,恰似2007年投資智能手機產(chǎn)業(yè)鏈,往往藏著最大的財富密碼。(中新經(jīng)緯APP)
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責任編輯:張芷菡
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