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專訪 OmniH2O 項目發起人何泰然:探索人形機器人遙操作通向具身智能的可行之路

AIGC動態1年前 (2024)發布 AI科技評論
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專訪 OmniH2O 項目發起人何泰然:探索人形機器人遙操作通向具身智能的可行之路

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原標題:專訪 OmniH2O 項目發起人何泰然:探索人形機器人操作通向具身智能的可行之路
關鍵字:機器人,數據,人形,操作,領域
文章來源:AI科技評論
內容字數:0字

內容摘要:


最強的機器人模型一定不只有一種數據來源。作者丨饒舒瑋
編輯丨岑峰
“既要又要”是何泰然的野心,也是決心。
在談到人形機器人遙操作的可行路徑時,何泰然表示他既可以實現機器人的全身控制,還可以用強化學習來實現這一點。在他所探索的這條路上,不必因為技術瓶頸或短期目標而妥協,可以“既要又要”。
遙操作,即遠程操作(Teleoperation)。在機器人領域,人們通過某種設備操控機器人完成指令下的各種動作,從而收集機器人的訓練數據,為后續自動化學習提供數據。因此,機器人遙控幾乎是每一個機器人公司不可繞開的部分。
盡管市場潛力無限,但在何泰然看來,目前領域依然囿于技術難關,并未得到長足的發展。而現在,具身智能的興起,為這一領域帶來一些新的生機。
2015年前后,人工智能領域實現了從“感知智能”向“認知智能”研究范式的重大轉變。ResNet、Transformer 等創新架構的提出,不僅推動了深度學習技術的飛躍,更為大模型的問世奠定了基礎。大模型以其空前的計算能力和數據處理能力,極大地拓展了機器學習在處理復雜任務時的邊界,尤其是在自然語言處理和計算機視覺等關鍵領域取得了性的進步。這些技術進步,為


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