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「源神」稚晖君又双叒叕开源,这一次机器人直接进入人类生活!

2024-12-31 14:01:25 0浏览 收藏

怎么入门科技周边编程?需要学习哪些知识点?这是新手们刚接触编程时常见的问题;下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点,希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《「源神」稚晖君又双叒叕开源,这一次机器人直接进入人类生活!》,涉及到,有需要的可以收藏一下

智元重磅开源AgiBot World:具身智能领域的ImageNet时刻!

国产大模型Deepseek V3的开源,让中国AI圈在全球声名鹊起。而作为具身智能领域的领导者,智元在2024年底也推出了重磅开源项目——AgiBot World,携手上海人工智能实验室等机构,为具身智能领域带来了堪比ImageNet的里程碑式数据集!

AgiBot World(智元世界)是一个包含百万条真实机器人数据的开源数据集。在这个数据集里,机器人不再局限于简单的桌面任务,而是真正融入日常生活,与人类和谐共处。

你想象中的未来机器人是什么样的?是帮你洗衣做饭的家务管家?是在超市拣货收银的“打工人”?还是工厂里不知疲倦的“永动机”?这些曾经只存在于科幻电影中的场景,如今正一步步成为现实!

AgiBot World,这个汇集百万真实机器人数据的开源数据集,是具身智能领域的“ImageNet”,有望成为引领我们进入具身智能新时代的关键。它将让机器人的世界更加真实,彻底告别“NPC”时代!

项目开源地址:

HuggingFace:https://huggingface.co/agibot-world

Github:https://github.com/OpenDriveLab/agibot-world

项目主页:https://agibot-world.com/

有了AgiBot World百万条真实机器人的数据加持,机器人的控制精度已达到令人惊叹的程度。它可以优雅地插花,动作行云流水,机械手精准抓取娇嫩的花材也毫发无损。

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未来,刷马桶这样的家务活儿也能轻松交给机器人完成,再也不用为谁来承担这项任务而烦恼了。

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具身智能领域的ImageNet:挑战与突破

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Open X-Embodiment, ICRA 2024

谷歌DeepMind的Open X-Embodiment数据集整合了来自22种不同机器人的数据,但数据缺乏统一标准,许多机器人构型已过时,数据质量和格式参差不齐,甚至会影响机器人策略学习。斯坦福、伯克利和谷歌等机构构建的DROID数据集虽然场景和技能丰富,但也存在大量低质量数据。一些具身大模型初创公司虽然拥有高质量的双臂机器人数据,但这些数据并未开源。

AgiBot World:高质量机器人数据,触手可及

为了推动通用具身智能领域的研究,智元机器人携手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,开源了AgiBot World,这是一个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万条真实机器人数据集。

该项目旨在构建国际领先的开源技术底座,标志着具身智能领域的“ImageNet时刻”已经到来。AgiBot World的数据规模比谷歌开源的Open X-Embodiment数据集高出10倍,场景覆盖面扩大100倍,数据质量也达到了工业级标准。

多样化任务,十八般武艺样样精通

AgiBot World收录了八十多种日常生活技能,从基础操作到复杂交互,几乎涵盖了日常生活所需的大部分动作。

  • 毫米级精细控制:插内存条等操作需要极高的精度。

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  • 复杂长程任务:整理洗碗机等任务流程长,动作繁琐。

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  • 精细动作控制:熨烫衣服等需要精准控制力道和距离。

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  • 双臂协同操作:搬运大件物品需要两个机器人协同完成。

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全域场景覆盖,上得厅堂下得厨房

AgiBot World的数据采集在智元自建的大规模数据采集工厂和应用实验基地进行,面积超过4000平方米,包含3000多种真实物品,真实复刻了家居、餐饮、工业、商超和办公五大核心场景。

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机器人可以在客厅打扫卫生、擦拭电视,在厨房准备沙拉、清洗餐具,在超市进行收银和装袋,在工厂进行物品打包等。

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全能硬件与严格的质量控制

AgiBot World的数据采集使用了配备多摄像头、灵巧手、末端传感器和高自由度的机器人硬件,确保数据的高质量。 数据采集过程也经过了严格的质量控制,包括任务设计、数据采集、审核标注和算法验证等多个环节。

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智元计划在2025年开源百万真机全量数据,并发布具身基座大模型和全套工具链,进一步推动具身智能领域的发展。 AgiBot World的开源,将为全球具身智能研究带来巨大的推动作用,并有望巩固中国在该领域的领先地位。

今天关于《「源神」稚晖君又双叒叕开源,这一次机器人直接进入人类生活!》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

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