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印度: 印度工人头戴摄像头 边打工边教机器人抢自己饭碗


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Ego 数据方案把这套流程从根上改了:工人戴上头顶的摄像头,绑上腕部的追踪器(有些方案还会配一副特制手套)。换装完毕,正常上工就行。


这三层设备各有分工。头戴摄像头负责记录第一视角的完整画面——操作台的布局、物体的位置、手和目标物之间的空间关系;腕部摄像头对准手部,专门捕捉手在近距离操作时的细节;穿戴手套则完全不依赖视觉,直接用传感器测量每根手指的关节角度。




三层叠加,就还原了一个完整的操作动作——人的眼睛看到了什么、手在哪里、手指该怎么动。通过这些样本,机器人可以学习从视觉到动作的映射关系,即看到某个画面时,应该做些什么。

这里面有一个小 bug,机器人学谁,就像谁。

如果被采集的工人是个熟练工,动作干脆、力道精准,那机器人学出来的就是一套行云流水的操作。可万一这位工人习惯摸鱼,比如拧螺丝前先挠挠头,放零件时要抖两下手腕,甚至一边干活一边东张西望……那机器人也会把这些多余的动作当成标准流程学进去。




所以视频里,整个车间只有一排工人头上戴了摄像头,或许,他们是整个车间选出来的最好的工人。


还有更简单粗暴的方式,是只筛选数据,不筛选人。美国有一家叫做 Generalist AI 的公司,他们用众包的方式,把低成本穿戴设备分发给世界各地的普通人。不管是你在家折衣服、在厨房洗碗,还是在修车铺拧螺丝,只要戴上设备,人人皆可边干活边采数据。

业内对此充满了怀疑,普通人在家里采出来的数据,质量根本没法和专业数采中心比,怎么能训练出高成功率的模型?

答案是大力出奇迹。海量的原始数据进来,系统自动筛选,低质量的直接丢掉,只留下那些三层数据对得上的高置信度样本。数据量足够大,过滤完还剩得够多,就能用。


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