第一財(cái)經(jīng)
2025-03-18 
機(jī)器人公園行走引起圍觀，傅利葉開源FourierActionNet數(shù)據(jù)集
3月17日下午，在上海世紀(jì)公園，兩個(gè)機(jī)器人的出現(xiàn)迅速吸引了游客的目光。
鏡天湖畔，隨著懸掛架的高度逐漸調(diào)低，兩個(gè)身高1.75米的人形機(jī)器人雙腳落地，在五分鐘之內(nèi)吸引了八十位左右的游客圍觀。
這兩臺(tái)吸引了眾多圍觀游客目光的機(jī)器人來自傅利葉的GR-2，全身?yè)碛?3個(gè)自由度，最大關(guān)節(jié)扭矩為380N.m，步態(tài)行走速度為5公里/小時(shí)。第一財(cái)經(jīng)記者在現(xiàn)場(chǎng)看到，實(shí)際的行走過程當(dāng)中，GR-2還能晃動(dòng)小臂，和圍觀的人群打招呼，并做出比心的姿態(tài)。
就在同一天上午，傅利葉正式開源了全尺寸人形機(jī)器人數(shù)據(jù)集Fourier ActionNet。Fourier ActionNet數(shù)據(jù)集包括了傅利葉GRx系列機(jī)型的各類訓(xùn)練任務(wù)，包括對(duì)常用工具、家居用品、食物等多種物體的精確取放、傾倒等操作，以及在不同環(huán)境條件下實(shí)現(xiàn)泛化執(zhí)行。
除了數(shù)據(jù)集開源之外，傅利葉表示，也同時(shí)開放了全球首個(gè)包含采集算法、訓(xùn)練算法以及數(shù)據(jù)部署算法的全流程工具鏈，包括開源的訓(xùn)練框架（如DP、ACT、iDP3）和部署工具等。
在傅利葉之前，多家人形機(jī)器人企業(yè)已經(jīng)開放了自己的數(shù)據(jù)集。去年12月底，國(guó)家地方共建具身智能機(jī)器人創(chuàng)新中心與北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院聯(lián)合推出了一個(gè)大規(guī)模多構(gòu)型具身智能數(shù)據(jù)集和Benchmark——RoboMIND，支持多本體任務(wù)并具備通用性。同一個(gè)月，智元機(jī)器人也宣布開源百萬(wàn)真機(jī)數(shù)據(jù)集AgiBot World，數(shù)據(jù)質(zhì)量從實(shí)驗(yàn)室級(jí)上升到工業(yè)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。
“高質(zhì)量數(shù)據(jù)集能讓機(jī)器人學(xué)習(xí)到不同場(chǎng)景下的操作方法和應(yīng)對(duì)策略，增強(qiáng)泛化能力，從而更全面地掌握各種技能，顯著提升機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力和任務(wù)執(zhí)行效率。”薩摩耶云科技集團(tuán)AI機(jī)器人行業(yè)研究員鄭揚(yáng)洋告訴第一財(cái)經(jīng)記者，開源數(shù)據(jù)集的底層邏輯是，當(dāng)前機(jī)器人的技術(shù)路徑以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為主，而需要指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，生成或仿真數(shù)據(jù)又容易因?yàn)槲锢斫换サ膹?fù)雜性難以遷移到現(xiàn)實(shí)，因此真實(shí)的數(shù)據(jù)集在一定程度上能夠降低機(jī)器人技術(shù)研發(fā)的門檻。
數(shù)據(jù)集的質(zhì)量也關(guān)乎著機(jī)器人訓(xùn)練的效率。一位使用過第三方提供數(shù)據(jù)的具身智能從業(yè)者告訴第一財(cái)經(jīng)記者，就大模型的訓(xùn)練要求來說，第三方的數(shù)據(jù)使用率可能不足1%。“我們經(jīng)常遇到的情況是，買了100萬(wàn)條數(shù)據(jù)，經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量篩選后，實(shí)際投入使用的數(shù)據(jù)量可能只有1萬(wàn)條甚至更少。”
“部分公開的數(shù)據(jù)集存在數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的情況，存在噪聲、偏差等問題，會(huì)影響機(jī)器人的訓(xùn)練效果。”鄭揚(yáng)洋指出，目前開源的數(shù)據(jù)集大多集中在手部操作，缺乏對(duì)其他重要任務(wù)，如全身運(yùn)動(dòng)、復(fù)雜環(huán)境交互等動(dòng)作的覆蓋，整體來看，數(shù)據(jù)集在復(fù)雜環(huán)境下的泛化能力仍需提升。
為了確保訓(xùn)練質(zhì)量，傅利葉相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴第一財(cái)經(jīng)記者，F(xiàn)ourier ActionNet數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)都采用了視覺語(yǔ)言模型（VLM）進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注，并通過人工二次核驗(yàn)，確保數(shù)據(jù)精度與準(zhǔn)確性。
“清洗”之后，理論上更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠遷移至更多機(jī)器人本體上做訓(xùn)練，并獲得更高的成功率和泛化性。“我們之后還會(huì)陸續(xù)推出包括機(jī)器人下半身動(dòng)作在內(nèi)的多個(gè)數(shù)據(jù)集。”傅利葉相關(guān)負(fù)責(zé)人透露。
（文章來源：第一財(cái)經(jīng)）
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