蚂蚁数科发布具身智能真实数据采集框架

蚂蚁数科发布具身智能真实数据采集框架
2026年03月03日 11:33 新浪科技

  新浪科技讯 3月3日上午消息,近日,具身智能真实数据采集技术取得重要突破。由蚂蚁数科天玑实验室团队研发的AoE(Always-On Egocentric)持续性第一人称视频采集框架,提出了一种轻量化且低成本的具身数据采集方案。通过一台手机和一个低于 20 美元的颈挂式支架,就可以替代动辄数万美元的专业设备,实现具身智能的高质量数据采集。该技术方案的提出,有效化解了具身数据采集成本高、规模化难的困局。目前,这一技术论文已经在 Arxiv 发布。

  据悉,该方案在保持毫米级轨迹精度和90%以上手部关键点识别准确率的同时,实现了数千台设备并发采集与云端自动化处理。实测表明,针对Unitree G1机器人的关电脑任务,仅靠50条遥操作数据时成功率为 45%,而引入200条AoE数据后,成功率跃升至95%。在数据匮乏时,AoE承担了“启动学习”的关键补位角色。

  据论文介绍,蚂蚁数科攻克了“长视频转化为训练数据”的技术难题:该方案通过端侧轻量级视觉模型自动识别手物交互并触发录制,利用大语言 - 视觉模型将连续视频切分为带语义标签的原子动作片段,最终经云端自动标注、过滤与清洗,让手机录制的视频自动转化为高质量、标准化的训练数据。此外,AOE 还构建了一套端云协同的方案,实现了采集、预处理、清洗、筛选和调度的自动化处理,在降低人工介入的基础之上,提升了整体吞吐量。

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责任编辑:杨赐

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