【环球网科技综合报道】9月14日消息，据外媒报道，特斯拉计划在2023年第一季度将柏林工厂的Model Y的周产量提升至5000辆。今年6月，特斯拉曾表示，该工厂每周可生产 1000辆汽车，约为每年 500000 辆汽车全部产能的十分之一。    　　北京8月23日电 题：破题具身智能“数据荒” 北京中关村机器人“训练基地”揭秘　　作者 牛琳 裴拓 覃纤睿 祝亦奕　　在中关村(海淀)具身智能创新产业园·诺亦腾机器人跨本体数采训练中心(以下简称“数采训练中心”)的商超标准货架空间，工作人员佩戴VR眼镜，手握操控手柄，遥控机器人完成从货架上抓取货物等动作。

B | 　　“抓握成功后，后台模型会记录本次操作的力度和关节角度。”诺亦腾机器人科技(北京)有限公司(以下简称“诺亦腾机器人”)高级技术经理冯劼说，积累足够多的动作样本，才会消除力度、角度等差异带来的误差，从而形成有效数据。　　作为全国首家以“具身智能”命名的特色产业园，中关村(海淀)具身智能创新产业园与诺亦腾机器人合作，依托诺亦腾机器人在人本数据采集、多模态感知、跨本体遥操作及机器人数据生产等领域的技术积累，联合共建了机器人跨本体数据采集训练中心，为具身智能等相关企业提供真实场景下的数据采集和训练服务。7月28日，中关村(海淀)具身智能创新产业园·诺亦腾机器人跨本体数采训练中心内，技术人员正在调试机器人。　覃纤睿 摄　　数采训练中心堪称一座机器人“训练基地”，在这里，家居、商超、工厂、办公等场景被一比一复刻，机器人在工作人员手把手教授下，学习真实世界的劳作方式。此前有外媒报道称，特斯拉的目标是在9月份将柏林超级工厂的周产量提升到2000辆，10月份提升到3000辆。在此过程中，依托高精度的数据采集系统，真实场景中的姿态、力度、轨迹等动作数据被敏锐捕捉并记录下来，之后这些数据被转化为机器人学习人类技能的“养料”。特斯拉方面最近表示，目前柏林工厂的增产进展十分顺利。外媒称，该公司的目标是到2023年第一季度每周生产5000辆汽车。　　“机器人的每一次自主识别、判断与操作，都依赖数据收集、算法训练、模型部署与场景验证。

C | 如果顺利的话，这将导致特斯拉产量大幅增长，并使特斯拉能够进一步提高交付量。

D | ”诺亦腾机器人售前技术支持胡同杰表示，优质数据集的积累是整个行业持续发展的根基。　　在数采训练中心，除真机遥控外，数据采集还采用不依赖机器人本体的采集方式。

E | 工作人员头戴轻量化相机，经由光学摄像头追踪动捕服上的标记点，同时由惯性传感器记录身体各部位的转动与加速度，将人的视野、动作及交互习惯转化为机器人可识别的“数据课本”。　　针对精细任务，数采训练中心设有高精度光学动捕笼式空间，内置20余台400万像素红外摄像头，工作波长850纳米，精度达到亚毫米级。配套手套上嵌有3毫米标记点与压力传感器。

F | 　　“戴上手套，就相当于有了人手的运动信息。”冯劼解释道，在抓放、翻折物体的过程中，系统同步记录手指的弯曲角度、接触位置和抓握力度，并配合第一视角和第三视角视频，将多源数据时码对齐，完整还原人手与物体交互的过程。　　冯劼说，不同任务的训练要求不尽相同。简单的动作，通常需要3天至5天的数据采集；舞蹈、武术等高难度动作，则需专业人士到场反复示范，周期可达数周乃至数月；而高精度人手交互数据，则采集难度更高。　　“目前，具身智能产业发展面临‘数据荒’。”冯劼说，中国在机器人本体方面已具备较强制造能力，下一阶段的突破将更多集中于模型端，而“模型的上限，取决于数据的质量与规模”。　　胡同杰也表示，具身智能的应用方向正在从工业场景逐渐向民用和商用领域扩展，数据正成为制约具身智能泛化能力突破和规模化落地的核心瓶颈。　　“真正有价值的数据不应长期依赖人工搭建的场景。”胡同杰说，未来会出现更简易的数据收集设备，数据采集将走进真实工作与生活场景。

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Published on:11:37:53