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家有儿女

斯科特：科比曾让我改变防库里的策略我没改然后库里打爆了湖人_我的网站

回魂夜

A | 　　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。　　“抓握成功后，后台模型会记录本次操作的力度和关节角度。 8月26日讯近日NBA名宿拜伦·斯科特和前NBA球员阿里扎、丹尼·格林录制了《Byron Scott's Fast Break》播客，在最新更新的一期里，他们谈到科比的相关话题。主持人：让我们聊聊他职业生涯的尾声。退役后科比去执教女儿的女篮球队了。在这个过程中，你和他曾经在什么事情上产生过分歧吗？能跟我们讲讲具体的故事以及最后的结果吗？斯科特：我们曾经有过一次分歧。那时我们客场打勇士，半场结束时我们落后6分。

B | ”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。回到更衣室，我们像往常一样看防守录像。　　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。

C | 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。

D | 　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。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”。负责防守的助教正在播放回放。科比突然喊停，说我们不能这样防守。　　“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。助教看着我，我心想你才是防守教练啊。但我还是问科比有什么问题。科比说我们不能那样防，他会打爆我们的。”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。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。于是助教倒回去又放了一遍，科比还是说我们不能那样防。防守教练一声不吭，我只好介入。我让他再放一遍，科比依然说这样防他会打爆我们。我说科比，他现在才得6分，我们也才落后6分。

E | 直到他把我们打爆之前，我不会改变策略。我们要继续这样防他。

F | 等他真的打爆我们了，我们再做调整。当时更衣室里的气氛非常紧张。所有球员都在看我的反应，想看看我是否会退缩。我就把责任揽到了自己身上，我说科比，等到他真的打爆我们了，我会做出调整的。科比看了看我，说了句好吧，事情就这么过去了。

G | 配套手套上嵌有3毫米标记点与压力传感器。　　“戴上手套，就相当于有了人手的运动信息。主持人：那名勇士球员下半场发挥如何？他最后爆发了吗？你调整策略了吗？斯科特：是的，他爆发了。我们的防守策略并没有错，但我还是马上做出了改变。”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。他接着命中了大概三个跳投。

H | 我看着科比，仿佛在说，好吧，我们换防守。　　冯劼说，不同任务的训练要求不尽相同。我们得立刻去包夹他了，因为他正在摧毁我们。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。

I | 当时的勇士队非常强大，我觉得他们上半场只是在耍我们。　　“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”。库里第三节一上来连进了四个球，我马上说，好吧，我们改变防守策略。　　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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