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原標(biāo)題：與清北教授一起聊聊：具身智能的數(shù)據(jù)難題如何破局？
關(guān)鍵字：教授,機(jī)器人,智能,模型,數(shù)據(jù)
文章來源：量子位
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內(nèi)容摘要：

視點(diǎn) 發(fā)自 凹非寺量子位｜公眾號(hào) QbitAI缺少數(shù)據(jù)，已成當(dāng)前具身智能發(fā)展所面臨的主要困境之一。
標(biāo)桿如特斯拉，為收集高質(zhì)量機(jī)器人數(shù)據(jù)，干脆給操作員開出了1小時(shí)300元的高薪，足見其對(duì)數(shù)據(jù)之重視。
也就是說，如何獲取更多數(shù)據(jù)、以及如何高效利用數(shù)據(jù)，是目前提升具身智能能力的關(guān)鍵。
8月29日20:00，量子位「365行AI落地方案」邀請(qǐng)到了清華大學(xué)交叉信息學(xué)院助理教授、千尋智能聯(lián)合創(chuàng)始人高陽(yáng)，和北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院助理教授董豪，一起聊聊具身智能的數(shù)據(jù)難題如何破局。
董豪教授一直專注于具身智能領(lǐng)域的研究。
董豪團(tuán)隊(duì)提出的ManipLLM，入選了CVPR 2024。只需要一張圖一個(gè)指令，大語(yǔ)言模型就能控制機(jī)械臂完成各種日常物體操作。
而高陽(yáng)團(tuán)隊(duì)提出的EfficientZero V2算法，能夠高效利用樣本數(shù)據(jù)，從模型底層解決數(shù)據(jù)短缺的問題，被收錄為ICML 2024 Spotlight論文。
高陽(yáng)教授負(fù)責(zé)的視覺語(yǔ)言模型ViLa（Vision-and-Language Models）和控制機(jī)器人操作的部件約束模型CoPa（Constraints of Parts），也是具身智能分層模型領(lǐng)域的重要

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