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原標題：與清北教授一起聊聊：具身智能的數據難題如何破局？
關鍵字：教授,機器人,智能,模型,數據
文章來源：量子位
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內容摘要：

視點 發自 凹非寺量子位｜公眾號 QbitAI缺少數據，已成當前具身智能發展所面臨的主要困境之一。
標桿如特斯拉，為收集高質量機器人數據，干脆給操作員開出了1小時300元的高薪，足見其對數據之重視。
也就是說，如何獲取更多數據、以及如何高效利用數據，是目前提升具身智能能力的關鍵。
8月29日20:00，量子位「365行AI落地方案」邀請到了清華大學交叉信息學院助理教授、千尋智能聯合創始人高陽，和北京大學計算機學院助理教授董豪，一起聊聊具身智能的數據難題如何破局。
董豪教授一直專注于具身智能領域的研究。
董豪團隊提出的ManipLLM，入選了CVPR 2024。只需要一張圖一個指令，大語言模型就能控制機械臂完成各種日常物體操作。
而高陽團隊提出的EfficientZero V2算法，能夠高效利用樣本數據，從模型底層解決數據短缺的問題，被收錄為ICML 2024 Spotlight論文。
高陽教授負責的視覺語言模型ViLa（Vision-and-Language Models）和控制機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域的重要

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