先了解这件事
AI 综述
2026年9月3日的材料显示,具身智能企业正加码建设机器人训练数据。由于提升通用操作能力需要大量来自人类视频和机器人运行的数据,而真实物理交互数据仍较稀缺,企业开始综合利用网络视频、第一视角数据、UMI、动作捕捉、遥操作及仿真合成数据。Robbyant将VLA预训练数据由3000小时扩充至2万小时后,下游任务成功率显著提高,其第二代模型的数据集进一步增至6万小时。
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构建智能机器人需要海量数据，数据从哪里来？事件进展
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- 来源：Recode China AI
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9月3日
Recode China AI一手
构建智能机器人需要海量数据，数据从哪里来？
具身 AI 要提升通用操作能力，需要从人类视频与机器人运行中获取海量训练数据，但真实物理交互数据仍然稀缺。Robbyant 将 VLA 预训练数据从 3,000 小时扩至 20,000 小时后，下游任务成功率显著提高，第二代模型的数据集进一步增至 60,000 小时；主要来源包括网络视频、第一视角数据、UMI、动作捕捉、遥操作和仿真合成数据。