RoboMIND 2.0 解锁具身智能新范式:快慢系统协同,泛化指数提升
欢迎来到天工造物开源社区!作为具身智能领域的协作枢纽,我们致力于开源开放核心技术,与全球开发者并肩同行,用代码加速通用智能的落地。 面对每天爆发式增长的具身智能 arXiv 论文和行业动态,如何才能不掉队?为了帮你打破信息茧房、过滤无效噪音,我们特别推出全新专栏活动 ——「具身智能半月谈」。每天一期硬核技术文章,不仅深度拆解顶会上的明星论文,更会为你剖析最前沿的具身技术原理。和我们一起“啃”透前沿算法,每天几分钟,精准把握学术与产业的最新风向! 导读 在具身智能的赛道上,数据就是燃料。过去两年,Google 的 RT-1、Open X-Embodiment 等数据集教会了机器人如何“看图做事”。但这些主流数据集往往存在三个明显的短板: 单臂为主:大多数数据是单臂操作,而现实生活中的复杂任务(如叠衣服、拧瓶盖)往往需要双手协作。 静态基座:机器人多被固定在桌前,缺乏“移动+操作”的全身协调数据。 缺乏触觉:机器人“看得见”却“摸不着”,在处理精密装配或易碎品时显得笨拙。 为解决具身智能优质数据的稀缺问题,北京人形在2024年12月推出了大规模多构型智能机器人数据集和Benchmark——...
