Simple AI 发布了 2,000 小时的机器人训练数据，这些数据是在没有机器人手臂的情况下收集的
创始人 Xiaofei Li 正在将自动驾驶的数据策略手册应用于操控领域，其有限的同等性主张基于超过 10 倍数量的人类示范。
By RuntimeWire Staff · Published
Primary source: PR Newswire
为何重要
机器人远程操控使操作数据精确但成本高昂。HiFi-UMI 表明便携式人体采集可以在某些训练后流水线中替代这种方式，尽管 Simple AI 使用的演示数量多出十倍以上。
Xiaofei Li, founder and CEO of Simple AI, 于 8 月 20 日发布了一个 2,000 小时的机器人数据集，该数据集在数据采集阶段消除了对目标机器人或机器人远程操控的需求。HiFi-UMI system 记录人们使用配备传感器的便携夹爪执行双手操作任务，然后将这些示范转换为用于训练真实机器人臂的轨迹。
此次发布将 Li 在自动驾驶生涯中学到的一课转化为机器人产品。Public investor material 表示 Li 在 Tsinghua University 获得学士和博士学位，并在创建 Simple AI 之前参与开发过 L4 级别的自动驾驶架构。他目前的赌注沿用了塑造自动驾驶的“数据回路”方法：在真实环境中收集行为，自动化质量控制，将生成的数据馈入模型，并在物理世界中回测这些模型。…