高精度人机交互数据集引领具身智能新范式
📊 本文共 3,086 字 ☕ 预计按 500 字/分钟速度阅读，需要 7 分钟 一、全球具身智能竞赛的数据瓶颈与战略背景 在人工智能从纯粹的感知与决策向具身智能迈进的历史节点上，如何让机器人真正理解并模仿人类的全身运动与物体交互，已成为制约产业落地的核心瓶颈。回顾过去十年，尽管深度学习在图像识别、语音合成以及自然语言处理方面取得了突破性进展，但这些成功很大程度上依赖于海量的互联网文本与图像数据，而具身任务所需的精确运动轨迹、力反馈以及物体几何信息则难以从公开视频中获得。早期的运动捕捉数据集，如CMU MoCap、Human3.6M等，虽然提供了三维关节坐标，却...