论文作者表示，“虽然人类可以毫不费力地理解行动并通过观察别人来模仿任务，但让机器人根据对人类活动的观察来执行行动仍然是一项重大挑战，在这项工作中，我们认为机器人必须开发两种能够复制人类活动的主要能力：理解人类行为...为此，该团队提出了针对两个任务进行优化的管道：视频字幕和动作识别。...分类分支的输入是通过预训练的AI模型从视频帧中提取的一组特征。正如研究人员所解释的那样，翻译和分类组件的训练方式使得编码器部分鼓励翻译者生成正确的细粒度动作，使其能够理解所摄取的视频。 ?...“通过联合训练两个分支，网络可以有效地编码每帧中的空间信息和跨视频时间轴的时间信息，它的输出可以与视觉和规划模块相结合，以使机器人执行不同的任务。”...他们使用一个工具自动从命令中提取动词，并将这个动词用作每个视频的动作类别，总共生成46个类，如切割和倾倒。
这个机械臂正在完成够、拿、移、推、点、开等6个动作。 ? 而且动作娴熟，还不存在失误。 更令人意外的是，训练这个机械臂，只花了短短25分钟。 即使有人为干扰，它也能够成功完成抓取动作。 ?...目前来看，大多数针对机器人训练的的RL算法效率都不是很好。 采用稀疏奖励的方法训练Dota5游戏的人机操作，使之成为达到人类玩家的高手水平，需要花180年的游戏时间。...因此，它仅仅需要10个Demo，25分钟的训练时间，就可以让机器人学会六个动作。 FERM具体怎么训练？ FERM采用了基于像素的强化学习（pixel-based RL）方法。 ?...下图的每一栏显示了初始、中间、结果等三个状态。只有当机器人完成任务时，才会获得稀疏奖励。 ? 这个训练算法的效率可谓很高了。具体完成时间如下图表格所示，在30分钟左右，它就可以让机器人学习操作任务。...而简单的“够”（Reach）动作，则只需要三分钟。 ? 实验结果称，它不需要很多的Demo，也不需要到大量的设备，首次完成任务的平均时间为11分钟，并且可以在25分钟内训练出6个机械动作。
在机器人从机械臂向人形进化的革命中，机器人动作捕捉技术正成为突破运动智能瓶颈的核心引擎。...作为国产高精度光学动捕领导者，NOKOV度量动作捕捉系统以亚毫米级精度和超低延迟，为机器人训练、控制与协同铺设了通往未来的高速路。 一、机器人动作捕捉：如何让钢铁之躯“活”起来？...而搭载NOKOV度量动捕的协作机器人展现惊人突破： 精密装配训练： 捕捉技师装配操作（如拧螺丝角度/力度曲线） 通过NOKOV度量的XINGYING软件生成数字孪生模型 机器人学习后装配误差机器人：毫米级精度的生命守护微创手术中，NOKOV度量为医疗机器人装上“透视眼”： 专家动作复现： 捕捉顶尖外科医生的手部微动作（精度0.5mm） 构建手术知识库（如缝合力度/角度参数库...2.元宇宙机器人训练： 物理世界训练数字孪生训练 纯仿真训练 3.具身智能突破： 基于千万级动作数据库预训练大模型 机器人自主生成未学习过的动作序列 FAQ：机器人动作捕捉关键疑问解答Q1：光学动捕为何比
方法概述 HARMON的核心在于从语言描述中生成人形机器人的全身动作，整个过程可以分为三个主要步骤：基于文本条件的人体动作生成与重定向、VLM辅助的机器人动作编辑以及最终在真实机器人上的动作执行。...接下来，通过逆向运动学（IK）将这些人体动作映射到模拟的人形机器人上，得到初始的机器人动作序列。...2.2 VLM辅助的机器人动作编辑 在HARMON的方法中，VLM辅助的机器人动作编辑起到了至关重要的作用。...利用人运动数据集中的先验知识来初始化机器人动作，从而使得机器人动作更加接近人类动作。 2....通过模拟和真实世界实验验证，证明了该方法的有效性和可行性。 该研究的主要局限性在于： 1. 该方法需要大量的训练数据来学习人形机器人的运动模式，因此在实际应用中可能会受到数据量不足的影响。 2.
近日，智元机器人重磅发布具身智能领域双重里程碑式突破：全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC (EnerVerse-AC)，以及具身世界模型评测基准 EWMBench。...为打破困局，智元机器人在去年发布的世界模型架构 EnerVerse 基础上推出创新成果：基于动作序列驱动的世界模型 EVAC 与具身世界模型评测榜单 EWMBench，构建从训练到评测全链路技术闭环，重新定义具身世界模型研发范式...全球首个机器人动作序列驱动的世界模型 EVAC 是一个能够动态复现机器人与环境复杂交互的世界模型，标志着从传统仿真到生成式模拟的跃迁。...： 机器人动作与像素的高精度对齐：将机械臂 6D 位姿（x,y,z,roll,pitch,yaw）与末端执行器行程投影为 action map，确保物理动作与图像帧的像素级对齐，精准建模 “抓取”、“放置...三维度评估体系：场景 × 动作 × 语义的立体考核 针对机器人操作场景的复杂性与特殊性，EWMBench 构建了立体化的评估体系，从场景一致性、动作合理性 与 语义对齐与多样性 三大核心指标进行分析：
这些都堪称机器人界的劳模，到底有多能干，看了就知道! 再来看看下面这些动图 ▼ABB机器人：哎嘿，哎嘿，哎嘿，为啥我们ABB要打铁？...▼发那科机器人：一起摇摆~焊出那诡异的光~ ▼汽车间机器人点焊：兄弟们，一起上！ ▼宝马车间机器人喷涂：大爷，舒服喵？...▼格力机器人装配空调：整齐有序是我们的口号~ ▼锻造线上，机器人参与上下料 ▼美的空调的生产线上，4台机器人焊接罐件 ▼CNC加工中心应用机器人进行自动化上下料 ▼冲压(锻压)生产线上，几台冲压机器人完成上下料动作...▼机器人正在安静地重复着码垛的工作~ ▼检测线上，4台机器人正交错完成大型车身的测量与检测 ▼ 装配机械手：我是谁，我在哪儿……
一、动作捕捉：外骨骼机器人的 “感知核心”外骨骼机器人本质上是一种 “人机融合” 的智能装备，它需要实时理解人体的运动状态才能提供精准辅助。而动作捕捉技术，正是实现这种 “理解” 的核心手段。...不同的传感器技术决定了动作捕捉的精度、稳定性和适用场景。目前外骨骼机器人领域常用的动作捕捉技术主要有三类，其核心特点如下表所示：1.2 为何外骨骼机器人离不开动作捕捉？...传统康复训练中，医生主要通过肉眼观察患者步态，主观性强且难以量化；而动作捕捉系统能实时记录关节角度、步长、步频等数据，为康复方案制定提供科学依据。...NOKOV 度量系统的康复应用案例：某三甲医院康复科引入 NOKOV 度量光学动作捕捉系统，用于脑卒中患者的外骨骼康复训练。...经过 6 周训练，患者的患侧步长增加 17%，膝关节最大伸展角度提升 23%，且步态对称性显著改善。NOKOV 度量系统提供的量化数据不仅验证了外骨骼的辅助效果，还为个性化康复方案优化提供了客观依据。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。...目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。...这便是在人工智能和机器人领域著名的莫拉维克悖论。 ?...与之相似，Marvin Minsky强调，对技术人员来说，最难以复刻的人类技能是那些无意识的技能。总体上，应该认识到，一些看起来简单的动作比那些看起来复杂的动作要更加难以实现。 ?...目前人工智能和机器人学亟待解决的问题不是如何让机器人学会越来越复杂的逻辑推理，而是让机器人具备对物理世界最基本的感知与反应。
Nvidia的研究人员已经找到了一种方法，可以使用在虚拟环境中创建的数据来训练机器人在现实世界中拾取物体。用合成数据训练的卷积神经网络系统可以使用Baxter机器人和RGB相机实时检测物体的位置。...生成的数据使对象，光照和阴影的位置随机化，使机器人能够在动态的环境中操作。 “当我们在训练过程中将这两个数据集固定在一起时，我们发现网络操作能够达到一般水平，甚至比用实际数据训练的最先进的网络更好。...因此，这是我们第一次看到合成数据训练的结果超过了对真实数据进行过训练的网络，”共同作者Stan Birchfield表示。...该论文及其研究结果建立在今年早些时候由Nvidia研究人员发布的工作基础上，其中机器人经过训练，通过摄取虚拟环境中生成的大量数据来获取对象。...用于创建插件的代码已经公开发布，因此研究人员可以在比学术实验室更强大的环境中训练机器人。
AI 在体育训练动作分析中的深度实践：从数据采集到实时优化一、引言：当 AI 成为“隐形教练”2025 年巴黎奥运会备战周期里，中国田径队短跑组把“起跑反应时间”缩短了 0.03 s，同时将损伤率降低...20%，幕后功臣不是外教，而是一套基于深度强化学习的 AI 动作分析系统。...读完即可复现一套“边缘端实时捕捉—云端模型训练—本地反馈”的闭环系统。...九、结语当 AI 把“动作”这一曾经高度依赖经验的艺术，拆解成可测量、可仿真、可优化的数字向量时，体育训练的核心竞争力就从“教练年限”转向“数据密度 + 算法精度”。...下一步，让 AI 不只是“分析动作”，而是成为会思考、会预判、会对话的“隐形教练”，我们已经在路上。
这种跨模态的能力对于处理现实世界中的复杂问题至关重要，因为它们通常涉及多个感官输入和决策过程。例如，在典型的机器人控制场景中，模型需要理解场景内容、识别物体及其位置，并将这些信息转化为具体动作。...4.2 分阶段对齐训练 ChatVLA的设计理念围绕着解决两个主要挑战：如何防止由于机器人策略数据训练而导致的视觉-文本关系学习干扰，以及如何在保持对话能力的同时提高机器人控制任务的表现。...阶段一（控制优先）：第一阶段专注于使用机器人数据进行训练，期间还会加入推理数据以确保持续的对齐性。这种做法有助于避免因单独训练机器人数据而造成的视觉-文本对齐度下降，从而保护模型的对话能力。...仅使用机器人数据Drobot训练模型，但引入推理模板（如“预测下一步动作：{动作}”）。这一设计通过显式语言生成强制模型保持视觉-语言对齐，缓解虚假遗忘。...具体而言，ChatVLA首先利用机器人数据进行初步训练，这部分数据主要用于教会模型如何根据视觉输入做出相应的物理动作。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。...增强人类的智慧 现在人工智能非常火，首先是因为云计算发达，提供了强大的计算能力。 高强度的算法可以帮助做到人工智能。 人工智能需要大量数据来训练、规划，我们有海量的数据来做人工智能。...Video API：对视频进行防抖处理、动作检测、人脸追踪等。 CustomVision Service：自定义计算机视觉服务。 Video Indexer：识别视频内容、对视频进行分析。...说话人识别API：先训练几段语音，在后来上传语音的时候就能自动进行识别。 Translator语音API：通过语音进行翻译。 还有必应语音API。...QnAMaker，这个服务可以快速生成一个能够回答FAQ问题的智能客服机器人。 知识 详细规划复杂的信息和数据，以解决智能推荐和语义搜索等任务。
来自威斯康星大学麦迪逊分校的研究团队的想法是，不要从头开始构建一个使用双手的机器人，而是简单地创建一个系统，让它能理解并执行与人类不需要思考就能完成的动作。...在这个基本的动作中发生了很多事情，现在要求机器人自动完成它是不可能的。但是那个机器人仍然可以大致了解为什么在这种情况下要进行这样的操作，并尽其所能去完成它。...四种动作 研究人员首先让人类佩戴动作捕捉设备执行各种模拟日常任务，如堆叠杯子，打开容器和倾倒物体，拾取物品，抽出夹在中间的物体。...机器人运用这些知识不是为了做动作本身，这些是非常复杂的动作，目前的人工智能无法执行，而是为了解释人类控制器所做的动作。 你可能会认为，当一个人远程控制一个机器人时，它只会准确地反映出这个人的动作。...在测试中，机器人这样做是为了提供一个基线，说明在不了解这些双手动作的情况下，它们是如何做到这一点的，但其中许多动作是根本不可能做到的。
数据喂得好，机器人才能学得快：大数据对智能机器人训练的真正影响咱今天聊个很“科幻”，但其实离我们生活越来越近的话题——大数据如何影响智能机器人训练。...一、大数据是机器人训练的“米饭和馒头”咱常说“巧妇难为无米之炊”，对于智能机器人来说，大数据就是它学习的米和馒头。没有数据，它啥也干不了。有了数据，它才能“看、听、想、做”。...比如一个仓储机器人要学会自动分拣快递：它需要看得清——成千上万张包裹照片。它需要听得懂——各种操作指令的语音数据。它需要做得对——历史分拣动作的数据记录。没有这些数据，机器人连最基本的动作都学不会。...我见过一些案例，机器人训练数据量是够大的，但问题在于：偏见数据：比如只给机器人看黑色的猫，它就会以为“猫=黑色动物”。垃圾数据：拍糊了的图片、错误的标注，只会让机器人学得更混乱。...结语所以啊，大数据对智能机器人训练的影响，说白了就是一句话：数据决定了机器人的眼界、经验和能力。未来机器人会不会更聪明，关键不在芯片算力有多猛，而在于我们能不能持续提供丰富、多样、优质的数据。
人形机器人的创作在最近的二十年出现了很多典型的机器人系统，其中人形机器人的巅峰在日本德国和日本，但是不同地方的人形机器人研究的侧重点有很大不同。...，人形机器人需要表现出类人化的动作，对于类人化的动作，人形机器人需要借助全身运动模式的生成。...通过以上三部可以将人类的舞蹈动作、起立下蹲动作映射给机器人，并且机器人通过全身运动模式的变换，使得人体的动作被自身消化，使得自己在平衡的同时执行人体动作。...对于人体的运动数据库，经过上层控制器后，转化到机器人的优化控制器，其中优化控制器主要需要根据机器人自身的状态对粗略的轨迹进行修正，使得机器人可以在自身平衡和防止碰撞的约束条件下完成特定的动作。...期待机器人发挥更大的作用. image.png ---- 附：宇航员伴侣——小蜜蜂机器人，大白机器人，机器人瓦力 视频内容 视频内容 视频内容 【技术创作101训练营】人形机器人的成长史
AI 科技评论消息，OpenAI 今日发布了一个用于模拟机器人的控制训练的开源软件 Roboschool，根据介绍，其整合了前段时间发布的 OpenAI Gym。...据AI 科技评论了解，有八个模拟器可以作为 MoJoCo 组件的免费替代品，还能进行重新调试，以产生更多逼真的动作。...为了解决这一问题，在全新的 Roboschool 中，OpenAI 的研究者设计了两个 3D 类人的模拟器，而在训练任务 HumanoidFlagrun 中，机器人需要朝着不断变动位置的旗子跑去，这一过程能够训练机器人学会放缓速度并转动方向...虽然机器人的步伐看上去并不那么快，形态也不像人般自然，但它所采取的策略已经足以应对非常多的状况，也知道如何控制机器人。...通过「左右互博」的乒乓球赛，用户得以在两方同时训练同一个智能体，或是采用同样的算法训练两个不同的智能体，甚至，你也可以让两个独立智能体自行训练（如下面视频所示）。
在这个过程，查找异常日志这个动作拥有固定的流程和频率，具体来说，查找异常日志可以分解为打开es、确定检索条件、获取查找结果，频率为半天一次或者每天一次。...同时，它支持定时触发器（Timer）作为事件，因此日志机器人的核心思路可以被解释为将打开es、确定检索条件、获取查找结果编写成云函数，同时使用定时触发器来确定云函数的执行规则。...首先需要创建一个云函数，然后修改代码 # -*- coding: utf8 -*- def main_handler(event, context): # 创建es客户端 # 查询数据 # 将数据推送到企业微信机器人的回调地址...接着需要创建企业微信机器人，企业微信机器人的工作原理很简单，即 在终端某个群组添加机器人之后，可以获取到webhook地址，然后开发者用户按以下说明构造post data向这个地址发起HTTP POST...最后，在完成函数代码的编写后，需要配置函数的触发器。触发器遵循cron表达式语法。 验证 在部署后，即可在有机器人的企业微信群里等待机器人推送消息。
在刚刚结束的GTC China中，黄教主疯狂输出，接连宣布了英伟达在游戏、AI、自动驾驶、基因测序等领域的大动作。...NVIDIA今年在机器人行业可谓动作不断。...demo： 这款使用称之为Leonardo的机器人即是使用新版本的Isaac软件开发套件（SDK）完成的，在现场的demo中，Leonardo展示了高级别的互动性，与黄教主进行了实时的动作和语音互动。...这将大大加快机器人的开发速度，从而实现综合数据的训练。 另外，通过仿真，开发人员还可以在极端情况下（即困难或异常情况下）对机器人进行测试，从而进一步加强对它的训练。...“举个例子来说，我们在虚拟世界中使用Isaac SIM对机器人的大脑进行训练，训练好后即可将这个大脑安装到现实世界中基于Jetson的机器人上。
号称“人类最后智力骄傲”的围棋也被人工智能攻破了，一时间人工智能与机器人威胁论刷爆了微博、微信及各路新闻媒体。大家都在担心着某一天自己的工作会被人工智能抢去，又在某一天人类会被人工智能机器人统治。...这便是在人工智能和机器人领域著名的莫拉维克悖论。...与之相似，Marvin Minsky强调，对技术人员来说，最难以复刻的人类技能是那些无意识的技能。总体上，应该认识到，一些看起来简单的动作比那些看起来复杂的动作要更加难以实现。...在发现莫拉维克悖论后，一部分人开始在人工智能和机器人的研究上追求新的方向，研究思路不再仅仅局限于模仿人类认知学习和逻辑推理能力，而是转向从模仿人类感觉与反应等与物理世界接触的思路设计研发机器人。...目前人工智能和机器人学亟待解决的问题不是如何让机器人学会越来越复杂的逻辑推理，而是让机器人具备对物理世界最基本的感知与反应。
这个统一的潜在动作空间让研究团队可以在几乎任意由机器人和人类执行的任务上训练策略模型（Policy Model）和世界模型（World Model），实现了机器人对人类动作的模仿，以及跨任务和跨智能体的动作迁移...UC伯克利团队研发的VideoMimic系统为机器人训练开辟了新路径。它能将视频动作迁移到真实机器人，让宇树G1机器人成功模仿了100多段人类动作。...这种方法让机器人通过观看人类日常活动视频，学会了行走、爬楼梯、坐下、站立等复杂动作，有效降低了训练成本。...虚拟动力惯性动作捕捉技术能够精准记录人体运动轨迹、姿态、关节角度等数据，为机器人学习模型提供高质量训练数据集。通过真人穿戴惯性动捕设备，将动作实时映射到机器人本体，生成高精度数据集。...从大规模数据的迁移学习到视频模仿学习，从基于视觉 - 语言模型的物体感知型模仿到动作捕捉技术驱动的训练，每一种创新方法都为机器人在复杂环境中实现更加智能、灵活和精准的行动提供了可能。
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