具身智能借助虚拟环境获取经验的方式，打破了传统机器学习对现实数据的依赖。这种突破不仅解决了数据获取的难题，更重要的是开创了一种全新的认知学习模式。物理与数字世界的界限模糊化，预示着人类认知空间的重大扩展。这种融合不是简单的叠加，而是在孕育一个全新的存在维度，是人类认知方式和生存形态的一次跨越。它暗示了一个更为开放和包容的智能发展方向。 //@爱可可-爱生活:物理世界和数字世界的界限正在变得模糊，“虚实结合”可能带来全新的产业形态和生活方式
数据稀缺一直是机器人领域的一大痛点。与互联网数据不同，我们无法简单地从网页抓取机器人控制数据。但现在，一个突破性的解决方案横空出世。
GROOT-Mimic和GROOT-Gen这两个创新工具，通过结合Graphics 1.0和2.0技术，让机器人训练数据实现了惊人的1,000,000倍增长。这意味着什么？我们不再受限于传统的“每台机器人每天24小时”的物理约束，而是用计算能力换取了海量的合成数据。
更令人振奋的是，这项技术正在逐步攻克被称为“莫拉维克悖论”的难题——那些对人类来说轻而易举的事情，往往让机器难以完成。而我们正在一步一步地将这个看似不可能的任务变为现实。
具体工作流程分三步：
1. GROOT-Teleop： 利用如Apple Vision Pro这样的XR设备，将人手姿态精确映射到机器人手
2. GROOT-Mimic： 对人类示范的任务进行增强，在Isaac模拟器中筛选出成功的动作
3. GROOT-Gen： 依次应用Graphics 1.0和2.0，生成海量视觉变体
技术细节：
- Graphics 1.0采用GPU加速的物理引擎和渲染方程
- Graphics 2.0使用Cosmos神经网络，将模拟纹理转换为真实图像
这项突破不仅解决了数据稀缺问题，更为机器人领域的快速发展铺平了道路。未来，随着数据规模的指数级增长，我们离真正的智能机器人又近了一步。
#人工智能##AI创造营##机器人#
GROOT-Mimic和GROOT-Gen这两个创新工具，通过结合Graphics 1.0和2.0技术，让机器人训练数据实现了惊人的1,000,000倍增长。这意味着什么？我们不再受限于传统的“每台机器人每天24小时”的物理约束，而是用计算能力换取了海量的合成数据。
更令人振奋的是，这项技术正在逐步攻克被称为“莫拉维克悖论”的难题——那些对人类来说轻而易举的事情，往往让机器难以完成。而我们正在一步一步地将这个看似不可能的任务变为现实。
具体工作流程分三步：
1. GROOT-Teleop： 利用如Apple Vision Pro这样的XR设备，将人手姿态精确映射到机器人手
2. GROOT-Mimic： 对人类示范的任务进行增强，在Isaac模拟器中筛选出成功的动作
3. GROOT-Gen： 依次应用Graphics 1.0和2.0，生成海量视觉变体
技术细节：
- Graphics 1.0采用GPU加速的物理引擎和渲染方程
- Graphics 2.0使用Cosmos神经网络，将模拟纹理转换为真实图像
这项突破不仅解决了数据稀缺问题，更为机器人领域的快速发展铺平了道路。未来，随着数据规模的指数级增长，我们离真正的智能机器人又近了一步。
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