观察者周尤的经济记者折叠了衣服。这是Qianxun Intelligent的第一堂课是教机器人进行家务劳动。在北京的Heidian办公大楼中，收藏家坐在机器人，固定，对齐，折叠和放置的前面。必须重复数百次，以使机器人学习“作为人类”进行家庭任务。同时在北京几个地区进行了类似的培训。在西部，人类机器人在西卡丹岛上的数据中心，数百个机器人打开门，收集元素，学习鲜花和其他动作“ 9年一致”，以及“机器人大学”领域的领域。在南部，北京人类机器人机器人的创新中心（由国家和地方政府建造，建造的智能机器人创新中心，在该中心，被称为“北京人类人类人类生物”），厨房，生活室，超市，加油站，加油站和其他空间1：1，以创建一个沉浸式的上校上校。区域工厂。整个建筑物中都有数百个分布式数据收集机构，包括人形生物，带轮子的武器和机器人武器。 Economic observers visited and discovered that many companies and institutions in Beijing were implementing data collection centers, including the Zhiyuan Research Institute, Galaxy General Motors, Galaxy General Motors, Neiging Humanoid Robot Intelatigent, intelligence Quianigent, Quianignigent Bort and Bot Bot and Chart Bort and Chart de Quijing Robot.数百个。现在，化身的智力正处于对各种路线上“ 100个思想竞争”的技术探索阶段，但共识变得越来越明显。高质量的数据是机器人在离开实验室时是否真的可以进入社会的关键。大型语言模型依赖于戴尔（Dell）差异的出色文本语料库（Incorporated Intelligent Models）需要多模式数据学习，例如动作，语言，愿景等。在rea中l或模拟环境，不能教孩子打篮球。如今，高质量的化身数据也具有明显的经济价值。政府补贴进行了谈判，甚至可以成为公司融资，扩大要求并促进整个机器销售的重要谈判委员会。政府已经推出了激励机制，例如“数据优惠券”，但是公司正在不断调查各种数据生产链接，标签，仿真和综合，并试图通过独特的数据公式来建立一个坑。更重要的是，这不再是一个进步，而是系统的城市实验。例如，北京将数据用作支持点，通过多维协作（例如策略，场景和机制）利用整个合并和智能工业链。大型数据收集中心也在上海，天津和其他地方建立。 Chihiro智能，机器人“ SCHool”将整个空间转变为具有秩序感的数据工厂。没有网络或会议室。相反，墙壁和操作规格上安装了一排机器人武器。安全操作规则在左侧的墙上发布，右侧的小块在右侧的小块，右侧的小块更新了收藏家的工作时间，策略是稳定的，例如，稳定的稳定性。大屏幕是由收藏家完成的，并将复杂的操作交付给工程师，并以远程控制的虚拟现实设备安装，包括模拟的管理任务，障碍物和位置。所需的6-700个高质量数据，但现在只需要少于100个。培训效率提高了几乎70％。 “机器人模型的增长，例如3年至5岁，学习速度更快，更一致。”此“自动数据，自我控制硬件ISYSY，自我站立模型”也已成为基金收集过程中的核心竞争优势。 BESE首都不仅会提供资金，还可以为Qianxun的智能部署和测试提供诸如因素，仓库，物流公园等诸如因素，仓库，物流公园等。北京的人形生物的确切集合结束了一个沉浸式的实验阶段。抽屉或门舱。平均每月的动作数据数万小时，并在国家收集中心的第一层进行分类。 Li uguangyu说：“令我们担心的不是总数据量，但是如果质量有助于明智地出现。这在10,000个小时的数据中也可能是巨大的，那么团队促进了差异化的补充供应，分析培训中模型的弱点，更有效地支持有导的优化和广义培训。长期价值是“数据公式”，是一种围绕各个行业的场景形成的“数据公式”。这是为了涵盖了公司的范围。行业公司也是主要的智能公司的原因，他们急于将机器人在工厂中工作。IEF在北京，北京，北京的Yizhuang进行了数字收集操作（周的照片）。在北京举行的世界杯展览区会议上发现了“实验智能数据收集图”。在地图上，地图上有近100个真实的采集站点，分发给了公共和商业空间，例如药房，图书馆，酒店和物流公园。 Yizhuang，北京计划。在此计划中，整个城市地区就像一个具有智能智能的智能的真实数据工厂。照片描述：Yizhuang域收集地图（在Zhou Yue的照片中），Yizhuang的Yizhuang，是Qixian超市中的Tiiange Replenid，工程师包含一个控制操作的遥控设备。 “与建筑场景相比，Li uguangyu引入了在实际空间（例如超市和酒店）中收集数据的机器人之间的三个主要区别。首先，无需在最高级别恢复环境。它。更严格，但在该地区都保证了所有行动。同时，Yizhuang基于基准培训的培训，这些培训是该地区的创新和创新者的开发以及该地区创新者的发展以及创新者的发展以及创新者的开发以及创新者的发展和创新者的发展，因此Yizhuang正式确认数据是关键的生产因素。并根据数据集优惠券提供多达200万个人民币的最多200万元人的元素，“每年，公司都可以使用’数据优惠券’与购买数据产品（数据集，平台界面等）相称地获得补贴。单个购买实验的最大年度补贴不应超过100万Yuan 500小时，而不是超过100万个YUAN 500小时，比134个零234个任务，超过1,34个任务。在过去的10个月中，有80,000个数据突然出现，而是T的连续，琐碎的生产活动下雨的收集者来解决意外的设备和网络问题，加载，清洁和标记数据，您必须自己执行。 Zhao Xing强调，有必要在房屋，酒店，工厂，超市等真实场景中收集以覆盖更广泛的可能空间。首先，开源数据集的重要性是鼓励形成统一标准的行业以促进算法比较。其次，建立一个开发人员生态系统，以帮助科学研究机构和公司缩短其实施周期。 Xinghaitu成立两年多后，由Meituan和今天的首都领导的近15亿元人民币，其次是北京机器人基金会和Yizhuang Guotou。此外，在北京Yizhuang的未来建造了一所“机器人学校”。这是由北京Rensha纳入的培训baseIntelligent Dataón，也是基于中国真实场景的第一个建造的智能培训平台。基地到年底将完成20多个真实场景设计，并开始收集大量数据。除了生产功能外，它还提供收藏家的培训和认证，探索职业教育系统并逐渐建立行业的人才标准。该模型也可以在许多地方复制和推广。他身后的人类老师被称为“智慧及其存在的智力”，因此在很大程度上取决于人类力量的体现智力的训练也是如此。成千上万的数据收集者属于行业的Avant -Garde并教授教育任务。现在，这种类型的工作被称为智能教练专门化身。这听起来像是数字时代的新职业，但实际上是最原始的体育工作。他们每天需要输入数十个动作数据，任务方案包括折叠衣服，清洁台面等。有时您甚至需要模拟工作的人整天在厨房里。在加入公司之前，数据收集器必须证明运动的适应性，连接虚拟现实设备并执行诸如屈曲，举重和旋转之类的测试。这个链接很容易使人头晕。许多人无法维持10分钟，其消除率超过50％。最隐藏的阈值隐藏在招聘细节中。数据收集公司的人力资源经理说，如果他们更喜欢160-170厘米高的候选人，他们更喜欢对标准运动和物理学家进行强有力的调整。一些收养清楚地表明了限制。该男子的身高不到65公斤，没有小腹部。妇女不能超过55公斤。即使您在公司中取得了成功，每天作为数据编译器工作也不容易。大多数收集中心，培训链分为三类：前线是行动收集者，负责与Avera一起演示和进入行动GE收集了50-200个元素和1,000个合格的元素。以下是数据审核员。每个人每天都有数千篇文章，小组每年处理一百万篇文章。这两种人员中的大多数在外包模型中都采用。这是一位算法工程师。训练基于数据的模型并验证并重复调整该点的参数。他的学术培训主要在计算机领域或自动驾驶中。还要求许多算法工程师知道如何净化硬件，在桌子的一侧有一个监视器，在Ortro侧，有几种类型的机器人臂和维护工具。您随时可以从大件上卸下机器人。所有人都是教练，但是这三种类型的工作性质，技能阈值和薪水结构之间存在明显的差距。一线藏品位置的每月薪水通常为5,000-6,000元。审计摊位的年工资可以达到80,000元。此外，参加模型培训的中央教练的年薪从150,000至200,000元不等。算法工程师的初始工资是20,000元人民币，数据集成专家和其他技术可以达到100,000元人民币，并且还有一些补偿激励措施作为选择。为了扩大专业轨迹并减少员工损失，一些数据中心正在尝试选择“对数据直观”的员工，这些员工将参与实时的参数，流程的设计，并鼓励他们向项目经理进行调整。这种招聘需求增加了2-3倍。同时，技术正在不断扩大区域限制以供就业。 Shijingshan类人生物数据培训中心已经启动了远程采集系统。操作员不需要在北京使用专业设备，而是控制机器人并采取另一个步骤将数据收集任务包含在该位置。 3级和4个城市中的年轻人也可以作为远程工人参与。这种远程机制可以在国外实施，并降低数据收集的运营成本。该中心目前使用100多个双臂机器人，主要使用EXO销售和远程VR操作设备。这比动作捕获系统的价格更灵活，更经济，而动作捕获系统的价格成本数十万人民币。照片描述：照片描述：在2025年服务博览会上，在Shijingshan人形数据培训中心的集合和屏幕中，在如何逐步撰写“教科书”的行业达成共识（Zhou Yue/）的中心。一条路线强调在现实世界中获得真实机器数据并积累一般体验。另一条路线侧重于模型培训早期阶段的数据合成的效率和成本益处。不同类型的公司hAVE的开发，资本容量和客观方案的不同阶段以及数据质量，效率和容量概括的不同要求。北京大学的助理教授，Galaxy General Motors的创始人Wang He是合成数据路线上的AA签名人物。他告诉经济观察者，实际时间数据本身的收集太慢且太贵。以特斯拉为例，训练机器人并完成电池分类，必须远程控制一个由40人组成的团队几个月，仅允许一项技能完成。实际上，机器人需要统治数千个操作。银河系选择的路线是虚拟数据和真实数据之间的范式，该范式结合了虚拟和真实数据，例如补充剂，以及诸如真实数据之类的合成数据，以平衡模型的效率和训练概括能力。一般星系使用十亿个合成数据水平来末端到端ining，仅信任非常少量的实际数据进行概括和调整。王只使用200个真实数据，第二天下午一直在使用Galaxy General Motorshe。我学会了在里面喝饮用水，并概括了几个品牌的瓶装饮料。效率的这种比较是基于每月测量的幅度差异。王没有否认收集真实机器数据的时装价值，但是您认为问题密钥不是收集的数据量，而是这些数据可以提供值？机器人真的有效吗？费用合适吗？他确定在未来三年中，人形机器人的质量产量和独立应用的实施幅度将增加到两个或三速。重要的是要找到最合适的方案以及最有利可图，最高质量的数据生成方法。基础两年后，Galaxy General Motors获得了两轮资金，完成了1,100个资金6月，百万元人民币在中国为智能卡车提供了最高的资金融资记录。 Li Guangyu说，在真正的培训中，北京的人形生物也使用合成数据。行业中的共同比例约为9：1。换句话说，仿真数据代表90％，机器的真实数据表示10％，这使得成本和退出更加平衡。除了机器的真实数据外，北京的类人动物同步了多元数据系统的构建，包括高级训练范式，例如高足够的合成数据，人类视频数据，人类视频数据，世界模型，人类环形训练和对机器人的独立学习，提高一般数据规模和培训效率。 JD Group高级副总裁兼JD勘探学院副总裁Xiaodong告诉经济观察家，Sendéticos和Real的结合有先例。在自动驾驶领域，许多公司首先基于模拟平台来生成批次数据，以促进模型的演变。特斯拉的实践表明，它从质量生产的L2车辆开始，并基于通过长期操作积累的实际大型驱动数据，并继续进行。模型。当数据方向盘旋转时，技术进步变得更加明显。模拟可以加速验证，但是场景的真实数据可能会进一步影响性能问题。他认为，成立的智能公司应尽快进入现实世界并参与工作和生产。这些声音表明，对真实机器和合成模拟的获取并不相互反对，而是技术路线上的互补组合。对于拥有不同任务，不同计算机资源和不同商业目标的公司而言，找到自己的道路更为重要。 （作者周YU）履行责任：意见在本文中，仅代表作者本身出于参考和沟通目的，而不是构成提案。周YUE TMT编辑的重点是技术与健康的交集，在行业研究和详细报告中脱颖而出。 “新闻是故事的初稿。”联系我们：zhouyue@eoo.com.cn。
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