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具身智能迎年度检阅:训练可用数据量大增,算力需求涌上云平台

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7月17日,WAIC(世界人工智能大会)开幕,具身智能机器人迎来一场年度集中检阅。这个行业仍在快速演进,第一财经记者了解到,一个明显变化是,近期具身智能机器人对算力的需求快速涌上云平台。

即便具身智能的商业需求跟自动驾驶相比还“不在一个数量级”,腾讯云异构计算产品副总监黄阳告诉第一财经记者,增速已经非常快。

黄阳感受最明显的一点是,近期数据方面的需求尤其多,数据清洗、采集相关的需求占新增需求的大头,推动今年腾讯云具身智能相关业务的算力需求规模增长了4~5倍。

数据缺乏此前被认为是具身智能机器人能力演进的最大障碍之一,但记者从一些参加WAIC的机器人厂商了解到,近期业界获取数据用于训练机器人的范式发生了改变,促使数据量和数据处理需求迎来新一波增长。

具身智能吸走更多算力

“从云的角度,我们发现最近数据处理需求量暴涨。”黄阳告诉记者,这也在云上催生了一种新调度模式,企业夜间闲置算力可以用于数据标注和处理,腾讯云通过潮汐算力的方式提供算力供给,降低具身智能厂商的单位算力成本。

对于数据处理需求变化,具身智能数据基础设施厂商艾欧智能联合创始人丁哲章也感受颇深。他告诉记者,业界出现了很多数据公司,有些是从自动驾驶、大模型数据领域转向具身赛道,专门做数据生产、标注、众包采集、清洗处理和转换。

其背后,一种新的数据获取方式兴起,即由人带上数据采集设备收集机器人训练所需的数据,业界也称为“人类数据”,区别于仿真数据和机器人本体采集的数据。

在丁哲章的记忆中,轻量化数采设备是从去年11月开始出现,带有几个视觉视角和一些定位装置,甚至有厂商采用更简易的方式,例如用帽子上安装的手机、戴智能眼镜和普通VR设备。这些设备安在人身上,记录下动作和物体的变化,数据相比真机数据更容易获取,采集效率也大幅提升。

艾欧智能负责数据采集、清洗、标注、管理、转换等工作,为全国多地数采厂提供了采集设备并服务下游模型厂商。在“人类数据”快速增长的情况下,丁哲章发现,这类数据浓度今年以来明显上升。

“以往用仿真合成数据主要是为了弥补真机数据难采、数量不足的缺失,一些公司训练所用数据的大致配比是真机数据10%~20%、合成仿真数据80%~90%。现在仿真数据也有一些独特优势,但已出现一种新方式,即用80%‘人类数据’做预训练、20%真机数据做后训练。”丁哲章告诉记者,业界训练一个模型的“人类数据”以往可能只有几百小时,现在可提高至50万小时,甚至有人认为数据量将能达到1000万小时。


这种数据采集方式已经进入实际应用场景。丁哲章告诉记者,公司进入工厂等场景,由一线作业工人穿戴数采设备。这类业务去年鲜有人过问,而近期需求多到做不完。

元点Zeroth的家庭人形机器人产品面向老人陪伴、宠物记录、儿童教育等场景,该公司联席CTO李元庆也告诉记者,他接触的数据服务商反馈,今年数据采集转向“人类数据”趋势尤为明显,“大家每往前做一步,对数据就有越多、越深的理解,‘人类数据’也变得越可用,数据整体变多了。”

具身智能数据增长转变为更多数据处理的需求,导致算力需求也增加了。丁哲章告诉记者,“人类数据”后续处理的工作量比真机采集数据的方式更多。公司有一个数据平台,提供数据管理、清洗、标注等方面的能力,背后用到腾讯云的存储和算力底座。

随着可用数据增长,具身智能机器人训练也需要更多算力。丁哲章告诉记者,以往采集数据主要用来做后训练,数据量和模型规模比较小,现在数据量爆发式增长后已能支持预训练。李元庆也告诉记者,模型的探索策略越来越庞杂,模型参数量比以前更大,算力需求在提高,也有更多算力流向云端。

李元庆举例,他尝试过在端侧“压榨”2.5B(B为10亿)参数模型的能力,将其部署在不超过40 TOPS算力的板卡上,但后来发现,当要求机器人做一些需要高成功率的动作时,模型低于20B就满足不了要求。为了做到一些长程任务并加入推理指令遵循能力,不能只依靠端侧小参数模型,只能“上云”。

“端侧部署(算力)成本非常高,放在云上运行,云端协同的芯片架构和通信架构则需要云厂商来做。”李元庆告诉记者,该公司还用到ClawPro云端开源智能体平台,用于开发跌倒检测等机器人技能,也要用到云算力。

数据够了吗?

具身智能可用的数据量整体增长了,但业界认为要带动机器人能力跃进,还需要一个过程。一个原因是,真机数据依然是刚需,但依然太少,且特定场景的数据量依然稀缺。

真机数据需要机器人本体采集,可由人带上遥操作装备控制机器人运动。WAIC前夕,记者在艾欧智能的实验室看到,工作人员穿着装备控制机器人完成推拉小车、抓取面包等任务。虽然装备并不厚重,但在人的操控下,机器人的动作依然显得有些缓慢和笨拙。一片面包要缓慢地夹住,有时还会夹到盘子,把面包放到特定位置时也要动作轻缓。


丁哲章说,把东西放上货架这种简单动作,人操作真机完成已经不易,备餐、切菜动作更难完成。8小时采集时长中,“人类数据”有效时长可达6小时以上,真机数据有效时长可能不及4小时。相比具身智能模型可用50万小时“人类数据”训练,单一本体训练时可用的真机数据要达到几万小时很难。现在一个1000小时真机数据集还是难得的训练资源。而要机器人执行具体任务时足够好,真机数据不可或缺。

与此同时,目前类似“抓水杯”的简单动作数据已经不缺,但按摩、加油、拿柜子底层一双鞋等特定场景数据依然稀缺。丁哲章表示,数据采集的问题还涉及更多层面,例如此前灵巧手不够成熟,就无法用灵巧手采集高质量数据,操作机器人运动的基础模型不成熟也难以对机器人遥操作,是近期灵巧手可用性增加、近半年机器人全身操作基础模型变得更加可用,才涌现出更多灵巧手长程精细操作数据和全身操作数据需求。

“数据、算力、模型、场景、机器人本体就像五根手指,握在一起才是拳头,缺一不可,这是一个复杂系统,每个维度都无法有效拆开,数据与本体硬件形态有关,执行功能与执行场景有关。”李元庆如此总结。

机器人硬件与软件的强耦合状态,也是业界认为机器人需要逐步迭代、难以一夜间涌现出超高能力的原因。一些业界人士认为,从本届WAIC可以看见机器人真实的智能能力,但目前尚不需对机器人走向真实场景落地的速度抱以太高的期望。

黄阳表示,具身智能和自动驾驶相似,都有"长尾效应",即进展非常快推进到60%、70%、80%,但最后的20%要花非常多时间走完,最后的百分之几是最难。

“大家对具身智能机器人的预期和本体、模型能做到的程度之间还有断层。”丁哲章告诉记者,现在数据飞轮尚未启动,预计2~3年内可以启动。目前业界最重要的事情仍是铺垫好基座模型能力,让机器人开始进入具体场景积累能力。

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