衡宇 發(fā)自 凹非寺
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“我們只交付100%可以復(fù)現(xiàn)的軌跡?！?/p>

具身智能創(chuàng)企鹿明機器人媒體溝通會上，聯(lián)席CTO丁琰對具身智能數(shù)據(jù)采集現(xiàn)狀、困境，以及最新興的采集方式UMI作了前沿的深度分享。

他在分享中反復(fù)強調(diào)，很多團隊以為具身模型訓(xùn)不出來是卡在訓(xùn)練階段，實際多數(shù)問題在數(shù)據(jù)生成的起點就已經(jīng)埋下了。后面再堆模型、堆算力，只是在給錯誤輸入繼續(xù)加速。

丁琰的履歷能解釋他為什么會把“數(shù)據(jù)的可訓(xùn)練性”看得這么重。

他的研究方向是機器人學(xué)與具身智能，2024年3月從美國紐約州立大學(xué)計算機學(xué)院博士畢業(yè)。去年年底加入鹿明之前，他做過一星機器人的CTO，更早則在上海AI Lab擔(dān)任研究員。

按他的說法，從2024年3月起，他就持續(xù)投入UMI方向，是大陸最早做UMI方向的人。

UMI全稱叫Universal Manipulation Interface，最早來自斯坦福在2024年2月提出的一套工作。

其核心是用與具體機器人本體解耦的方式，記錄人類在真實物理世界中的操作行為，把“操作意圖+運動軌跡+多模態(tài)感知”統(tǒng)一到一個通用接口里，供不同形態(tài)的機器人學(xué)習(xí)和復(fù)現(xiàn)。

在去年9月之前，UMI還是一個偏冷門的方向。

具身智能進入下半場后，數(shù)據(jù)的重要性與日俱增。

丁琰分享道，前段時間有人歸納了具身智能在解決數(shù)據(jù)難題時的四種解法。

• 遙操作數(shù)據(jù)，最著名的代表是智元機器人。
• 仿真數(shù)據(jù)，代表公司是銀河通用機器人。
• 人類視頻數(shù)據(jù)，它石智能就是這種解法的代表。
• UMI，去年9月開始冒頭，鹿明就是代表性公司。

鹿明基于現(xiàn)實需求，做出了一個名為FastUMI Pro的產(chǎn)品，這是一個無本體數(shù)采硬件。

系統(tǒng)適配市面主流機械臂和夾爪，機身重量在600多克量級，但能夾起兩三公斤物品，場景覆蓋工廠與家庭。

它還支持多模態(tài)輸入，包括觸覺、聽覺、六維力等。

在UMI設(shè)備最核心的空間精度上，丁琰稱FastUMI Pro的1mm是“全球最高精度”。

硬件產(chǎn)品背后，還有鹿明布局的數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練生態(tài)。

以“可復(fù)現(xiàn)”作為第一性原理做數(shù)據(jù)治理，丁琰帶領(lǐng)團隊建立了8道工業(yè)級數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，并承諾只交付100%可復(fù)現(xiàn)軌跡。

（以下為丁琰分享的關(guān)于具身行業(yè)數(shù)采、UMI等相關(guān)內(nèi)容，在不改變原意的基礎(chǔ)上作了編輯調(diào)整）

具身數(shù)采的現(xiàn)存痛點

2024年3月起，我就開始在做UMI，應(yīng)該是大陸最早做這一塊的人。

大家都知道，具身智能最關(guān)鍵的就是數(shù)據(jù)，海量的數(shù)據(jù)是訓(xùn)練的一個必經(jīng)之路。

但是數(shù)據(jù)現(xiàn)在有很多痛點。

第一個痛點就是成本，成本異常高昂。

美國那邊，為了采集一個小時的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，大概要付出100-200美金的成本。

現(xiàn)在的具身模型都還很小，PI 0的訓(xùn)練數(shù)據(jù)大概是1萬個小時，Generalist的GEN 0是27萬個小時。這個規(guī)模對比GPT-3的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還是非常小的。

我們做了一個統(tǒng)計，大概相當(dāng)于7.9億個小時的數(shù)據(jù)，才能在具身智能界訓(xùn)出一個GPT-3規(guī)模的模型。按照現(xiàn)在的市場價格，需要耗費數(shù)百億美金。

另外，具身數(shù)據(jù)整體采集效率還是比較低的。

2023年到2024年左右，業(yè)內(nèi)都是以遙操為主，一個小時大概能采集35條數(shù)據(jù)，效率異常低，成本也不可控。

遙操還有個問題是什么呢，就是采集時，因為攝像頭記錄的是機械臂本身的運動軌跡和畫面，但每家機器人長得又都不一樣，所以用A機器人做遙操作采集的數(shù)據(jù)是很難很難用到B機器人上的，這就產(chǎn)生了數(shù)據(jù)孤島問題。

大家重復(fù)造輪子，也會造成高昂的隱形成本。

這是我們想解決的關(guān)鍵問題所在。

用UMI數(shù)采，你為什么訓(xùn)不出來模型？

前段時間我寫了一篇小紅薯，題目叫《你為什么訓(xùn)練不出來UMI的模型？》。

我想就這次機會簡單跟大家介紹一下UMI行業(yè)的現(xiàn)狀。大家可能看到的更多的是冰山的一角，但浮在水下面的一個世界還是比較深的。

一個很明顯的現(xiàn)狀就是什么呢？

做UMI的人陸陸續(xù)續(xù)越來越多，但是訓(xùn)出來模型的異常的少，可能一只手都數(shù)得過來。

很多UMI設(shè)備涌現(xiàn)出來，大家都會強調(diào)自己低成本、能即插即用、快速部署，但是基本上你看不到什么成功的案例，就這個是非常非常有意思的現(xiàn)象。

國外有兩家比較知名的公司，一個叫Sunday，一個叫Generalist，他們還是訓(xùn)出模型了。

國內(nèi)目前我們覺得訓(xùn)模型訓(xùn)得比較好的一家就是我們，再有就是清華一家，上交一家，總共也就兩、三家能訓(xùn)得出來。

大多數(shù)情況下，要么訓(xùn)不出來，要么即使是在相似的條件下能跑出來demo，時間也非常短，可能就3、4秒，也很卡頓，不絲滑。

關(guān)于為什么大家用UMI采集出來的數(shù)據(jù)訓(xùn)不出模型，最常見的解釋是“算法不是很成熟”“模型不夠大”“數(shù)據(jù)規(guī)模不足”，但是其實這些解釋都不是真正的原因。

真正的原因根本不在于訓(xùn)練階段，而在于訓(xùn)練之初它就不是太對——

大量的UMI數(shù)據(jù)從生成開始就不具備進入訓(xùn)練管線的這個條件。

說白了就是數(shù)據(jù)不合格。

什么是可以訓(xùn)練的UMI數(shù)據(jù)

大家會有誤解，總覺得UMI數(shù)據(jù)就是人拿個夾爪，就把這個視頻數(shù)據(jù)記錄下來就行了，非常非常簡單，所有人都可以做。

其實完全不是。

UMI其實是AI對物理世界的理解對齊，并且在這個物理空間里面可以復(fù)現(xiàn)的這種交互行為。

它必須滿足幾個條件。

拆開了講，第一個就是說畫面要跟動作要嚴格對齊，要跟空間位置嚴格對齊；另外一個就是說因為UMI可以集成多個傳感器，每個傳感器之間也要做到毫秒級的同步。

舉個例子，一個人想去拿眼前的一瓶水，不對齊的話得反應(yīng)好幾秒，水就可能拿不起來。

另外，一個好的軌跡必須可以在物理空間運動中可復(fù)現(xiàn)的。

本質(zhì)要求是希望UMI采集的數(shù)據(jù)是高一致性的、高密度的，并且可復(fù)現(xiàn)的時序數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

為什么大多數(shù)UMI設(shè)備采不到好的數(shù)據(jù)？

現(xiàn)在大量的UMI設(shè)備采不出滿足條件的數(shù)據(jù)，兩個根本原因。

一，核心問題是硬件能力完全不夠。

UMI的CMOS組件或者主控芯片，性能非常差。

導(dǎo)致的結(jié)果就是畫面覆蓋有限，畫質(zhì)不怎么好，曝光也不怎么好，幀率比較抖動，這時候畫面就非常糟糕。

它破壞了動作和視覺的因果關(guān)系。本來模仿學(xué)習(xí)就是我看到什么畫面就做什么動作，結(jié)果畫面和動作完全無法對齊，就會導(dǎo)致這個模型根本沒辦法學(xué)習(xí)。

二，市面上很多產(chǎn)品不是系統(tǒng)設(shè)計的，而是很多現(xiàn)成模塊拼湊起來，用USB Hub連接的。

這樣一來，產(chǎn)品的貸款架構(gòu)非常脆弱，每個模塊都會搶帶寬。一旦有什么負載，就會出現(xiàn)掉幀等一系列問題，所以數(shù)據(jù)的質(zhì)量就非常糟糕，基本沒辦法穩(wěn)定復(fù)現(xiàn)交互記錄。

也就是說，從硬件層面講，這些設(shè)備從一開始就沒辦法訓(xùn)出模型需要的數(shù)據(jù)。

“臟數(shù)據(jù)”和“廢數(shù)據(jù)”

但即使設(shè)備好了，采的數(shù)據(jù)能不能訓(xùn)出數(shù)據(jù)也不是一定的。

舉個例子，別人拿到我們的設(shè)備，也不一定能訓(xùn)出好的數(shù)據(jù)。

為什么呢？這就要說數(shù)據(jù)的質(zhì)量高低了。

數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低其實并不是干凈程度，而是說有效的信息密度。

低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，包含大量抖動、漂移、時間錯位，非常不利于學(xué)習(xí)。特別是在單視角情況（很多UMI是單個機械臂），這種噪聲不會因為你的數(shù)據(jù)量增大而被平滑掉，所以說你學(xué)出來的策略會非常非常糟糕，基本上訓(xùn)不出來。

低價值數(shù)據(jù)不是完全沒有價值。

它還是有點價值，可以去認識這個世界，知道什么是杯子，什么是麥克風(fēng)，但沒辦法從它身上學(xué)習(xí)到精確的物理交互信息。

它不知道桌上的麥克風(fēng)我是怎么拿到的，我到底該正著拿還是反著拿，還是需要傾斜角度去拿。

除了低質(zhì)量的臟數(shù)據(jù)，我還把一種數(shù)據(jù)叫“廢數(shù)據(jù)”。

廢數(shù)據(jù)是什么？

就是很多人拿著設(shè)備直接去眾包去采集了，人怎么采就拿它怎么采。

這種數(shù)據(jù)完全copy人類的自然行為，沒有任何設(shè)計和技巧，過于“天然去雕飾”了，基本上是不可能訓(xùn)出來模型的。

現(xiàn)在都在做的疊衣服，其實是最需要采集技巧的一個任務(wù)。疊衣服的時候要抖一下，抖的過程中還要注意方向、速度，才能抖好。

但人在疊衣服的時候，很少會注意那么多tricks。

每家具身公司都有自己的采集技巧，所以如果沒有注入任何技巧，即便拿到很好的UMI設(shè)備，采集的數(shù)據(jù)很像人的行為，但其實是廢數(shù)據(jù)，基本上模型訓(xùn)練不了。

能當(dāng)然可能未來，十年、二十年，模型發(fā)展好了，這些數(shù)據(jù)可能就有用了。但目前很長一段階段這些數(shù)據(jù)基本上訓(xùn)不了，所以稱為廢數(shù)據(jù)。

硬件、數(shù)據(jù)和算法環(huán)環(huán)相扣

正確的UMI的工程范式首先是一種系統(tǒng)的自洽，而不是一種簡單的功能拼接。

傳統(tǒng)的路徑下面大家做機器人，首先有個硬件，硬件弄完了之后再弄軟件，弄完軟件我再弄算法，我反過頭來我再去補點數(shù)據(jù)，把這個整個loop給跑通。

但在UMI這個很特殊的場景下，這個范式是失效的。

因為UMI是一個強耦合系統(tǒng)，數(shù)據(jù)會決定整個模型的性能，硬件會決定這個數(shù)據(jù)的質(zhì)量；數(shù)據(jù)又會決定這個算法的性能，算法又會反向去約束我這個硬件的執(zhí)行和這個數(shù)據(jù)的設(shè)計。

硬件、數(shù)據(jù)和算法環(huán)環(huán)相扣，任何單點的這種失效都會導(dǎo)致訓(xùn)不出優(yōu)秀的模型。

關(guān)于UMI，團隊做了什么

博士畢業(yè)后，我從2024年3月就開始在做面向UMI的工作。

去年9月之前，UMI在行業(yè)里還是比較冷門的，除了我和我的團隊基本沒人做。

當(dāng)時我們就有一個愿景，希望能打破這個數(shù)據(jù)獲取的這個不可能的三角，把非常高質(zhì)量的數(shù)據(jù)砍到白菜價，加速應(yīng)用來推進這個整個具身智能行業(yè)的發(fā)展。

這里跟大家分享我和團隊近兩年的一些典型工作。

首先就是FastUMI，我是這篇工作的通訊作者。

FastUMI應(yīng)該是全球首個將學(xué)術(shù)界（UMI，斯坦福，2024年2月）的工作升級成工業(yè)級別系統(tǒng)，然后推進它進入工業(yè)的。我們從2024年3月左右開始做這個工作，在7、8月左右完成，當(dāng)年的9月中了CoRL 2025。

FastUMI主要解決的問題是提高采集效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量。

另外一個工作是FastUMI 100K。

在有了一個很穩(wěn)定的軟硬件系統(tǒng)后，我們開始擴大規(guī)模去采數(shù)據(jù)。當(dāng)時我在上海AI Lab建立了一個數(shù)采長，我?guī)е?1個人在3個月時間里，采集了10萬條真機數(shù)據(jù)，為機器學(xué)習(xí)提供了非常高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。

這是全世界首個大型的UMI數(shù)據(jù)集。

從這個工作中FastUMI團隊獲得了大規(guī)模的數(shù)據(jù)治理的經(jīng)驗。

我們還有一個工作叫Fastumi-MLM，它把UMI這項技術(shù)用于“狗+臂”。

之前UMI都應(yīng)用在單臂、雙臂或者輪式雙臂工作上。這是大陸第一個能將UMI用在這種構(gòu)型機器人上的工作。

除此之外，還有Spatial VLA、Agibot World、AskVLA等等。