当具身智能逐渐从实验室走向工业化时，，，，机械人训练需要大规模高质量数据。。。。。6月1日，，，，北京企业诺亦腾机械人宣布ModalityNet.com数据平台。。。。。平台推出HiPHI-MOV、HiPHI-OM和ITW三大焦点数据集，，，，为机械人企业、具身智能模子研发团队及学术科研领域提供面向下一代具身智能模子的数据基础设施。。。。。

为什么具身智能需要新的数据基础设施？？若是说大语言模子学习的是人类语言和知识，，，，那么具身智能学习的则是人类与物理天下交互的履历。。。。。支持具身智能生长的数据，，，，不应仅是视频或文本，，，，而需要行动、视觉、力/触觉、深度信息、物体状态、场景结构以及情形上下文等多种信息配合组成的重大系统。。。。。

多年来，，，，人工智能领域一直缺乏足量的高质量数据，，，，尤其是具备物理信息且对齐的数据更为欠缺，，，，一定水平上制约着人工智能的生长。。。。。

诺亦腾机械人提出了面向机械人学习与具身智能研究的四层结构数据金字塔框架。。。。。在这一框架中，，，，从第一层到最后一层，，，，数据的具身特异性逐渐降低，，，，而其多样性和对真实物理天下的泛化能力则一连增强。。。。。

ModalityNet.com数据平台推出HiPHI-MOV、HiPHI-OM和ITW三大焦点数据集，，，，凭证现在预计，，，，HiPHI-OM数据可达每年5万小时，，，，HiPHI-MOV数据可达每年10万小时。。。。。诺亦腾机械人在数据工厂受控情形之外收罗的ITW数据则可达每年30万小时的数据产能。。。。。

文/北京青年报记者 宋霞

摄影/北京青年报记者 宋霞

编辑/周超

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