具身智能数据工程综述 核心观点 - 具身智能面临三大数据瓶颈：成本效率低下、数据孤岛与评估真空 [5][6][7] - 提出系统性解决方案"具身AI数据工程"框架 涵盖数据生产、标准化、仿真生成等全生命周期 [8][9][10] - 真实世界数据采集与仿真数据生成构成两大技术路径 需协同优化 [10][37][102] 数据瓶颈分析 - **成本效率**：机器人交互数据规模仅为LLM训练数据的十万分之一 高质量遥操作数据采集成本高昂 [6][26] - **数据孤岛**：设备与技术多样性导致数据格式不统一 跨系统共享困难 [27][28] - **评估真空**：缺乏统一标准 存在盲目收集与重复建设 [28][45] 技术框架构成 - **顶层设计**：综合规划传感器配置、数据类型与采集精度 [10][30] - **数据标准**：统一格式、标注方法与质量控制规范 解决互操作性 [10][45][69] - **真实数据采集**：基于遥操作（姿态/视觉/光惯性）与示教（直接/间接）两类系统 [29][75][87] - **仿真数据生成**：包含仿真引擎、数字资产、平台模块与系统接口四层架构 [37][38][41] 数据集分类与标准化 - **演示数据集**：操控演示（GraspNet-1Billion等）与移动演示（Human3.6M等） 用于训练"系统I" [47][48][52] - **具身问答数据集**：空间推理（EQA v1）与任务规划（VideoNavQA） 训练"系统II" [56][57][60] - **基准数据集**：导航（nuScenes）与交互（ManipulaTHOR） 用于性能评估 [62][63][64] - **标准化三阶段**：度量标准化（空间/时间精度）、结构标准化（四类数据流）、质量评估标准化（量化/经验指标） [69][72][73] 技术改进方向 - **真实数据采集**：硬件专用化（如人形机器人适配）、软件交互简化、策略辅助降低人为误差 [97][98][99] - **仿真数据生成**：增强Real2Sim转换、资产生成精度提升、决策生成物理约束强化 [119][120][121] - **虚实协同**：构建World Models缩小sim2real差距 实现双向数据增强 [121][133][134] 行业应用特点 - **工业领域**：制造业需高精度运动控制数据 特种领域侧重安全可靠性数据 [122][123] - **服务业**：需均衡各类数据 包括常识、操作决策与人机交互数据 [124][125] - **生产方法选择**：遥操作数据可用性高但成本高 仿真生成生产力强但存在真实性缺陷 [126][127][128] 未来优化路径 - **系统化生产**：兼容多设备的一体化平台 集成自动化标注与管理工具 [130] - **社会化协作**：建立开放数据交易平台 包含质量评估与知识产权保护机制 [137] - **目标驱动**：专业化数据（工业场景）与社会化数据（人机交互）并行发展 [135][136]