Neura Robotics 发布 Neuron AI 机器人基础模型,融合视觉、触觉与音频
德国 Neura Robotics 发布机器人基础模型 Neuron AI,在 3D 视觉之外加入触觉与力数据、音频、机器人状态和语言,并带有记忆功能,可在物体离开视野后保留信息。Neura 计划本周晚些时候在英伟达柏林 GTC 上演示,由人形机器人 4NE1 完成一段十一分钟的衣物处理流程。公司尚未披露额外感官输入对性能的影响幅度,以及训练所需的数据量;Interact Analysis 分析师质疑其机器人训练场能否收集到足够的多模态数据。
人研究市场公司Interact Analysis的高级研究经理Rueben Scriven说。“Neura押注的是,能够在不同感官输入上训练的模型将表现更好。” 这种方法还可能补充Neura垂直整合的传感器技术栈,从而可能使该公司比竞争对手更具优势。 不过,Scriven质疑Neura能否收集到足够的数据,以在如此多的感官输入上有效训练该模型。 “标注良好的视频数据本就有限,更不用说多模态输入数据了,”他说。“因此,真正的问题是,其机器人训练场的数据收集是否足以训练这些模型。” 超越视觉训练机器人 Neura认为,对于仅凭视觉信息无法可靠判断正在发生什么的任务,额外的感官输入很重要。据该公司称,当机器人打开一把锁时,只有声音和触觉才能确认它确实打开了。 相关报道:机器人之间还无法相互交流——这是一个重大的AI瓶颈 该模型的记忆功能旨在帮助机器人在物体移出视野以及机器人动作改变周围环境时保持上下文。 该公司尚未披露额外感官输入对性能的影响程度,也未披露实现可靠结果需要多少训练数据。 Scarlett Evans是一名自由撰稿人,专注于新兴技术和矿产行业。此前,她曾担任IoT World
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