首頁腦波訓練機器人：由人腦訊號驅動的物理人工智慧的下一個飛躍
在加利福尼亞州聖萊安德羅的一個倉庫裡，資料工具公司 Encord 正在進行一項創新實驗：“飛行員”們佩戴帶有攝像頭和腦電圖（EEG）感測器的耳機，在玩疊疊樂（Jenga）的同時捕捉大腦活動。Zander Labs 的 EEG 耳機在精確任務期間實時追蹤腦電波，推斷錯誤或驚訝等心理狀態，從而為機器人模型構建更豐富的訓練資料集。
Encord 認為，人形機器人和倉庫機器人的主要障礙並非模型架構，而是現實世界物理訓練資料的嚴重短缺。Encord 機器人學習負責人 Vineeth Velmurugan 指出，“這些資料根本不存在”，他估計所需資料量相當於 YouTube 整個庫的五倍。
物理人工智慧的經濟困境：從手動操作到資料工廠
在倉庫內部，飛行員使用“主從”機械臂裝置——一個由人類控制，另一個模仿動作——來生成倒咖啡和堆疊撲克籌碼等任務的訓練資料。貨架上擺放著假花、書籍、塑膠蔬菜和貓砂盆，作為訓練家用機械手的道具。在另一個工作站，飛行員 Sofia Infante 控制機械臂插拔伺服器網線，這是資料中心運營商高度追求的自動化任務，但目前受限於機械夾爪的靈活性。
除了腦電圖訊號外，Encord 還在開發新的資料模態：將感測器陣列附著在前臂上以檢測肌肉電訊號，建立 3D 手部軌跡，以填補影片中手指被遮擋時的空白。每個資料集都包含密集的物理動作標註（例如，“右手擰緊螺栓”）。Velmurugan 估計，這種高質量標註對於特定任務訓練的價值是普通資料的 100 倍，而生產成本僅高出 20 倍——這在理論上是盈利的。
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