首页脑波训练机器人：由人脑信号驱动的物理人工智能的下一个飞跃
在加利福尼亚州圣莱安德罗的一个仓库里，数据工具公司 Encord 正在进行一项创新实验：“飞行员”们佩戴带有摄像头和脑电图（EEG）传感器的耳机，在玩叠叠乐（Jenga）的同时捕捉大脑活动。Zander Labs 的 EEG 耳机在精确任务期间实时追踪脑电波，推断错误或惊讶等心理状态，从而为机器人模型构建更丰富的训练数据集。
Encord 认为，人形机器人和仓库机器人的主要障碍并非模型架构，而是现实世界物理训练数据的严重短缺。Encord 机器人学习负责人 Vineeth Velmurugan 指出，“这些数据根本不存在”，他估计所需数据量相当于 YouTube 整个库的五倍。
物理人工智能的经济困境：从手动操作到数据工厂
在仓库内部，飞行员使用“主从”机械臂设备——一个由人类控制，另一个模仿动作——来生成倒咖啡和堆叠扑克筹码等任务的训练数据。货架上摆放着假花、书籍、塑料蔬菜和猫砂盆，作为训练家用机械手的道具。在另一个工作站，飞行员 Sofia Infante 控制机械臂插拔服务器网线，这是数据中心运营商高度追求的自动化任务，但目前受限于机械夹爪的灵活性。
除了脑电图信号外，Encord 还在开发新的数据模态：将传感器阵列附着在前臂上以检测肌肉电信号，创建 3D 手部轨迹，以填补视频中手指被遮挡时的空白。每个数据集都包含密集的物理动作标注（例如，“右手拧紧螺栓”）。Velmurugan 估计，这种高质量标注对于特定任务训练的价值是普通数据的 100 倍，而生产成本仅高出 20 倍——这在理论上是盈利的。
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