黃仁勛提到的機(jī)器人世界，還需要AI數(shù)據(jù)來“調(diào)教” | CVPR 2024

本周，CVPR 2024正在美國西雅圖拉開序幕。今年CVPR論文投稿數(shù)再次創(chuàng)下新紀(jì)錄，可想而知本屆會(huì)議的火熱。

從研究主題來看，具身智能這一大熱點(diǎn)值得關(guān)注。

黃仁勛在COMPUTEX大會(huì)開幕前夕的演講中預(yù)言：AI的下一個(gè)浪潮將是物理AI。

即那些理解物理定律的AI機(jī)器人，尤其是人形機(jī)器人最有可能適應(yīng)人類所構(gòu)建的世界。

但隨之而來的問題是，這背后需要海量的數(shù)據(jù)支持，尤其是人形機(jī)器人更為明顯。因?yàn)槿诵螜C(jī)器人面臨的場景多樣，而且這些場景的數(shù)據(jù)采集不容易。

甚至有業(yè)界人士認(rèn)為，當(dāng)前具身智能最大的瓶頸就是缺乏數(shù)據(jù)。

其實(shí)不止于機(jī)器人場景，無論是構(gòu)建具有強(qiáng)邏輯的AI模型，還是訓(xùn)練像GPT-4這樣的大語言模型，都離不開大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

例如，GPT-4的模型訓(xùn)練就動(dòng)用了大約13萬億個(gè)tokens的數(shù)據(jù)集，這無疑是一個(gè)天文數(shù)字。

在這樣的數(shù)據(jù)需求下，我們自然會(huì)思考：

如此龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)究竟從何而來？

AI行業(yè)數(shù)據(jù)的瓶頸，何解？

基于龐大數(shù)據(jù)和超高算力的“暴力美學(xué)”，是當(dāng)前生成式人工智能的核心打法，也是以O(shè)penAI為代表的一眾企業(yè)的發(fā)展關(guān)鍵。

簡單來說，在同等條件下，喂的數(shù)據(jù)越多，人工智能就越強(qiáng)。

海量、優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)爭奪已經(jīng)成為國家和企業(yè)間的無聲戰(zhàn)場?；跀?shù)字技術(shù)形成的通用數(shù)據(jù)、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)壟斷，可能將成為這場數(shù)字拓荒當(dāng)中，后發(fā)者無法逾越的天塹。在一定程度上可以說，掌握數(shù)據(jù)，就掌握了包括人工智能等眾多未來產(chǎn)業(yè)的主導(dǎo)權(quán)。

但是從真實(shí)世界獲取數(shù)據(jù)是一件困難重重的事。

Google在RT-1項(xiàng)目中的經(jīng)歷就是一個(gè)例證，在雄厚的資金和科研資源支持下，Google團(tuán)隊(duì)歷時(shí)17個(gè)月，僅收集到13萬條覆蓋700多個(gè)任務(wù)的機(jī)器人數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的泛化能力遠(yuǎn)未達(dá)到預(yù)期。

由此可見，獲取真實(shí)數(shù)據(jù)難度大、耗時(shí)長、成本高，同時(shí)還存在現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)采集在隱私合規(guī)和數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)，難以滿足人工智能大模型訓(xùn)練的需求，當(dāng)前，“百模大戰(zhàn)”如火如荼，頭部企業(yè)競相投身人工智能賽道，但有效數(shù)據(jù)不足，特別是高質(zhì)量數(shù)據(jù)短缺，部分領(lǐng)域封閉式的數(shù)據(jù)生態(tài)給人工智能發(fā)展帶來了掣肘。如何解決“數(shù)據(jù)瓶頸”是未來一段時(shí)期我們即將面臨——或已經(jīng)面臨的挑戰(zhàn)。

如何應(yīng)對挑戰(zhàn)，目前一家利用計(jì)算機(jī)技術(shù)生成數(shù)據(jù)的服務(wù)商非常值得關(guān)注，它是群核科技（酷家樂）創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室Koolab孵化出的Coohom Cloud。

群核科技是國內(nèi)最大的空間設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)，Coohom Cloud利用其龐大的室內(nèi)數(shù)據(jù)資源，結(jié)合高性能的渲染引擎和先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，為AI行業(yè)“投喂”逼真且物理真實(shí)的2D、3D室內(nèi)數(shù)據(jù)集等產(chǎn)品和服務(wù)。

群核科技平臺(tái)每天會(huì)生成40萬+3D設(shè)計(jì)方案，并沉淀了約3.6億個(gè)3D模型數(shù)據(jù)，涵蓋家具、電器、生活用品等，在此基礎(chǔ)上，群核科技與包括英國帝國理工大學(xué)、美國南加州大學(xué)浙江大學(xué)等高校聯(lián)手推出了多種數(shù)據(jù)集，為室內(nèi)環(huán)境理解，3D重構(gòu)，機(jī)器人交互等研究提供的強(qiáng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

在2D圖片渲染技術(shù)上，Coohom Cloud利用自研渲染引擎，在多樣化的室內(nèi)場景中，通過調(diào)整相機(jī)參數(shù)、行徑軌跡、燈光條件等設(shè)置進(jìn)行圖片數(shù)據(jù)的采集，最終生成RGB、深度、語義、法向、點(diǎn)云等格式的2D數(shù)據(jù)集。這樣的數(shù)據(jù)輸出能力，使得Coohom Cloud每天能夠產(chǎn)出30萬組2D數(shù)據(jù)集，為AI智能體的導(dǎo)航、視覺感知、環(huán)境理解等能力提供了充足的訓(xùn)練素材。

群核科技怎么解？低成本+高質(zhì)量

成本更低是數(shù)據(jù)獲取必須要的優(yōu)點(diǎn)，包括獲取成本和經(jīng)濟(jì)成本，不少企業(yè)都在大量燒錢試圖通過海量數(shù)據(jù)來滿足AI模型訓(xùn)練需求，高額的投入和預(yù)期的不確定性，讓資金的持續(xù)投入陷入困境。

為了提供更高性價(jià)比的數(shù)據(jù)服務(wù)方案，Coohom Cloud通過自研數(shù)據(jù)引擎，這是一套專為挖掘數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化而設(shè)計(jì)的高效工具，可以高效的將設(shè)計(jì)平臺(tái)沉淀數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)化為AI訓(xùn)練的燃料。它不僅能夠定制化輸出針對不同行業(yè)所需要的數(shù)據(jù)集，還能實(shí)現(xiàn)室內(nèi)場景的數(shù)字化生成，與NVIDIA Isaac Sim、Unreal Engine、Blender等專業(yè)仿真器和渲染引擎無縫對接。

所有流程全部利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，用戶對于數(shù)據(jù)的使用會(huì)更加便捷和直觀，無需再耗費(fèi)大量人力物力去采集獲取數(shù)據(jù)，從而可以將更多的重心放在模型調(diào)優(yōu)上。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)想要投入商用，除了數(shù)據(jù)量、成本優(yōu)勢以外，更需要保證的是高質(zhì)量，這將決定數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展面有多大。

在這一點(diǎn)上，Coohom Cloud是怎么考慮的呢？

1、物理性質(zhì)增強(qiáng)

在人形機(jī)器人的發(fā)展道路上，環(huán)境交互能力是其智能化的關(guān)鍵。比如自如開關(guān)門、精準(zhǔn)取放物體、甚至疊放衣物等。

以NVIDIA Isaac Sim仿真平臺(tái)項(xiàng)目為例，通過創(chuàng)建一個(gè)包含物理屬性的逼真3D環(huán)境，讓機(jī)器人能夠在虛擬世界中學(xué)習(xí)如何與物體互動(dòng)、預(yù)測物理事件，甚至在虛擬世界中進(jìn)行探索和導(dǎo)航。在這樣的虛擬環(huán)境中，機(jī)器人可以進(jìn)行無數(shù)次的交互測試，無需擔(dān)心物理損傷或環(huán)境限制，從而大幅降低了訓(xùn)練成本，同時(shí)提高了訓(xùn)練的安全性和可重復(fù)性。

Coohom Cloud正是基于這樣的理念，利用Isaac Sim，Unreal Engine等為代表的的仿真平臺(tái)，為機(jī)器人訓(xùn)練提供了定制化的場景和交互模型。這些數(shù)據(jù)不僅在視覺上逼真，更重要的是，它們具備真實(shí)的物理屬性——鉸鏈、滑軌等組件可以進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和平移，同時(shí)模型還擁有真實(shí)的密度、摩擦力和彈性等物理狀態(tài)信息。這使得機(jī)器人能夠在物理真實(shí)的虛擬環(huán)境下，以極低的成本獲取大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，測試并優(yōu)化其性能。

2、場景環(huán)境增強(qiáng)

在AI的世界里，光線就像是那個(gè)決定成敗的細(xì)節(jié)，特別是在視覺感知任務(wù)中，光線條件對AI的識(shí)別和分析能力起著至關(guān)重要的作用。

拿上文提到的InteriorNet來說，這一大規(guī)模多傳感器真實(shí)感室內(nèi)場景數(shù)據(jù)集，通過提供不同光照環(huán)境下的高真實(shí)感渲染圖像，展示了環(huán)境增強(qiáng)與多樣化在提升AI性能方面的重要性。服務(wù)類機(jī)器人在面對室內(nèi)外光線變化時(shí)，可能會(huì)遇到識(shí)別障礙，因此，擁有一個(gè)涵蓋廣泛光照條件的數(shù)據(jù)集對于訓(xùn)練AI以適應(yīng)各種環(huán)境至關(guān)重要。

Coohom Cloud為虛擬室內(nèi)場景中的每個(gè)燈源設(shè)定詳細(xì)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的燈光環(huán)境控制，讓機(jī)器人在不同的光照環(huán)境下都能“看”得清清楚楚，學(xué)得明明白白。

除了光照條件的多樣性，Coohom Cloud還通過Domain Randomization技術(shù)，進(jìn)一步增強(qiáng)了場景環(huán)境的復(fù)雜性，就像是給機(jī)器人的訓(xùn)練場來了一場“大變身”。這項(xiàng)功能能夠根據(jù)不同的訓(xùn)練需求，靈活切換模型的表面材質(zhì)，比如將大理石地面替換為木質(zhì)地板，調(diào)整不同反射效果，從而在虛擬環(huán)境中模擬出真實(shí)世界的多樣性和復(fù)雜性。讓機(jī)器人的訓(xùn)練更加貼近現(xiàn)實(shí)，增強(qiáng)了它的適應(yīng)性和泛化能力。

3、高效標(biāo)注系統(tǒng)

AI領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)標(biāo)注是模型性能的關(guān)鍵因素，但傳統(tǒng)的人工標(biāo)注方式勞動(dòng)密集且耗時(shí)。

Coohom Cloud利用先進(jìn)的合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)，可以根據(jù)研究者需求定制化分割和標(biāo)注數(shù)據(jù)。例如，處理臥室場景的3D模型時(shí)，系統(tǒng)能細(xì)分為床、枕頭、毛毯等基礎(chǔ)要素，并生成精準(zhǔn)語義標(biāo)簽，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性并滿足需求，從而提升模型認(rèn)知精度。這種方式不僅減少了人工標(biāo)注工作量，也使研究者能更專注于模型創(chuàng)新和優(yōu)化，提高數(shù)據(jù)處理效率，為AI技術(shù)發(fā)展注入新活力。

此外，在隱私、安全法規(guī)等問題上，Coohom Cloud采取的合成數(shù)據(jù)安全策略亦可以避免接觸任何真實(shí)用戶數(shù)據(jù)，安全審核機(jī)制用于檢查數(shù)據(jù)是否合規(guī)，并針對交付使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)授權(quán)管理，從而確保數(shù)據(jù)的安全使用。在生態(tài)鏈上，Coohom Cloud也串聯(lián)了優(yōu)秀的設(shè)計(jì)者和研究者，針對AI需求，開發(fā)更高效的工具來促進(jìn)設(shè)計(jì)生態(tài)向AI前沿融合。

產(chǎn)業(yè)級(jí)應(yīng)用時(shí)刻，正在到來

不論是諸多機(jī)構(gòu)的預(yù)測數(shù)據(jù)，還是資本機(jī)構(gòu)的”投注“，亦或是產(chǎn)業(yè)側(cè)的實(shí)際應(yīng)用，都可以看出數(shù)據(jù)服務(wù)已經(jīng)從科研場景逐步走向市場化。也有越來越多玩家選擇加入。

不過在人工智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用的實(shí)際效果比盲目堆砌更為關(guān)鍵。那么，Coohom Cloud的海量室內(nèi)數(shù)據(jù)集是如何落地到不同的行業(yè)場景中的呢？

2022年底，群核科技KooLab與英特爾實(shí)驗(yàn)室、西班牙計(jì)算機(jī)視覺中心以及慕尼黑工業(yè)大學(xué)共同打磨的SPEAR智能仿真平臺(tái)，面向開發(fā)者全面開放，幫助開發(fā)人員加快對不同智能機(jī)器人的訓(xùn)練和驗(yàn)證。

在整個(gè)項(xiàng)目中，Coohom Cloud團(tuán)隊(duì)提供超300個(gè)場景、超17000個(gè)模型，為仿真器的研究提供了數(shù)據(jù)上的神助攻，讓研究者能便捷的在虛擬環(huán)境中測試機(jī)器人性能。

英特爾首席科學(xué)家Mike Roberts贊嘆Coohom Cloud的高質(zhì)量數(shù)據(jù)：

不僅加速了具身智能研究，還為仿真器項(xiàng)目的落地提供了全方位的數(shù)據(jù)保障。

再以清潔機(jī)器人產(chǎn)品為例，在室內(nèi)為主的業(yè)務(wù)場景下，積累邊緣場景數(shù)據(jù)需要大量時(shí)間，這會(huì)直接影響到C端用戶的產(chǎn)品體驗(yàn)，因此解決機(jī)器人場景邊緣場景問題成了產(chǎn)品提高競爭力的關(guān)鍵。

清潔機(jī)器人的邊緣場景主要包含一些難以收集的寵物糞便，果殼碎屑等障礙物，特殊狹窄的過道、高反光的地板玻璃以及強(qiáng)暗光環(huán)境下的數(shù)據(jù)等，以前為了采集數(shù)據(jù)，廠家得組建個(gè)數(shù)十人團(tuán)隊(duì)，耗時(shí)數(shù)月，還得外包給第三方，整個(gè)過程繁瑣又燒錢，數(shù)據(jù)質(zhì)量還不一定達(dá)標(biāo)。

Coohom Cloud的方案，讓企業(yè)從模型素材到語義標(biāo)注，再到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理全流程把控，為用戶關(guān)注的邊緣場景，專門打造特殊的室內(nèi)虛擬環(huán)境，并通過調(diào)整光照參數(shù)，實(shí)現(xiàn)場景多樣性衍生，在45個(gè)工作日即生成了數(shù)萬組高質(zhì)量的3D模型數(shù)據(jù)集和百萬組精細(xì)化圖片數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)交付即可用，幫助企業(yè)大幅減少數(shù)據(jù)側(cè)投入，提高AI項(xiàng)目進(jìn)度。

當(dāng)AI大模型和人形機(jī)器人成為科技界的熱議話題，數(shù)據(jù)已然成為了這個(gè)時(shí)代的核心資產(chǎn)。Coohom Cloud正以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)生成技術(shù)，為AI的多樣化應(yīng)用需求提供支撐，推動(dòng)行業(yè)向更廣泛的智能化發(fā)展邁進(jìn)。

One More Thing

我們期待著Coohom Cloud在未來能夠持續(xù)深化其技術(shù)，不斷探索新的領(lǐng)域。

而就在6月17日至6月21日，Coohom Cloud團(tuán)隊(duì)將在西雅圖舉辦的2024年CVPR會(huì)議上，展位號(hào)1637，展示他們的最新成果。如果你對數(shù)據(jù)服務(wù)充滿興趣，不如親臨現(xiàn)場與Coohom Cloud團(tuán)隊(duì)深入交流，共同見證AI數(shù)據(jù)服務(wù)的未來。