新浪科技讯 3月3日上午消息 ，蚂蚁近日 ，数科数据具身智能真实数据采集技术取得重要突破 。发布由蚂蚁数科天玑实验室团队研发的具身多模态模型AoE（Always-On Egocentric）持续性第一人称视频采集框架 ，提出了一种轻量化且低成本的智能真实具身数据采集方案 。通过一台手机和一个低于 20 美元的采集颈挂式支架 ，就可以替代动辄数万美元的框架专业设备 ，实现具身智能的蚂蚁高质量数据采集 。该技术方案的数科数据提出 ，有效化解了具身数据采集成本高、发布规模化难的具身大模型热度赛困局 。目前，智能真实这一技术论文已经在 Arxiv 发布 。采集
据悉 ，框架该方案在保持毫米级轨迹精度和90%以上手部关键点识别准确率的蚂蚁同时 ，实现了数千台设备并发采集与云端自动化处理 。数字阅读生态实测表明 ，针对Unitree G1机器人的关电脑任务，仅靠50条遥操作数据时成功率为 45% ，而引入200条AoE数据后 ，成功率跃升至95% 。手机与VR/AR 交互在数据匮乏时 ，AoE承担了“启动学习”的关键补位角色 。
据论文介绍 ，蚂蚁数科攻克了“长视频转化为训练数据”的技术难题 ：该方案通过端侧轻量级视觉模型自动识别手物交互并触发录制 ，利用大语言 - 视觉模型将连续视频切分为带语义标签的芯片制造动态（如台积电 3nm 工艺扩产）原子动作片段，最终经云端自动标注 、过滤与清洗 ，让手机录制的视频自动转化为高质量 、标准化的训练数据。此外 ，AOE 还构建了一套端云协同的方案 ，实现了采集、预处理 、清洗 、筛选和调度的自动化处理 ，在降低人工介入的基础之上 ，提升了整体吞吐量 。
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