news 2026/4/15 17:56:03

Manus数据手套:为人工智能在现实世界完成多层级任务提供可扩展的具体化方法

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张小明

前端开发工程师

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Manus数据手套:为人工智能在现实世界完成多层级任务提供可扩展的具体化方法

Artly AI是一家总部位于美国的技术公司,公司主要负责开发具体化的人工智能系统,为服务行业提供更近似人类的动作灵活性。该公司开发的咖啡师机器人不只是简单地分发咖啡,从精确控制倒咖啡到拿铁艺术拉花所需的微妙手腕动作,其能够执行专业咖啡师复杂、流畅的动作。

挑战:教授机器人真实世界的操作

机器人很难执行需要类似人类运动的真实世界操纵任务,例如抓取物体、倾倒液体或执行精细的运动控制。与在大规模公共数据集上训练的大型语言模型不同,机器人缺乏一个共享的、可扩展的运动数据库,因此很难学习现实世界任务所需的细微操作技能。

Artly AI通过其机器人职业学校框架解决了这一挑战,该框架建立在机器人行动的专利基础模型上。该系统使机器人能够通过人类演示学习新技能,在加速技能获取的同时,显著降低训练数据要求。

机器人职业学校

Artly AI的机器人职业学校是一个训练系统,AI通过观察来学习人类的工艺。其核心是模仿学习,Artly使用动作捕捉技术记录世界级专业人士的动作。在这种情况下,如冠军咖啡师,将穿着MANUS数据手套来执行任务,而学生,即人工智能系统,通过捕捉到的精确运动轨迹,包括高端拿铁拉花艺术所需的微妙抖动和倾斜,进行不断学习。

这个学习过程由Artly的人工智能平台提供支持,该平台就像是一间教室,允许各种技能在全球范围内扩展。例如,当西雅图的机器人学会准备一种新的季节性饮料,这种知识就可以立即部署到纽约或旧金山的机器人身上。为了毕业,机器人必须使用计算机视觉和物理推理与现实世界互动。因为它是根据人类的运动而不是固定的坐标进行训练的,所以机器人可以处理现实世界中的不断变化,例如不同大小的牛奶罐或更重的咖啡豆袋,而不会破坏其工作流程。

MANUS数据手套如何实现工作流程

MANUS数据手套具有25个自由度和高精度解剖手部模型跟踪能力,支持以毫米级的位置和旋转精度捕捉技能演示,确保原始动作数据的完整性。这种高保真数据支持使得人到机器人技能转移和跨任务执行更加精准高效。

结果和未来影响

通过将基于演示的学习与MANUS数据手套的高保真动作捕捉相结合,机器人可以在几个小时内学习复杂的操作技能,而不再需要几周时间。这种方法在现实环境中实现了可靠、高效的部署,同时显著降低了培训成本和复杂性。

随着越来越多的机器人通过演示学习新技能,每项新技能都会加入到一个可共享、可重复使用的技能库,从而实现复合数据优势。这一功能的实现将人工智能从孤立的自动化、编程化学习推向更加全面的可扩展化技能学习的未来。在此技术的推动下,我们有理由相信在不久的未来,机器人将不断向人类学习,并在现实世界中与人们并肩工作。

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