具身的数据管线，到底应该怎么做？
数据量在涨，但「可用数据」没跟着涨
首先是 数据筛选 ，剔除画面模糊、动作中断、轨迹异常等低质量样本；
其次是 数据标注 ，给操作过程补充任务、物体状态、动作阶段和语言指令等信息，让模型能够理解数据中发生了什么；
第三是 动作转换 ，将人类示范或一种机器人产生的动作，映射到目标机器人能够执行的动作空间；
第四是 数据验证 ，通过规则检查、仿真测试或真机实验，判断数据是否合理、能否执行；
最后是 反馈迭代 ，结合模型训练和实际部署的表现，调整数据筛选、标注和转换策略。
采集门槛越低，管线要求越高
把人类操作视频变成机器人训练数据
模型厂商必须自己定义数据管线
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