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来源：环球网
【环球网科技综合报道】10月27日，行元智能（Action Intelligence）正式发布面向机器人预训练的跨本体数据引擎“Chorus 众行”，支持将智能眼镜、胸戴相机、腕部相机、UMI 设备、智能头环等多种设备采集的人类操作视频，转化为适配不同机器人本体的预训练数据，提升人类数据在机器人训练中的复用效率。测试显示，Chorus可实现超40倍的机器人有效训练数据扩容。
当前，学术界和产业界正在共同探索，如何通过自动化数据引擎将人类操作数据转化为机器人训练数据。但采集成本高、原始数据可用率低、跨本体复用难，仍制约着数据供给的规模化。Chorus的核心思路，是通过接入更多来源的人类操作数据，充分挖掘其中的动作信息、构建多粒度指令并适配不同机器人本体，最大化释放原始数据价值。
据介绍，Chorus是行元自研的跨本体数据引擎，以统一数据模型为基础，通过高度自动化的数据处理管线连接多源人类操作视频与不同机器人本体，具备多元异构数据统一表征、对复杂操作行为的鲁棒重建及跨本体动作泛化与增广三大核心能力。
具体而言，Chorus支持智能眼镜、胸戴相机、腕部相机、UMI类设备等多种设备采集的人类操作视频，将不同硬件、视角和采集条件下符合处理要求的数据纳入统一流程，降低对单一采集设备的依赖，扩大可用数据来源。
此外，与业内“一份数据对应一种机器人”的普遍方案不同，Chorus可将单份人类示范转化为适配不同机器人身体结构和运动范围的训练数据，实现跨本体复用。通过共享前期的数据处理结果，新增目标本体时，系统无须重复完成全部源数据处理，减少计算开销。
数据处理过程中，Chorus通过三维运动重建、轨迹优化与质量校验，减少相机移动、手部遮挡等因素对转换结果的影响，将平均可用的数据转化率提升至85%。在当前测试配置下，Chorus 通过 16 种机器人本体适配，将每小时有效机器人轨迹的处理成本降至 15 元；结合 3 倍指令增广，可实现约 40 倍的有效训练数据扩容，单位训练样本的等效成本为 5 元/小时。（思瀚）