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训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
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原文中文，约4500字，阅读约需11分钟。
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内容提要
鹿明机器人CTO丁琰在媒体沟通会上讨论了具身智能数据采集的现状与挑战，强调数据质量对模型训练的重要性。他指出，许多团队未能成功训练模型是由于数据生成阶段的问题，而非训练过程。丁琰还介绍了UMI（通用操作接口）的概念及其在数据采集中的应用，强调高质量数据的必要性，并提出行业面临的成本和效率问题。
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关键要点
- 丁琰在媒体沟通会上讨论了具身智能数据采集的现状与挑战。
- 数据质量对模型训练的重要性被强调，许多团队未能成功训练模型是由于数据生成阶段的问题。
- UMI（通用操作接口）的概念被介绍，强调高质量数据的必要性。
- 具身智能行业面临成本和效率问题，数据采集成本高昂且效率低下。
- UMI数据采集的痛点包括高成本和数据孤岛问题。
- 大多数UMI设备无法生成合格的数据，主要由于硬件能力不足和设计不合理。
- 数据质量的高低影响模型训练，低质量数据和废数据无法有效训练模型。
- 硬件、数据和算法之间存在紧密的相互关系，任何单点失效都会导致模型训练失败。
- FastUMI Pro是鹿明机器人推出的高效数据采集产品，旨在提高数据采集效率和质量。
- 团队在过去两年中致力于UMI的研究与应用，推动具身智能行业的发展。
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