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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丁琰
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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指出，具身智能模型训练的问题主要源于数据采集阶段。他介绍了UMI（通用操作接口）技术，旨在提升数据质量和采集效率，通过记录人类操作行为来解决数据孤岛和高成本问题。他强调数据质量对模型训练效果的直接影响，以及硬件、数据和算法之间的紧密关系。
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关键要点
- 具身智能模型训练的问题主要源于数据采集阶段。
- UMI（通用操作接口）技术旨在提升数据质量和采集效率。
- 数据质量直接影响模型训练效果，硬件、数据和算法之间关系紧密。
- UMI记录人类操作行为，解决数据孤岛和高成本问题。
- 具身智能数据采集存在高成本和低效率的痛点。
- UMI设备需满足高一致性、高密度和可复现的时序数据结构。
- 数据质量高低影响模型训练，低质量数据和废数据无法有效训练模型。
- 硬件、数据和算法是一个强耦合系统，任何单点失效都会导致模型训练失败。
- FastUMI是全球首个将UMI技术升级为工业级系统的项目。
- FastUMI团队建立了大型UMI数据集，为机器学习提供高质量数据支持。