日前，2024世界機(jī)器人大會(huì)在京舉辦。諾亦騰聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO戴若犁博士受邀出席大會(huì)專(zhuān)題論壇「人機(jī)融合：共創(chuàng)具身智能機(jī)器人新時(shí)代青年精英論壇」，發(fā)表主題演講《用動(dòng)作捕捉技術(shù)構(gòu)建具身智能數(shù)據(jù)工廠》。
“自去年下半年以來(lái)，諾亦騰動(dòng)作捕捉產(chǎn)品在機(jī)器人領(lǐng)域中的銷(xiāo)售比例大幅增加，這一變化促使我們深入機(jī)器人行業(yè)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)這一領(lǐng)域?qū)τ诟哔|(zhì)量人類(lèi)動(dòng)作數(shù)據(jù)的需求正在急速增加?！?/em>
在演講中，戴博士從動(dòng)作捕捉技術(shù)與具身智能機(jī)器人領(lǐng)域的關(guān)系切入，分享了他的洞察與見(jiàn)解。他詳細(xì)闡述了諾亦騰具身智能機(jī)器人解決方案的工作流程，強(qiáng)調(diào)人體與機(jī)器人本體之間的映射在整體工作流程之中的重要性與挑戰(zhàn)性；闡釋四種主流機(jī)器人數(shù)據(jù)集生產(chǎn)方式的差異，并最終通過(guò)介紹諾亦騰與行業(yè)內(nèi)合作伙伴的落地案例，再次強(qiáng)調(diào)建立大規(guī)模具身智能數(shù)據(jù)工廠（DataFactory）的重要性與可行性。
以下為此次演講的全文整理。
感謝各位。我是做動(dòng)作捕捉的，所以先用簡(jiǎn)單一句話跟大家解釋一下什么是動(dòng)作捕捉。動(dòng)作捕捉就是用各種技術(shù)的手段，把人的動(dòng)作數(shù)字化。人的動(dòng)作很難變?yōu)闀r(shí)間域上面的數(shù)字表達(dá)，因此需要用到一些復(fù)雜的數(shù)學(xué)方式，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、各種傳感器的方式，把人的動(dòng)作數(shù)字化。
那動(dòng)作捕捉為何和機(jī)器人，或者說(shuō)人形機(jī)器人相關(guān)呢？先簡(jiǎn)單介紹一下我的公司。諾亦騰位于北京，是一家國(guó)家級(jí)的專(zhuān)精特新小巨人企業(yè)。動(dòng)作捕捉這件事情，其實(shí)諾亦騰已經(jīng)做了十二年了。在過(guò)去這十幾個(gè)年頭里，機(jī)器人領(lǐng)域其實(shí)并不是我們的市場(chǎng)重點(diǎn)。但是從去年下半年開(kāi)始，這個(gè)領(lǐng)域中的合作激增，相關(guān)營(yíng)收數(shù)字翻了四倍。有這么多的機(jī)器人領(lǐng)域用戶與我們合作，去采集高質(zhì)量的，數(shù)字化的人類(lèi)動(dòng)作，我們不得不高度重視。
動(dòng)作捕捉在具身智能領(lǐng)域的
五個(gè)應(yīng)用方向
通過(guò)對(duì)機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行深入調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)具身智能人形機(jī)器人領(lǐng)域的客戶，主要在以下五個(gè)方向應(yīng)用諾亦騰的動(dòng)作捕捉設(shè)備。
部分圖片源于 robotics.tokyo 以及 www.tesla.com/AI
遙操作（Teleoperation）。人類(lèi)通過(guò)身體/手指來(lái)遠(yuǎn)程控制機(jī)器人，還可以通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程存在（Telepresence），更加真實(shí)與靈活地操控機(jī)器人。在諾亦騰的早期，就有像早稻田大學(xué)背景的 TokyoRobotics 這樣的公司在利用諾亦騰的動(dòng)作捕捉設(shè)備進(jìn)行遙操作任務(wù)，包括疫情期間的遠(yuǎn)程巡檢、數(shù)據(jù)中心服務(wù)器維護(hù)等。甚至還有一家智利的企業(yè)利用諾亦騰動(dòng)捕遙操作機(jī)器人在火山口采集樣本。
人類(lèi)-機(jī)器人在環(huán)境中的協(xié)同工作。利用動(dòng)作捕捉技術(shù)，還可以幫助機(jī)器人更好地融入人類(lèi)存在的環(huán)境中，和人類(lèi)共同完成任務(wù)，同時(shí)對(duì)任務(wù)的完成情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。
機(jī)器人示教。通過(guò)人類(lèi)對(duì)機(jī)器人進(jìn)行示范教育，也就是Human Demonstration，在機(jī)器人領(lǐng)域中是一種非常成熟有效的方法。人類(lèi)作出示范動(dòng)作，通過(guò)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)映射到機(jī)器人本體并且記錄。通過(guò)采集大量的人類(lèi)示教數(shù)據(jù)去訓(xùn)練機(jī)器人，以便在機(jī)器人智能尚未成熟時(shí)，幫助其學(xué)習(xí)如何主動(dòng)執(zhí)行任務(wù)。
大會(huì)論壇現(xiàn)場(chǎng)
以上三個(gè)方向都屬于人在回路（Human-in-the-loop）的范疇。對(duì)于具身智能機(jī)器人的智能提升來(lái)說(shuō)，是非常重要的。特別是在機(jī)器人示教與訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集方向，如果能將這一路徑規(guī)模化，形成大規(guī)模的數(shù)據(jù)工廠，將會(huì)有更大的收益。
數(shù)字孿生與高精度量測(cè)。這一能力在機(jī)器人研發(fā)的驗(yàn)證環(huán)節(jié)至關(guān)重要。結(jié)構(gòu)耦合而成的機(jī)器人并不是理想的剛性體，它在運(yùn)動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)一定程度的形變。特別是在大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集流程中，對(duì)大空間、多目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)量測(cè)，獲取機(jī)器人的高精度姿態(tài)與運(yùn)動(dòng)軌跡，將幫助研究人員發(fā)現(xiàn)本體存在的問(wèn)題并及時(shí)修正。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。最終通過(guò)采集海量的真實(shí)行為數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注，將構(gòu)建起通用的數(shù)據(jù)集，進(jìn)一步提升機(jī)器人的性能，為機(jī)器人訓(xùn)練提供有力的支持。目前來(lái)看，通過(guò)規(guī)?；@一路徑是有著非常明確的預(yù)期收益的。而諾亦騰作為目前動(dòng)作捕捉領(lǐng)域中經(jīng)驗(yàn)突出，參與過(guò)豐富項(xiàng)目的廠商，愿意與更多本體廠商展開(kāi)合作，只有動(dòng)捕廠商與本體廠商通力合作，才能做到最好。
為何說(shuō)遙操作
是極為重要的
在這里重點(diǎn)說(shuō)一下遙操作（Teleoperation）。傳統(tǒng)來(lái)說(shuō)，遙操作是為了在惡劣的、人力不可達(dá)的環(huán)境中去完成一些具體的任務(wù)。但是后來(lái)我們發(fā)現(xiàn)，有越來(lái)越多的科研工作者開(kāi)始利用遙操作去收集數(shù)據(jù)，并對(duì)機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練。
打個(gè)比方來(lái)說(shuō)，包括 Tesla 在內(nèi)的智能車(chē)企業(yè)，他們生產(chǎn)的汽車(chē)就是遙操作設(shè)備，是人類(lèi)開(kāi)著一個(gè)智能載具在真實(shí)環(huán)境中完成運(yùn)載的任務(wù)。最終的目標(biāo)，一定是要達(dá)到L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛，但是在此之前，要有大量的數(shù)據(jù)信息作為提升智能的「原材料」，開(kāi)車(chē)的過(guò)程其實(shí)和遙操作一個(gè)智能運(yùn)載機(jī)器人的過(guò)程是一致的。
諾亦騰合作伙伴，智元機(jī)器人
遠(yuǎn)征 A2 機(jī)器人采用諾亦騰動(dòng)作捕捉系統(tǒng)進(jìn)行遙操作控制
在這里再介紹幾個(gè)合作伙伴的例子：一個(gè)是智元機(jī)器人，他們利用了諾亦騰的動(dòng)作捕捉設(shè)備去進(jìn)行機(jī)器人的遙操作，共同探索提升算法的「Sim2Real2Sim」路徑。我專(zhuān)門(mén)和智元研究院的姚卯青姚院長(zhǎng)進(jìn)行過(guò)溝通，他表示是非?？春脛?dòng)作捕捉遙操作這條路徑的。
智元A2機(jī)器人可以通過(guò)諾亦騰動(dòng)作捕捉系統(tǒng)在真實(shí)物理世界與虛擬空間中進(jìn)行遙操作采集數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練策略/控制規(guī)則（Policy）。經(jīng)過(guò)優(yōu)化的Policy將被遷移回到真實(shí)環(huán)境中的本體，實(shí)現(xiàn)智能算法的提升。這樣的算法優(yōu)化路徑，既能在最大程度上消除 Real2Sim Gap，同時(shí)也將 Sim2Real Gap 盡量保留在可控的視覺(jué)部分，以獲得更佳的訓(xùn)練效果。
“在遙操作流程中，sensing（動(dòng)作捕捉）和actuating（機(jī)器人本體）的廠商需要通力合作，才能把流程做到最順暢，效果做到最好。動(dòng)作捕捉系統(tǒng)可以捕捉更多的關(guān)節(jié)，更豐富的數(shù)據(jù)，相比需要算法IK逆向解算的其他動(dòng)作采集方式，更為便利，更為穩(wěn)定，信息的裕量也更好。動(dòng)作捕捉系統(tǒng)原生支持靈巧手和全身運(yùn)動(dòng)的捕捉，將人形機(jī)器人更多應(yīng)用場(chǎng)景變?yōu)榭赡堋！?/em>
—— 姚卯青，諾亦騰業(yè)界合作伙伴，智元機(jī)器人研究院 執(zhí)行院長(zhǎng)
諾亦騰合作伙伴，千尋智能機(jī)器人
采用諾亦騰動(dòng)作捕捉系統(tǒng)進(jìn)行遙操作控制
另一家廠商是千尋智能，同樣在動(dòng)捕遙操作具身智能機(jī)器人這條路上與諾亦騰有非常良好的合作，共同探索高效率，高精度的遙操作流程和數(shù)據(jù)產(chǎn)出流程。
“過(guò)去十年，我曾帶隊(duì)在工業(yè)機(jī)器人/協(xié)作機(jī)器人領(lǐng)域量產(chǎn)交付了幾十款，超20000臺(tái)產(chǎn)品，深深敬畏從科研到實(shí)用，從樣機(jī)到產(chǎn)品的巨大鴻溝。同樣，諾亦騰在行業(yè)里也有十余年的商業(yè)化成功經(jīng)驗(yàn)，全球市場(chǎng)占有率處于領(lǐng)先地位，相信兩家‘老司機(jī)企業(yè)’聯(lián)手，一定能做好機(jī)器人遙操作的產(chǎn)品化落地?！?/em>
—— 韓峰濤，諾亦騰業(yè)界合作伙伴，千尋智能創(chuàng)始人兼CEO
動(dòng)作捕捉系統(tǒng)可以捕捉更多的關(guān)節(jié)，更豐富的數(shù)據(jù)，相比需要算法IK逆向解算的其他動(dòng)作采集方式，更為便利，更為穩(wěn)定，信息的裕量也更好。動(dòng)作捕捉系統(tǒng)原生支持靈巧手和全身運(yùn)動(dòng)的捕捉，可以將人形機(jī)器人更多應(yīng)用場(chǎng)景變?yōu)榭赡堋Ｊ聦?shí)上在這次大會(huì)上，許多企業(yè)也都在他們的研發(fā)過(guò)程中進(jìn)行遙操作，在機(jī)器人自主性還不滿足需求，數(shù)據(jù)還不充足的情況下，去積累數(shù)據(jù)。因此這件事情是非常非常重要的。
諾亦騰
如何服務(wù)具身智能領(lǐng)域客戶？
那么作為一家動(dòng)作捕捉的廠商，我們是如何服務(wù)具身智能人形機(jī)器人這個(gè)領(lǐng)域中的眾多客戶的呢？
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首先來(lái)說(shuō)，這個(gè)流程從我們自己的子系統(tǒng)開(kāi)始，也就是動(dòng)作捕捉。在這個(gè)流程圖中，我們的 Motion Capture Subsystem 追求的是高精度、低時(shí)延、高質(zhì)量、高頻率的人類(lèi)動(dòng)作數(shù)據(jù)采集與記錄。
隨后的環(huán)節(jié)，是諾亦騰自己的一套數(shù)據(jù)處理與輸出的閉環(huán)，將采集到的原始信息，翻譯成為人體的動(dòng)作數(shù)據(jù)信息，其中有很多的Know How，但這件事情諾亦騰已經(jīng)做了12年，服務(wù)了各個(gè)領(lǐng)域的大小客戶，這件事情是我們非常熟悉的了。
有一件往往被許多本體廠商所忽視的事情：人的“本體”和機(jī)器人本體，有著本質(zhì)上的區(qū)別。我舉個(gè)例子：我的肩膀，可以看做是一個(gè)有三自由度的球頭，但是大部分人形機(jī)器人的肩部都是三個(gè)結(jié)構(gòu)上分離的單自由度電機(jī)。
因此在我們看來(lái)，本體映射是這個(gè)流程的關(guān)鍵，也是非常困難的。如果直接輸出人的動(dòng)作給到機(jī)器人，機(jī)器人是學(xué)不了的，你要輸出和機(jī)器人構(gòu)型一樣的自由度，給到和機(jī)器人構(gòu)型一樣的位姿的信息，甚至還要有一些包括速度信息在內(nèi)的其他信息，機(jī)器人才能夠利用這一信息去進(jìn)行學(xué)習(xí)。在我們看來(lái)，這一步最合適放在動(dòng)捕子系統(tǒng)中，由動(dòng)捕廠商來(lái)提供服務(wù)。
大會(huì)論壇現(xiàn)場(chǎng)
之后還要對(duì)工作平臺(tái)進(jìn)行適配。只提需求，不匹配執(zhí)行路徑是不行的。作為一個(gè)“老”算法工程師，我最敬畏的一點(diǎn)就是從 Paper 到產(chǎn)品之間的這個(gè)漫長(zhǎng)的路程，其中有大量的工程量，要把它轉(zhuǎn)變成為一個(gè)能用、能賣(mài)、能維護(hù)、能夠長(zhǎng)期使用不出現(xiàn)錯(cuò)誤，魯棒性足夠高的系統(tǒng)，是非常非常困難的。因此需要針對(duì)主流的工作平臺(tái)進(jìn)行匹配。
在這里值得稱(chēng)道的一家企業(yè)是 Nvidia ，他們從很早的時(shí)候就開(kāi)始在具身智能人形機(jī)器人這個(gè)方向進(jìn)行投入。因此諾亦騰的解決方案也對(duì)這個(gè)平臺(tái)進(jìn)行了適配。目前這一解決方案所能適配的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言、平臺(tái)包括但不限于 C++ / Python / ROS 以及 Nvidia Isaac。在此之后，才最終來(lái)到被驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人本體以及最終產(chǎn)出的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
四種方式
如何生產(chǎn)機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)集？
最后，我想多用一點(diǎn)時(shí)間講講機(jī)器人的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的幾種生產(chǎn)模式，這是我這次分享的關(guān)鍵內(nèi)容。
部分圖片源于developer.nvidia.com/isaac/sim 等公開(kāi)平臺(tái)
現(xiàn)在說(shuō)到具身智能機(jī)器人領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集的生產(chǎn)，一般來(lái)說(shuō)有四種比較清晰的流派。不同的科研工作者可能會(huì)選擇不同的方向。但是對(duì)于業(yè)界真正有實(shí)力的廠商來(lái)說(shuō)，如果想要真正的落地，實(shí)現(xiàn)泛化抓取，完成任務(wù)，通常會(huì)選擇其中兩種方法。
基于真實(shí)本體的數(shù)據(jù)集生產(chǎn)方式。比如說(shuō) Tesla 就選擇了這一方式，我的一些客戶廠商也選擇了這個(gè)方向。真實(shí)的人類(lèi)穿戴動(dòng)作捕捉設(shè)備遙操作一個(gè)真實(shí)本體，完成真實(shí)環(huán)境的任務(wù)，同時(shí)采集這個(gè)本體真實(shí)的視覺(jué)信息、運(yùn)控信息、傳感信息，用來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，這是最高質(zhì)量的、真實(shí)的數(shù)據(jù)，沒(méi)有任何 Gap。當(dāng)然這種方式的成本是最高昂的，一個(gè)采集席位就需要一套機(jī)器人本體，一套動(dòng)作捕捉設(shè)備，以及一個(gè)遙操作采集人員。
諾亦騰 HybridTrack 混合運(yùn)動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)動(dòng)作捕捉
應(yīng)用于虛擬本體遙操作
另一種方式是Nvidia等廠商正在力推的一個(gè)方向，基于虛擬本體的數(shù)據(jù)集生產(chǎn)。它的前半截還是真實(shí)的，是人類(lèi)穿戴真實(shí)的動(dòng)作捕捉設(shè)備，但是遙操作的對(duì)象是一個(gè)在物理仿真的虛擬環(huán)境中的，和真實(shí)本體構(gòu)型完全一致的虛擬機(jī)器人。人類(lèi)遙操作這個(gè)虛擬本體在虛擬環(huán)境中完成虛擬任務(wù)，同時(shí)采集虛擬合成的視覺(jué)信息，運(yùn)控信息以及合成力觸覺(jué)信息。它的數(shù)據(jù)質(zhì)量也是非常高的，因?yàn)楸倔w的構(gòu)型是一致的，而且也確實(shí)是真人在進(jìn)行 Human Demostration，但這種方式多少還是存在著一些 Domain Gap。
圖中所示為利用諾亦騰動(dòng)作捕捉系統(tǒng)遙操作
Nvidia Isaac 平臺(tái)中的智元遠(yuǎn)征 A2 機(jī)器人虛擬本體
這些方法成本相對(duì)高昂，盡管如此，有實(shí)力的企業(yè)特別是期待早期就能閉環(huán)任務(wù)執(zhí)行能落地的企業(yè)依然傾向于采用這兩種方法（更多的是第一種）來(lái)采集數(shù)據(jù)。追求的還是數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)在本體上的兼容性。實(shí)際上，主要問(wèn)題并不是成本，而是效率。效率仍然是數(shù)據(jù)采集的最大瓶頸。例如，通過(guò)遙操作機(jī)器人進(jìn)行任務(wù)時(shí)，其速度只有真人的五分之一。而第三種方法具有較高的效率。
第三種方式是直接基于人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集生產(chǎn)。讓人類(lèi)穿戴機(jī)器人本體上的那些傳感器，也穿戴上動(dòng)作捕捉設(shè)備，讓人去完成一個(gè)具體的任務(wù)。由于這種方式脫離了本體，甚至可以完成一些非常復(fù)雜困難的任務(wù)，因此效率是非常高的。但是其中存在著巨大的 Human2Robot Gap，甚至要比剛才所說(shuō)的真實(shí)本體與虛擬本體之間的 Gap 還要大，在科研方面的難度是非常非常高的。
大會(huì)論壇現(xiàn)場(chǎng)
這種方法依賴(lài)于相信「Scaling Law」能彌合所有差距，但目前我對(duì)此暫時(shí)持懷疑態(tài)度。這個(gè)假設(shè)類(lèi)似讓一個(gè)嬰兒不允許實(shí)操只能看視頻學(xué)會(huì)走路和拼樂(lè)高。當(dāng)然如果這一方法成功實(shí)現(xiàn)，將極大降低數(shù)據(jù)生產(chǎn)成本。我更傾向于相信合成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)將以一個(gè)合適的比例進(jìn)行組合，達(dá)到質(zhì)量與成本的平衡。
建設(shè)未來(lái)極有價(jià)值的
具身智能數(shù)據(jù)工廠
一個(gè)成熟的，結(jié)合了動(dòng)作捕捉/高精度追蹤子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理與輸出流程、本體映射工作流以及支持多種平臺(tái)、本體的解決方案，如果再設(shè)計(jì)得好，能易于搭建，能高效運(yùn)轉(zhuǎn)，是能支持建設(shè)起來(lái)大規(guī)?！妇呱碇悄軘?shù)據(jù)工廠」的。
諾亦騰攜手深圳市人工智能與機(jī)器人研究院（AIRS）
籌建大規(guī)模數(shù)據(jù)工廠，本圖僅為示意參考
“廣東省具身智能機(jī)器人創(chuàng)新中心致力于建設(shè)國(guó)家‘具身智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)集群的技術(shù)型服務(wù)平臺(tái)’，與全球知名的動(dòng)作捕捉設(shè)備廠商諾亦騰開(kāi)展緊密合作，針對(duì)具身智能機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生產(chǎn)等行業(yè)共性需求進(jìn)行技術(shù)攻關(guān)，致力打造行業(yè)標(biāo)桿性數(shù)據(jù)工廠范本，推動(dòng)提升國(guó)內(nèi)的推動(dòng)提升國(guó)內(nèi)的人工智能與機(jī)器人技術(shù)水平。”
—— 丁寧，諾亦騰戰(zhàn)略合作伙伴，廣東省具身智能機(jī)器人創(chuàng)新中心主任兼深圳市人工智能與機(jī)器人研究院(AIRS) 常務(wù)副院長(zhǎng)
當(dāng)然，如何讓數(shù)據(jù)通用，可以跨本體使用這件事情，仍然是值得科研探索的事情，我們也在努力。
剛才許多演講嘉賓都提到了數(shù)據(jù)獲取難，數(shù)據(jù)質(zhì)量差這個(gè)問(wèn)題。目前，諾亦騰正在與一些有遠(yuǎn)見(jiàn)有見(jiàn)識(shí)的機(jī)構(gòu)積極討論合作，探討更多可能性，探索集中力量，建設(shè)有規(guī)模、產(chǎn)能夠、成本可控的具身智能數(shù)據(jù)工廠的可能性，希望將來(lái)能多一種模式來(lái)更好地服務(wù)大家。
謝謝大家。
