董豪谈启元机器人家用具身智能路线
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董豪谈启元机器人家用具身智能路线
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AI 综述
启元机器人首席科学家、北大副教授董豪提出，用 HIL-UMI 无本体数据采集、可规模化后训练和横向 Scaling Law 推进家用具身智能。他称，一条真机轨迹经世界模型可扩增为 50 条等效样本，使真机数据价值放大 50 倍；启元已实现机器人全自主洗衣流程。 启元按三年长线推进，先做衣物类等安全边界较高的作业任务。
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最新进展11月2日 18:34
北大副教授董豪谈启元机器人：用 HIL-UMI 与横向 Scaling Law 攻坚家用具身智能报道时间线
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11月2日
- 雷峰网北大副教授董豪谈启元机器人：用 HIL-UMI 与横向 Scaling Law 攻坚家用具身智能
启元机器人首席科学家董豪提出以 HIL-UMI 无本体数据采集、可规模化后训练和横向 Scaling Law 攻坚家用具身智能。他称一条真机轨迹经世界模型可扩增为 50 条等效样本，使真机数据价值放大 50 倍，并已实现机器人全自主洗衣流程。启元按三年长线推进，先做衣物类等安全边界高的作业任务。
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