鷺羽 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

還得是這屆00后，強得可怕！一出手，具身智能就被“整頓”得底朝天。

當別人還在Sim2Real打轉時，這支00后帶隊的靈初智能，已經(jīng)開始用近10萬小時人類數(shù)據(jù)暴力拆解。

這個數(shù)字就是放到整個行業(yè)里看，也是遙遙領先。

畢竟目前人類操作數(shù)據(jù)集大多還都集中在幾千到幾萬小時量級，最大的也不過是英偉達的EgoScale，包含2萬小時人類第一視角視頻數(shù)據(jù)。

靈初這次直接上了個新臺階，10萬+數(shù)據(jù)，其中1000小時還開源。

視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/Dfj0Z1JiMoTjzSCBassL2Q

而且發(fā)布形式也夠潮——直播show time～

AI博主弗蘭克和靈初智能的00后聯(lián)合創(chuàng)始人陳源培，直接手把手給你剖析的那種。（techblog指路：
https://www.psibot.ai/from-human-skill-to-robotic-mastery/）

言而總之，整場直播我們復盤下來，就講兩件事：給具身智能喂什么吃、讓具身智能長什么樣的腦子。

說人話就是，靈初給的，是一條與眾不同的務實路徑——

不整虛的，直接對齊人類數(shù)據(jù)，再用Psi-R2和Psi-W0雙系統(tǒng)架構平穩(wěn)落地具體場景。

結果也很直觀，靈初Psi-R2迅速登頂MolmoSpace榜單。

MolmoSpace由美國艾倫人工智能研究所（AllenAI）發(fā)起，是全球具身智能領域權威基準評測平臺，NVIDIA、PI等全球頂尖團隊均參與本次評測。

而靈初Psi-R2在評測中一舉超越PI、DreamZero等國際知名模型，表現(xiàn)也顯著優(yōu)于其他基線模型，妥妥的行業(yè)第一梯隊。

在成功率這塊，也比同類VLA模型要高出近10倍。

情況就是這么個情況，靈初一來就整了個大活，具身智能終于迎來首個直接能用的大規(guī)模人類手部操作全模態(tài)數(shù)據(jù)集。

下面就讓我們回到直播間現(xiàn)場，一一復盤拆解。

10萬小時，讓具身智能吃個頂飽

“為啥偏偏具身智能會數(shù)據(jù)荒？”弗蘭克化身觀眾嘴替，率先給出這句經(jīng)典靈魂拷問。

要回答這個問題，首先需要厘清一點，具身智能和自動駕駛、大語言模型這些AI領域存在原生的數(shù)據(jù)差異。

后者基于現(xiàn)實場景和互聯(lián)網(wǎng)，長期積累沉淀形成了海量存量數(shù)據(jù)，然后通過簡單粗暴的算力Scaling law就能實現(xiàn)性能穩(wěn)步提升。

但具身智能則截然不同，物理世界復雜的情況讓它幾乎沒有可用的成熟數(shù)據(jù)集，也很難像互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品那樣邊用邊攢數(shù)據(jù)。

可以說，影響具身智能發(fā)展的關鍵之一就是數(shù)據(jù)卡脖子。

那咋辦呢？以靈初在內(nèi)的具身智能公司紛紛將目光投向人類數(shù)據(jù)。

仿真數(shù)據(jù)還需要遷移處理，才能在真實機器人上使用，但人類數(shù)據(jù)就是最優(yōu)秀的參考對象，數(shù)據(jù)量大而且質(zhì)量高。

但事實上，這里也同樣存在一個無法忽視的問題：人類和機器人之間存在本體差異（embodiment gap）。

直接復用顯然不行，機器人必定會出現(xiàn)運動學結構、動力學特性不匹配種種問題。

其次，現(xiàn)有的人類數(shù)據(jù)要直接給到預訓練，也是萬萬不行的。因為要么都是些小規(guī)模開源數(shù)據(jù)，要么就是網(wǎng)絡上一些低質(zhì)量的第一人稱視頻。

但除去人類數(shù)據(jù)，也幾乎沒有其它更好的路徑可走。靈初給出的判斷是：

具身智能要想面向真實商業(yè)化場景落地，純?nèi)祟悢?shù)據(jù)訓練是必要的。

一方面，使用人類數(shù)據(jù)能夠讓機器人搶先學習到人類一線的標準作業(yè)流程（SOP），而這些都是得到商業(yè)實際驗證過的，即拿即用且行之有效。

換言之，真實場景的無縫銜接能夠將數(shù)據(jù)成本降至最低，比如人類的觸覺數(shù)據(jù)收集成本，就僅為機器人的1/10以下。

另一方面，人類數(shù)據(jù)的SOP也可以使操作速度達到機械臂物理運動上限（如1200），遠超遙操作可達的800，也更適配商業(yè)工廠的高節(jié)拍要求。

所以靈初最終選擇了人類數(shù)據(jù)，并造出了首個可用于預訓練的大規(guī)模人類操作數(shù)據(jù)集。

其中，在人類數(shù)據(jù)和機器人數(shù)據(jù)的融合處理中，靈初遵循的是一條化繁為簡的思路：Raw Data In，Raw Data Out（原生數(shù)據(jù)進，原生數(shù)據(jù)出）。

舍棄人工設計的復雜數(shù)據(jù)處理，直接進行人類關節(jié)與機器人本體的運動學對齊，讓模型在海量數(shù)據(jù)中自行探索。另外，Auto Labeling也會替代人工進行數(shù)據(jù)質(zhì)檢和標注，最后再交由人工審核。

最終模型預訓練使用的數(shù)據(jù)集將包括真機數(shù)據(jù)（5417小時）和人類數(shù)據(jù)（95472小時）兩部分，總計10萬小時數(shù)據(jù)。

目前其中1000小時已開源，到年底整個數(shù)據(jù)集還將Scaling到百萬量級。

具體來講，人類數(shù)據(jù)包括靈初自研外骨骼手套采集數(shù)據(jù)與裸手操作數(shù)據(jù)，覆蓋294種場景、4821種任務與1382種物體。

至于為什么要強調(diào)觸覺數(shù)據(jù)呢？歸根結底，還是為了更好地彌補人機之間的embodiment gap。

雖然人類與機器人在多個方面差異明顯，但二者在接觸信號上卻保持了驚人的高度一致，能夠有效補償動力學差異，以及在顯著提升世界模型能力的同時，還能更好地預測機器人與物體之間的交互情況。

這樣一整套高質(zhì)量數(shù)據(jù)預訓練下來，機器人的泛化能力、長流程操作能力和操作精度都會有所突破，后續(xù)也僅僅只需要不到100條軌跡的真機數(shù)據(jù)就能完成微調(diào)。

另外值得關注的是，靈初在此期間，還發(fā)現(xiàn)了另一處華點：

數(shù)據(jù)信噪比才是決定人類數(shù)據(jù)能否有效支撐預訓練的核心因素。低信噪比的數(shù)據(jù)甚至還會起到反作用。

如果要想判斷數(shù)據(jù)信噪比，可以從兩方面看：

1、數(shù)據(jù)集分布：操作任務多樣性>物體多樣性>>場景多樣性。

泛化能力其實是模型最難學會的能力之一，但如果在預訓練階段可以見到更多任務和操作對象，自然而然模型接手新任務速度就越快。

2、感知模態(tài)：精準3D位姿>>觸覺模態(tài)>2D圖像特征。

在全模態(tài)信息中，人手全域3D位姿追蹤是2D到3D模型轉化的關鍵，也和機器人動力學特性匹配度最高。

簡單來說，靈初認為無論是精準采集的可復現(xiàn)數(shù)據(jù)，還是舍棄部分精度的粗糙泛化數(shù)據(jù)，都缺一不可。

二者相互補充，既保證模型精度又確保泛化。

具身智能長出雙系統(tǒng)新腦

所以基于以上認知，靈初全新發(fā)布Psi雙系統(tǒng)架構——Psi-R2和Psi-W0。

先看Psi-R2，這是一款能讓機器人學習人類做事的模型，核心就是靠這10萬+的海量數(shù)據(jù)，學會精細操作。

圖像和語言指令將作為輸入，輸出預測的未來操作視頻和可執(zhí)行動作，所以Psi-R2可以稱之為世界行動模型（WAM）。

其中訓練骨干網(wǎng)絡選用Wan2.2-IT2V-5B-480P，預訓練階段同步使用真機數(shù)據(jù)和人類數(shù)據(jù)，還搭建了一套完整的數(shù)據(jù)處理流程，從數(shù)據(jù)清洗、自動標注，到質(zhì)量檢測、人工核對，Psi-W0還會幫忙檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量。

同時，采用專門技術精準捕捉人類手部動作軌跡，比如通過外骨骼手套，將動作誤差控制在亞毫米級，以確保人類的操作細節(jié)能被機器人精準模仿。

視頻鏈接：https://www.psibot.ai/from-human-skill-to-robotic-

但WAM模型架構普遍存在一個bug——反應慢。單次推理要2.2秒，反映到機器人身上，就是明顯的卡頓。

于是靈初通過DiT緩存、Torch編譯、模型量化等多項技術優(yōu)化，把反應時間極限壓縮到了100毫秒以內(nèi)。

再看Psi-W0，它和Psi-R2的基礎架構相似，但分工完全不同。Psi-R2是學習怎么做，Psi-W0是協(xié)助做得更好。

首先它和Psi-R2一樣，都是基于預訓練視頻生成模型構建的，但在Psi-W0里，機器人動作是輸入，輸出的是對未來場景視頻的預測，所以Psi-W0也被定義為動作條件型世界模型（AC-WM）。

這里就引出了另一個問題：Psi-R2也能輸出預測，那為什么還要做Psi-W0？

答案很簡單，為了反事實推理。Psi-R2學到的只有成功的操作，比如成功抓起蘋果，但沒有辦法預測到蘋果抓不穩(wěn)這類失敗情況。

但老話說得好，失敗是成功之母，機器人亦是如此。失敗經(jīng)驗能夠幫助機器人避開錯誤、優(yōu)化動作，Psi-W0就是專門負責填補這部分空白。

具體來講，兩個模型的訓練骨干和數(shù)據(jù)格式都是一致的，只是在Psi-W0的訓練數(shù)據(jù)中額外加入了30%的失敗樣本。

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顯然，Psi-R2和Psi-W0并非孤立存在，而是彼此之間協(xié)同配合。當Psi-R2學完人類操作后，Psi-W0就會模擬人類操作場景，讓Psi-R2再演練一遍，也就是進行策略評估，檢查它有沒有學漏學歪。

Psi-W0還有一項核心功能，是通過強化學習將人類數(shù)據(jù)轉換為機器人數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)方法中，數(shù)據(jù)轉換靠的是仿真環(huán)境調(diào)整，不僅復雜而且準確性不高。但用Psi-W0替代后，它就會模擬機器人視角和動作模式，再通過強化學習的試錯調(diào)優(yōu)，將人類動作調(diào)整為機器人能精準執(zhí)行的動作。

更厲害的是，在這個過程中還能持續(xù)生成新的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，當把這些數(shù)據(jù)反向喂給Psi-R2和Psi-W0繼續(xù)學習，就能構成閉環(huán)數(shù)據(jù)飛輪。

當然也可以故意給Psi-W0進行隨機擾動以模擬部分特殊場景，然后再生成目標場景和訓練數(shù)據(jù)。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)滋養(yǎng)模型高性能，模型場景落地反哺數(shù)據(jù)擴充。于是自然而然，輪子飛起來了。

最終整套系統(tǒng)能夠實現(xiàn)長程任務自主規(guī)劃、任務自主恢復和適配多場景復雜任務。

開源是最高效的落地杠桿

回看整場直播，無論是弗蘭克還是陳源培聊的內(nèi)容，其實貫穿技術始終的都是同一個關鍵詞——落地。

弗蘭克站在觀眾角度，好奇什么時候具身智能才能落地。陳源培則站在廠商視角，給出了靈初智能的落地方案：

技術端，從大規(guī)模的真實人類數(shù)據(jù)采集，再到實際應用中的具身模型，無一不是從切實的落地場景中出發(fā)構建。

應用端，靈初智能也同時宣布要和北京石景山共建數(shù)采廠，以及和騰訊云、抖音、覓蜂、智域基石達成生態(tài)合作。

不難看出，靈初這家公司從誕生之初的DNA就是聚焦技術落地、提供通用全棧技術。它的每一步都在驗證一個行業(yè)共識：

具身智能從誕生之初就錨定的終點，絕非實驗室，而是每一個具體可感的復雜場景。而這恰恰才是檢驗具身智能的標準所在。

在通往落地的過程中，靈初也率先意識到，單打獨斗并非最優(yōu)解，開源是必要的。

對于它們自身而言，只有開源，才能讓全行業(yè)幫助他們快速采集海量數(shù)據(jù)，才能彌補上這套數(shù)據(jù)飛輪體系中的關鍵一環(huán)。

而且AI時代，時間和數(shù)據(jù)就是最稀缺的黃金資源。越早進場、擁有越多數(shù)據(jù)，就能搶先收獲長尾效益。

再放眼整個行業(yè)，開源不僅是情懷，也是打破技術封閉孤島的鑰匙。它能夠建立起廣袤的開發(fā)者生態(tài)，通過標準化的數(shù)據(jù)管線和預訓練底座，讓具身智能不再是孤立的廠商個體。

而全行業(yè)開源共建，還能反向喂養(yǎng)靈初這類硬核玩家，讓他們集中精力攻堅最難的技術瓶頸。集眾智，才是具身智能跑贏節(jié)拍、實現(xiàn)商業(yè)落地的唯一捷徑。

而靈初無疑是當中走得最快最穩(wěn)的一位明星選手。

最后化用一句老話，用來描述我眼中的靈初智能——有仰望星空的勇氣，亦有腳踏實地的努力。

具身智能正在因這場青春風暴而面目一新。