衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
“我们只交付100%可以复现的轨迹。”
具身智能创企鹿明机器人媒体沟通会上，联席CTO丁琰对具身智能数据采集现状、困境，以及最新兴的采集方式UMI作了前沿的深度分享。
他在分享中反复强调，很多团队以为具身模型训不出来是卡在训练阶段，实际多数问题在数据生成的起点就已经埋下了。后面再堆模型、堆算力，只是在给错误输入继续加速。
丁琰的履历能解释他为什么会把“数据的可训练性”看得这么重。
他的研究方向是机器人学与具身智能，2024年3月从美国纽约州立大学计算机学院博士毕业。去年年底加入鹿明之前，他做过一星机器人的CTO，更早则在上海AI Lab担任研究员。
按他的说法，从2024年3月起，他就持续投入UMI方向，是大陆最早做UMI方向的人。
UMI全称叫Universal Manipulation Interface，最早来自斯坦福在2024年2月提出的一套工作。
其核心是用与具体机器人本体解耦的方式，记录人类在真实物理世界中的操作行为，把“操作意图+运动轨迹+多模态感知”统一到一个通用接口里，供不同形态的机器人学习和复现。
在去年9月之前，UMI还是一个偏冷门的方向。
具身智能进入下半场后，数据的重要性与日俱增。
丁琰分享道，前段时间有人归纳了具身智能在解决数据难题时的四种解法。
鹿明基于现实需求，做出了一个名为FastUMI Pro的产品，这是一个无本体数采硬件。
系统适配市面主流机械臂和夹爪，机身重量在600多克量级，但能夹起两三公斤物品，场景覆盖工厂与家庭。
它还支持多模态输入，包括触觉、听觉、六维力等。
在UMI设备最核心的空间精度上，丁琰称FastUMI Pro的1mm是“全球最高精度”。
硬件产品背后，还有鹿明布局的数据采集、模型训练生态。
以“可复现”作为第一性原理做数据治理，丁琰带领团队建立了8道工业级数据质量评估体系，并承诺只交付100%可复现轨迹。
（以下为丁琰分享的关于具身行业数采、UMI等相关内容，在不改变原意的基础上作了编辑调整）
2024年3月起，我就开始在做UMI，应该是大陆最早做这一块的人。
大家都知道，具身智能最关键的就是数据，海量的数据是训练的一个必经之路。
但是数据现在有很多痛点。
第一个痛点就是成本，成本异常高昂。
美国那边，为了采集一个小时的训练数据，大概要付出100-200美金的成本。
现在的具身模型都还很小，PI 0的训练数据大概是1万个小时，Generalist的GEN 0是27万个小时。这个规模对比GPT-3的训练数据，还是非常小的。
我们做了一个统计，大概相当于7.9亿个小时的数据，才能在具身智能界训出一个GPT-3规模的模型。按照现在的市场价格，需要耗费数百亿美金。
另外，具身数据整体采集效率还是比较低的。
2023年到2024年左右，业内都是以遥操为主，一个小时大概能采集35条数据，效率异常低，成本也不可控。
遥操还有个问题是什么呢，就是采集时，因为摄像头记录的是机械臂本身的运动轨迹和画面，但每家机器人长得又都不一样，所以用A机器人做遥操作采集的数据是很难很难用到B机器人上的，这就产生了数据孤岛问题。
大家重复造轮子，也会造成高昂的隐形成本。
这是我们想解决的关键问题所在。
前段时间我写了一篇小红薯，题目叫《你为什么训练不出来UMI的模型？》。
我想就这次机会简单跟大家介绍一下UMI行业的现状。大家可能看到的更多的是冰山的一角，但浮在水下面的一个世界还是比较深的。
一个很明显的现状就是什么呢？
做UMI的人陆陆续续越来越多，但是训出来模型的异常的少，可能一只手都数得过来。
很多UMI设备涌现出来，大家都会强调自己低成本、能即插即用、快速部署，但是基本上你看不到什么成功的案例，就这个是非常非常有意思的现象。
国外有两家比较知名的公司，一个叫Sunday，一个叫Generalist，他们还是训出模型了。
国内目前我们觉得训模型训得比较好的一家就是我们，再有就是清华一家，上交一家，总共也就两、三家能训得出来。
大多数情况下，要么训不出来，要么即使是在相似的条件下能跑出来demo，时间也非常短，可能就3、4秒，也很卡顿，不丝滑。
关于为什么大家用UMI采集出来的数据训不出模型，最常见的解释是“算法不是很成熟”“模型不够大”“数据规模不足”，但是其实这些解释都不是真正的原因。
真正的原因根本不在于训练阶段，而在于训练之初它就不是太对——
大量的UMI数据从生成开始就不具备进入训练管线的这个条件。
说白了就是数据不合格。
大家会有误解，总觉得UMI数据就是人拿个夹爪，就把这个视频数据记录下来就行了，非常非常简单，所有人都可以做。
其实完全不是。
UMI其实是AI对物理世界的理解对齐，并且在这个物理空间里面可以复现的这种交互行为。
它必须满足几个条件。
拆开了讲，第一个就是说画面要跟动作要严格对齐，要跟空间位置严格对齐；另外一个就是说因为UMI可以集成多个传感器，每个传感器之间也要做到毫秒级的同步。
举个例子，一个人想去拿眼前的一瓶水，不对齐的话得反应好几秒，水就可能拿不起来。
另外，一个好的轨迹必须可以在物理空间运动中可复现的。
本质要求是希望UMI采集的数据是高一致性的、高密度的，并且可复现的时序数据结构。
现在大量的UMI设备采不出满足条件的数据，两个根本原因。
一，核心问题是硬件能力完全不够。
UMI的CMOS组件或者主控芯片，性能非常差。
导致的结果就是画面覆盖有限，画质不怎么好，曝光也不怎么好，帧率比较抖动，这时候画面就非常糟糕。
它破坏了动作和视觉的因果关系。本来模仿学习就是我看到什么画面就做什么动作，结果画面和动作完全无法对齐，就会导致这个模型根本没办法学习。
二，市面上很多产品不是系统设计的，而是很多现成模块拼凑起来，用USB Hub连接的。
这样一来，产品的贷款架构非常脆弱，每个模块都会抢带宽。一旦有什么负载，就会出现掉帧等一系列问题，所以数据的质量就非常糟糕，基本没办法稳定复现交互记录。
也就是说，从硬件层面讲，这些设备从一开始就没办法训出模型需要的数据。
但即使设备好了，采的数据能不能训出数据也不是一定的。
举个例子，别人拿到我们的设备，也不一定能训出好的数据。
为什么呢？这就要说数据的质量高低了。
数据质量的高低其实并不是干净程度，而是说有效的信息密度。
低质量的数据，包含大量抖动、漂移、时间错位，非常不利于学习。特别是在单视角情况（很多UMI是单个机械臂），这种噪声不会因为你的数据量增大而被平滑掉，所以说你学出来的策略会非常非常糟糕，基本上训不出来。
低价值数据不是完全没有价值。
它还是有点价值，可以去认识这个世界，知道什么是杯子，什么是麦克风，但没办法从它身上学习到精确的物理交互信息。
它不知道桌上的麦克风我是怎么拿到的，我到底该正着拿还是反着拿，还是需要倾斜角度去拿。
除了低质量的脏数据，我还把一种数据叫“废数据”。
废数据是什么？
就是很多人拿着设备直接去众包去采集了，人怎么采就拿它怎么采。
这种数据完全copy人类的自然行为，没有任何设计和技巧，过于“天然去雕饰”了，基本上是不可能训出来模型的。
现在都在做的叠衣服，其实是最需要采集技巧的一个任务。叠衣服的时候要抖一下，抖的过程中还要注意方向、速度，才能抖好。
但人在叠衣服的时候，很少会注意那么多tricks。
每家具身公司都有自己的采集技巧，所以如果没有注入任何技巧，即便拿到很好的UMI设备，采集的数据很像人的行为，但其实是废数据，基本上模型训练不了。
能当然可能未来，十年、二十年，模型发展好了，这些数据可能就有用了。但目前很长一段阶段这些数据基本上训不了，所以称为废数据。
正确的UMI的工程范式首先是一种系统的自洽，而不是一种简单的功能拼接。
传统的路径下面大家做机器人，首先有个硬件，硬件弄完了之后再弄软件，弄完软件我再弄算法，我反过头来我再去补点数据，把这个整个loop给跑通。
但在UMI这个很特殊的场景下，这个范式是失效的。
因为UMI是一个强耦合系统，数据会决定整个模型的性能，硬件会决定这个数据的质量；数据又会决定这个算法的性能，算法又会反向去约束我这个硬件的执行和这个数据的设计。
硬件、数据和算法环环相扣，任何单点的这种失效都会导致训不出优秀的模型。
博士毕业后，我从2024年3月就开始在做面向UMI的工作。
去年9月之前，UMI在行业里还是比较冷门的，除了我和我的团队基本没人做。
当时我们就有一个愿景，希望能打破这个数据获取的这个不可能的三角，把非常高质量的数据砍到白菜价，加速应用来推进这个整个具身智能行业的发展。
这里跟大家分享我和团队近两年的一些典型工作。
首先就是FastUMI，我是这篇工作的通讯作者。
FastUMI应该是全球首个将学术界（UMI，斯坦福，2024年2月）的工作升级成工业级别系统，然后推进它进入工业的。我们从2024年3月左右开始做这个工作，在7、8月左右完成，当年的9月中了CoRL 2025。
FastUMI主要解决的问题是提高采集效率和数据质量。
另外一个工作是FastUMI 100K。
在有了一个很稳定的软硬件系统后，我们开始扩大规模去采数据。当时我在上海AI Lab建立了一个数采长，我带着11个人在3个月时间里，采集了10万条真机数据，为机器学习提供了非常高质量的数据支持。
这是全世界首个大型的UMI数据集。
从这个工作中FastUMI团队获得了大规模的数据治理的经验。
我们还有一个工作叫Fastumi-MLM，它把UMI这项技术用于“狗+臂”。
之前UMI都应用在单臂、双臂或者轮式双臂工作上。这是大陆第一个能将UMI用在这种构型机器人上的工作。
除此之外，还有Spatial VLA、Agibot World、AskVLA等等。