安装程序(牵手跑得快最简单的开挂方法来了)原来确实有挂

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目前获取人形机器人模型训练数据的方法主要分为三种：（1）基于真实本体采集，即需要人工 数据采集员利用遥控操作、动捕技术等手把手示教，获取机器人真机操作数据。通过这种方式获 取的数据质量最高，但成本高昂；（2）仿真合成数据，即在虚拟的 3D 仿真环境里通过 AI自行生 成训练数据，这种方式能够大幅降低成本，但对于机器人训练而言，合成数据与真实世界仍存在 较大差异，且存在降低模型性能的风险；（3）通过互联网获取人类动作视频或图像数据，这类 方式的特点是能轻易获得海量数据，但均为单一模态、非结构化且无标注的二维图像或视频信息， 数据质量较差。对于人形机器人企业而言，长期而言仿真合成数据将成为获取数据的重要手段， 但现阶段通过真实本体采集数据仍然是效果最好的方案，能够大规模获取真实本体数据的企业也 将可能在人形机器人技术迭代及产品落地中占得先机。 特斯拉在 2023 年 5 月发布的视频中即展示了其通过遥操作功能训练人形机器人的片段，2024 年 8 月，特斯拉发布了机器人数据收集操作员的招聘信息，预计特斯拉已具备行业内较为领先的真 实本体数据规模。另一方面，特斯拉在自动驾驶领域的数据积累及数据处理能力也将为 Optimus 赋能，例如特斯拉拥有高效的数据标记管道，能够从车队中获取大量现实世界的驾驶数据，通过 实时数据不断改进其自动驾驶模型，这种数据标记及持续学习的方法同样应用于 Optimus。预计 领先的数据规模及数据处理能力将成为特斯拉的数据护城河，推动特斯拉 AI 模型能力实现快速迭 代。