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SONIC之后，人形动作数据是否仍需继续积累？
本文探讨了人形机器人动作数据是否应继续增加规模，通过分析LIMMT论文，指出数据质量比数量更为关键。LIMMT提出了GQS三阶段筛选框架，基于物理可行性、多样性和复杂性筛选数据，实验证明少量高质量数据能提升motion tracking训练效果。文章强调行业需转向数据质量筛选，以优化人形机器人策略训练。
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熊鹏航：大部分数据被浪费，以人为本才能见终局
本文通过熊鹏航的视角，探讨具身智能行业从关注大脑智能转向重视肢体动作采集的转变。熊鹏航作为灏存科技CEO，十年来专注于高精度手部动作数据采集技术，他认为以人为本的运动数据是机器人训练的核心基础。随着世界动作模型等趋势兴起，该技术被海外团队验证并需求激增，凸显了在物理操作层面突破的重要性，为机器人实现更高效部署提供了关键解决方案。
一套动作数据，如何成为所有人形机器人的「通用语言」？
人形机器人行业面临的数据孤岛问题，介绍了灏存科技提出的运动数据通用化解决方案。通过将人体动作转化为标准化数据，实现一套动作数据跨品牌适配不同灵巧手，有效解决了硬件参数碎片化、控制协议封闭等行业难题，为机器人规模化落地提供了关键技术路径。
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4月全国新能源汽车渗透率历史首次突破60%，燃油车零售同比暴跌37%
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