特斯拉人形机器人Optimus训练新进展,招聘动作捕捉人员提供训练数据

原文标题:特斯拉聘请「动捕师」训练人形机器人Optimus,时薪最高48美元

原文作者:机器之心

冷月清谈:

随着世界机器人大会临近,人形机器人的最新进展备受关注。特斯拉近日宣布,正招募“数据采集操作员”穿戴动捕设备来训练其人形机器人Optimus。

这些操作员需要满足较高的体力和耐力要求,包括长时间行走和佩戴重物,并且需要熟练使用动捕服和VR头显。他们的主要职责是通过执行指定动作和操作来收集数据,包括启动/停止记录设备、提供设备性能反馈、分析和报告数据以及撰写每日报告。

T斯拉此举表明,动作捕捉在训练人形机器人执行类人动作方面具有广阔的应用潜力。然而,要让机器人更自然、高效地执行任务,需要海量的数据,这可能会产生高昂的成本。

特斯拉计划在明年小批量生产Optimus用于内部使用,并于2026年大批量出货。面对波士顿动力和Figure等公司的竞争,特斯拉需要加快研发步伐,以保持其在人形机器人领域的领先地位。




怜星夜思:


1、训练人形机器人所需的数据量有多庞大?
2、除了动作捕捉,还有哪些方法可以用来训练人形机器人?
3、什么因素会影响人形机器人的训练速度和效率?




原文内容



机器之心报道

编辑:杜伟

具身智能的数据从这里来。

明天,一年一度的世界机器人大会又将拉开序幕!最近,国内很多机器人公司都发布了新产品,比如稚晖君「智元机器人」公司的、星尘智能发布的新一代 AI 机器人助理 Astribot S1。


在国外,特斯拉在其人形机器人 Optimus 训练方面也有了新的消息。该公司正在招募人员穿上动作捕捉服来模仿预期动作,以获得所需的大量机器人训练数据。


特斯拉在其招聘网站上将此类人员定义为「数据采集操作员」,主要目标是采集数据、协助处理工程请求以及报告设备反馈。据了解,该职位的时薪最高可达 48 美元,还有现金、股票奖励和其他福利。


链接:https://www.tesla.com/careers/search/job/-data-collection-operator-tesla-bot-night-shift-223213


数据采集操作员的职位要求怎样的呢?不得不说,对体力、耐力的要求蛮高,具体包括如下:


  • 必须每天行走 7 小时以上,同时携带最多 30 磅(13.6 公斤)的重物;

  • 身高在 5'7"到 5'11"(约 170 到 180cm)之间,而 Optimus 的身高是 5'8"(约 173cm);

  • 长时间佩戴和操作动捕服和 VR 头显;

  • 持续的手 / 眼协调和精细操作、身体协调、动觉意识和上下楼梯;

  • 全天站立、坐下、行走、弯腰、弯曲、伸展、蹲下和扭动;

  • 灵活安排工作时间:白班 / 夜班(8:00AM-4:30PM 或 4:00PM-12:30AM 或 12:00AM-8:30AM)和 1 个周末 + 必要时加班。



同时,数据采集操作员的主要工作内容包括如下:


  • 每天走预定的测试路线进行数据采集;

  • 穿着动捕服和 VR 头显,根据项目要求执行指定的动作和操作;

  • 启动 / 停止记录设备并执行小型设备和软件调试;

  • 提供有关设备性能的反馈;

  • 分析和报告轮班期间采集的数据;

  • 上传采集的数据并撰写每日报告,详细说明观察结果和问题;

  • 确保分配的设备处于正确和安全的工作状态并安全运输到各个采集地点。



特斯拉官方 Optimus X 账号在 2023 年 5 月曾预告过该职位的性质。而据外媒 Business Insider 报道,过去一年特斯拉已经招募了 50 多名相关员工。



特斯拉 Optimus 人形机器人让我们看到了动作捕捉这一数据采集思路的应用潜力。动作捕捉是一种常见且往往经济高效的训练机器人执行类人动作的方法,特斯拉是首批大规模使用动作捕捉技术的公司之一。


不过,为了使得机器人更自然、高效地执行各项任务,所需要的训练数据量异常得庞大。NVIDIA Research 的高级研究员 Animesh Garg 表示,Optimus 人形机器人可能需要数百万小时的数据才能为其在特斯拉工厂工作完全做好准备。


这就造成了非常高的成本,正如 Animesh Garg 所言,「你在数据采集方面就很可能花费上亿美元,但真正的问题是,即使你这样做了,最后能成功吗?」


对于特斯拉而言,显然也要考虑这个问题。马斯克此前在社媒上透露,特斯拉将在明年小批量生产真正有用的人形机器人,供给特斯拉内部使用;同时有望在 2026 年进行大批量出货,向其他公司销售。



但自从 2023 年 12 月上线二代 Optimus 以来,特斯拉迄今还没有大的版本更新。而随着今年波士顿动力新一代人形机器人 Atlas、Figure 新一代人形机器人 Figure 02 的陆续发布,特斯拉显然要加把劲了。


参考链接:

https://www.businessinsider.com/tesla-job-training-optimus-robot-motion-capture-suit-2024-8

https://www.theverge.com/2024/8/19/24223626/tesla-optimus-humanoid-robot-motion-capture-training



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机器人的硬件能力,例如其传感器和执行器。

训练数据的质量和数量。

所使用的训练算法的效率和优化程度。

模拟训练可以在虚拟环境中创建逼真的场景,让机器人进行大量练习。

动作捕捉虽然是一种经济高效的数据收集方法,但对于复杂的任务,仍需要非常多的数据。

据估计,Optimus人形机器人可能需要数百万小时的数据才能为其在特斯拉工厂工作做好充分准备。

监督学习涉及使用已标记的数据来训练机器人识别模式。

强化学习是一种训练机器人通过试错来学习的方法。

海量的数据需求是训练人形机器人面临的一大成本挑战。