自主数据采集

Autonomous Data Collection进阶

让机器人自己提出任务、动手尝试并记录结果，少用或不用人工遥操作来积累数据。

自主数据采集指机器人在没有人逐步操控的情况下，自己决定做什么、自己执行并记录数据，人只负责偶尔干预和安全监督。遥操作采数据要一人盯一台，成本随数据量线性增长；让机器人自己采，机器越多数据越多。难点有三：要能提出有意义且多样的任务；要能自动判断成功还是失败；自主数据成功率低、质量参差，需要能从不完美数据中学习的方法。早期例子是谷歌 2016 年的机械臂农场，靠自动判定的抓取结果当标签；谷歌 DeepMind 的 AutoRT 用视觉语言模型理解场景、用大语言模型提议任务，调度 20 多台机器人采集；伯克利的 SOAR 用 VLM 提议和评判任务，在 5 个桌面环境里自主收集了 3 万多条轨迹来改进策略。