具身智能數據工程：標準、技術與實踐指南 內容簡介
本書聚焦於具身智能數據工程領域的標準、技術和實踐，全麵且係統地闡述了具身智能機器人數據生產的關鍵技術與麵臨的挑戰。開篇詳細介紹了具身智能技術的發展現狀、應用領域及產業發展，繼而深入講解了具身智能機器人數據采集基礎知識，涵蓋采集係統的硬件與軟件係統架構、數據集構建規範，以及真實世界數據采集和仿真環境數據生成技術。
書中通過對工業、服務業等不同場景下機器人數據采集的具體案例進行深入分析，展現了各應用場景獨特的需求與麵臨的難題。此外，作者還著重介紹了通用具身智能數據生產平台 AIRSPEED 在解決數據采集瓶頸問題方麵的卓越表現，並對機器人數據采集的未來趨勢與技術創新方向進行了前瞻性的展望。
本書內容豐富、實用性強，適合具身智能機器人研究人員、人工智能與機器學習工程
師、機器人係統開發人員與企業家、數據隱私與安全專業人士，以及廣大學生和機器人愛好者閱讀，是讀者了解和掌握具身智能數據工程的實用資料。
具身智能數據工程：標準、技術與實踐指南 作者簡介
夏 軒 博士
深圳市人工智能與機器人研究院（AIRS）具身智能中心副研究員，深圳市後備級人才，獲2024年吳文俊人工智能科學技術獎科技進步二等獎。研究方向包括具身智能數據平台、多模態學習、計算機視覺、生成式 AI 等。目前在 AIRS 負責通用具身智能數據平台 AIRSPEED 項目。
俞 波 博士
AIRS 具身智能中心研究員，電氣電子工程師學會（IEEE）高級會員。研究方向包括具身智能、無人駕駛、機器人計算等。目前在 AIRS 負責通用具身智能計算平台 AIRSTONE 項目。
劉少山 博士
AIRS 具身智能中心主任，IEEE 國際設備和係統路線圖- 機器人計算方向主席，IEEE 創業協會亞洲區主席，國際計算機學會（ACM）技術政策委員會成員。研究方向包括機器人計算、無人駕駛、科技政策等。目前在 AIRS 負責通用具身智能係統 AIRSHIP 項目。
具身智能數據工程：標準、技術與實踐指南 目錄
第1章 具身智能技術概述11.1 具身智能的基本概念1
1.2 從“數字大腦”向“具身主體”的範式轉變4
1.3 具身智能產業發展趨勢4
1.3.1 投資增長6
1.3.2 產業鏈成長7
1.3.3 應用領域擴大9
1.4 具身智能數據工程11
第2章 具身智能數據工程基礎14
2.1 數據來源15
2.2 技術路線18
2.3 數據需求20
2.3.1 訓練的需求方模型21
2.3.2 模型訓練的數據需求22
2.4 具身智能數據瓶頸22
2.4.1 數據需求期望公式22
2.4.2 數據瓶頸23
第3章 具身智能機器人數據采集采統25
3.1 具身智能機器人數據采集係統架構25
3.1.1 設計原則26
3.1.2 架構分類27
3.2 真實世界數據采集係統31
3.2.1 遙操作類數據采集係統架構32
3.2.2 示教類數據采集係統架構37
3.3 仿真環境數據生成係統39
3.3.1 係統架構39
3.3.2 係統應用44
第4章 具身智能數據標準46
4.1 具身智能數據集的分類46
4.1.1 演示數據集47
4.1.2 具身問答數據集60
4.1.3 基準數據集67
4.2 機器人訓練數據集的基本規範75
4.2.1 機器人訓練數據集的基本架構規範75
4.2.2 機器人訓練數據集的基本指標規範80
4.3 人形機器人數據采集規範82
4.3.1 人形機器人數據采集模型83
4.3.2 人形機器人數據要求88
4.3.3 人形機器人數據采集質量與安全要求91
第5章 具身智能的真實世界數據采集技術93
5.1 遙操作類數據采集技術93
5.1.1 位姿類遙操作技術95
5.1.2 視覺類遙操作技術106
5.1.3 光慣類遙操作技術113
5.2 示教類數據采集技術119
5.2.1 直接示教技術119
5.2.2 間接示教技術120
5.3 本章小結134
第6章 具身智能的仿真環境數據生成技術135
6.1 機器人仿真平台簡介136
6.1.1 仿真平台的特性136
6.1.2 仿真平台的發展136
6.1.3 常見的機器人仿真平台137
6.2 仿真環境數據生成技術146
6.2.1 軌跡合成148
6.2.2 資產合成152
6.2.3 決策生成156
6.2.4 預測生成166
6.3 本章小結174
第7章 工業機器人的數據采集176
7.1 工業場景的分類與機器人能力需求176
7.1.1 工業場景的分類176
7.1.2 工業機器人的能力需求181
7.2 工業機器人的數據采集需求183
7.2.1 采礦業機器人的數據采集需求183
7.2.2 製造業機器人的數據采集需求184
7.2.3 電力、熱力、燃氣及水生產和供應業機器人的數據采集需求186
7.2.4 建築業機器人的數據采集需求187
第8章 服務業機器人的數據采集189
8.1 服務業場景的分類與機器人能力需求189
8.1.1 服務業場景的分類189
8.1.2 服務業機器人的能力需求191
8.2 服務業機器人的數據采集需求193
8.2.1 家庭服務機器人的數據采集需求193
8.2.2 商業服務機器人的數據采集需求194
8.2.3 醫療服務機器人的數據采集需求195
8.2.4 教育服務機器人的數據采集需求196
8.2.5 公共服務機器人的數據采集需求197
第9章 通用具身智能數據生產平台AIRSPEED199
9.1AIRSPEED係統設計199
9.1.1AIRSPEED數據采集服務設計201
9.1.2AIRSPEED數據生成服務設計205
9.1.3AIRSPEED數據集構建服務設計206
9.1.4AIRSPEED兼容性設計208
9.2AIRSPEED數據采集實踐217
9.2.1ROS2架構示例217
9.2.2 基於光慣遙操作係統的數據采集218
9.2.3 實踐結果226
9.3AIRSPEED數據生成實踐226
9.3.1ROS2架構示例227
9.3.2 基於虛擬遙操作係統的數據生成228
9.3.3 實踐結果230
9.4AIRSPEED數據飛輪實踐231
9.4.1 基於ACT算法的數據飛輪231
9.4.2 實踐結果233
9.5 本章小結235
第10章 總結與展望236
10.1 當前技術的局限性237
10.2具身智能數據隱私與安全挑戰243
10.3 未來發展趨勢245
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