透過打磨硬體，新版本具備了更加的效能、人體工程學設計，穩定性也更好。
還記得那個「眼裏有活」的機器人Mobile ALOHA嗎？
谷歌DeepMind聯合史丹佛華人團隊展示了Mobile ALOHA 2.0版本（以下簡稱ALOHA 2）。
與一代相比，ALOHA 2透過打磨硬體（改進了夾持器、重力補償、框架、相機）， 具備了更佳的效能（更強的抓握能力、更快的反應速度）、人體工程學設計，穩定性也更好 。
也就是說，升級後的ALOHA 2能做的復雜、精細化動作更多了：
拋物給玩偶戴隱形眼鏡（目前也只敢上手玩偶……）倒可樂
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為什麽要最佳化硬體？ 其研究團隊表示，多樣化的演示數據集推動了機器人學習的重大進步，但此類數據的靈活性和規模可能受到硬體成本、硬體魯棒性和遠端操作難易程度的限制。 也就是說，更好的硬體能擴充套件機器人的使用場景，輔助機器人完成更復雜的任務，從而收集更豐富的數據，反哺機器人研究。
為了加速大規模雙手操作的研究，ALOHA 2相關的所有硬體設計全部開源，並提供了詳細的教程，以及具有系統辨識功能的ALOHA 2 MuJoCo模型。
數據一直是機器人研究的致命弱點，模擬和合成數據將在解決機器人靈巧性乃至整個電腦視覺問題上也將發揮關鍵作用。
MuJoCo模型對於遠端操作和模擬學習非常有用。與之前釋出的ALOHA模型相比， MuJoCo的物理精度更高、視覺保真度更高，允許快速、直觀、可延伸的模擬數據收集。
本文源自：科創板日報
