主要观点总结
文章主要解读了关于具身智能的Scaling Law的研究进展和挑战，以及解决具身智能研究中异构数据集和任务的方法。文章涵盖了具身智能的目标、研究重点、数据问题以及解决策略等内容。
关键观点总结
关键观点1: 具身智能的目标和挑战
具身智能的目标是使机器人能够通过感知-运动回路使用物理实体来感知和建模环境，根据任务目标和实体能力进行规划和决策。构建通用且泛化的具身智能体十分困难，主要挑战之一是如何获取充足的机器人数据。
关键观点2: 异构数据问题
机器人数据的异构性是具身智能研究中的一个重要问题，包括本体差异和视觉层面的异质性。不同机器人硬件上的差异以及视觉外观的差异导致了数据的异质性。解决异构数据问题对于建立更具泛化能力的机器人基础模型至关重要。
关键观点3: 解决异构数据问题的方法
有多种方法尝试解决异构数据问题，包括利用人类视频、动捕、遥操、仿真等方式来训练机器人策略，开源大规模机器人数据集等。此外，一些研究工作探索了Cross-Embodiment和舰队学习（fleet learning）等方法来处理机器人数据的异构特质。
关键观点4: 具身智能的Scaling Law
具身智能的Scaling Law是当下研究的重要经验性发现，但大模型驱动的具身智能尚未实现其“ChatGPT 时刻”。解决好异构数据问题对于发掘具身智能的Scaling Law是必要的，但不是充分的条件。
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机器之心PRO · 会员通讯 Week 41 ---- 本周为您解读 ③ 个值得细品的 AI & Robotics 业内要事 ---- 1. 解锁具身 Scaling Law 需要先搞定异构数据吗？ 具身智能数据问题主要是异构问题？处理异构数据是解锁 Scaling Law 的必要不充分条件？哪些方法有希望解决异构数据问题？具身智能了数据还有哪些挑战？... 2. OpenAI 已破解多数据中心分布式训练？美科技巨头比拼 AI 基础设施能力 为什么美科技巨头们都在自建 AI 数据中心？为什么多数据中心训练及液冷技术的突破成为新趋势？各家科技巨头的 AI 基础设施布局情况如何？谁更强？微软和 OpenAI 已经实现多数据中心分布式训练了？？... 3. Alexandr Wang：数据是新一代 AI 的发展核心 如何理解 Wang 提出的 AI 发展三大支柱？Wang 认为，语言模型开发进入第三阶段的标志是什么？如何获取用于语言模型训练的高质量数据
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