驱动机器人发展的实体AI正面临一个重大的瓶颈，原因是真实世界训练数据的收集稀缺且成本高昂。与可以从互联网抓取大量文本的语言模型不同，实体AI需要通过机器人实际互动来收集数据，这一过程缓慢、昂贵且劳动密集。尽管该领域获得了大量资金，但数据缺口正成为机器人公司和投资者的一个主要挑战。Scale AI等公司正试图通过构建数据收集和标注基础设施来解决这个问题，而其他公司则在探索合成数据生成或新颖的方法来捕获更具信息量的数据信号。 AI
影响 实体AI的数据收集瓶颈可能会显著减缓机器人和具身AI系统的进步和部署速度。
排序理由 文章讨论了一个影响一个快速增长的行业（实体AI/机器人）的重大行业性挑战（数据稀缺），尽管投资巨大，但多家公司和方法都在寻求解决方案。[lever_c_demoted from significant: ic=1 ai=0.7]
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