尽管在数据收集方面进行了大量投资，具身AI（Embodied AI）的发展在数据处理和模型训练方面面临严峻挑战。公司在数据管道的有效性方面举步维艰，这些管道包括过滤、标注、动作转换、验证和反馈循环。一个关键问题是缺乏标准化的数据质量指标，以及由于硬件和传感器限制的差异，难以将人类动作转换为机器人可执行的动作。为解决这些问题，Embodied Intelligence 推出了 Chorus，这是一个数据引擎，旨在整合来自真实机器人、模拟、UMI 和第一人称视频等不同来源的数据，并使其适应不同的机器人平台。 AI
影响 为具身AI建立统一的数据管道，通过解决数据质量和跨平台兼容性问题，有可能加速机器人的学习和部署。
排序理由 文章讨论了用于具身AI的新数据引擎产品（Chorus），而不是核心AI模型发布或研究突破。
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