清华大学丁贵广等：具身智能数据采集与处理综述，附下载

应用介绍

摘要：近年来，视觉‑语言‑动作（Vision‑language‑action，VLA）模型在具身智能领域受到广泛关注。随着模型规模不断扩大，其在复杂任务中的泛化能力持续提升，而模型性能的提升在很大程度上依赖于高质量、大规模训练数据。然而，与自然语言处理和计算机视觉领域可以直接利用互联网海量数据不同，具身智能数据通常涉及真实机器人与环境之间的物理交互，数据采集成本高、获取过程复杂。如何高效获取、处理并组织这些数据，已成为制约具身智能发展的关键问题。针对上述问题，本文对具身智能领域的数据采集与处理方法进行了系统梳理。首先，从数据来源与采集方式角度总结了当前主流的数据获取范式，并分析了不同范式在数据质量、规模潜力和采集成本等方面的特点与局限。其次，进一步总结了具身智能数据的标准化处理流程，重点分析了动作表示对齐、多模态时序同步、语言语义标准化以及数据质量控制等关键技术环节。最后，讨论了具身智能数据生态的发展趋势，指出目前遇到的困难以及未来可能的发展路径。本文的总结与分析可为具身智能领域数据集构建以及大规模机器人学习研究发展提供帮助。

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