（来源：上观新闻）
许华哲：完全✒不一样🇨🇵🍺。行业目前缺🉑乏统一标准，流程🥜高度依赖人工，这🇲🇹💋使得测试成为🇫🇯🛃制约CPO🏴芯片大🐟😄规模量产的主要瓶💥🦓颈之一👔。《智能涌现》：您🥍认为A🇰🇳㊙I模型什么🤙时候可以支撑做家🇰🇵🗄庭To C机器🇾🇹人？ 许华哲：我🎨的预测比较乐⛅观激进，我认🔖为两年内会出现🇵🇲可以用起来的机器👉😸人🔃📽。《智能涌现》🔖：你判断一🇵🇸🌂件事情做与不做🦛❇，或者谈论📍🏰你对某件🇸🇾事是否感兴趣时🌑🇨🇦，你的标1️⃣🥇准是什么？ ✖🇪🇬许华哲🀄🇸🇲：一个是美，这件🏺事要能给我带来⚪好的审美体👩❤️👩🕵验⚗👨❤️👨。
《智能涌现》：数🥰💺据也是📁🇱🇨你们新公🥟司的亮💟🍁点，你🤺🤽♂️们大概有哪些方🏅案？ 许华🍈🇵🇲哲：我们🦀的数据方案主🐫🇻🇺要分三层—— 😑①外骨骼数据采🎸🏈集：提着📆机器人手臂🚿直接操🏧🦚作，精度高☘，反馈更直接🇨🇵😾； ②UMI方⭐案：让🎅人戴一个和机器人🇨🇿手部构👜🎳型完全一🇲🇸样的“硬手套”🥂进行操作，好处是🌟📨没有机械臂的👙负担，采集效🌩率高，数据量大🤹♂️。相对于传🧁统的瀑布式级💛联的模型训练方👨⚖️🌓式，我们采用的是🇬🇪🙇一种并联的方式🇻🇬♥，核心思想👩👦↘是先对动作进行预👨💻训练，然后再🇹🇴对所有的动👩🔧🦅作做整🇧🇭😼体联合的训练🚌🇨🇫，做一个动作🦄✖预测器♾️☕，然后再将🥗动作预测器和视🇱🇾🇵🇦觉模型一起🎟进行联合训练🇨🇫🕹。
