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国家邮政局:中秋假期全国共揽投快递包裹超17亿件_疫情_防控_我的网站

来源: 新华社
03:20:27

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国家邮政局:中秋假期全国共揽投快递包裹超17亿件_疫情_防控_我的网站

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A |       北京8月23日电 题:破题具身智能“数据荒” 北京中关村机器人“训练基地”揭秘  作者 牛琳 裴拓 覃纤睿 祝亦奕  在中关村(海淀)具身智能创新产业园·诺亦腾机器人跨本体数采训练中心(以下简称“数采训练中心”)的商超标准货架空间,工作人员佩戴VR眼镜,手握操控手柄,遥控机器人完成从货架上抓取货物等动作。

B |   “抓握成功后,后台模型会记录本次操作的力度和关节角度。    

原标题:国家邮政局:中秋假期全国共揽投快递包裹超17亿件新京报讯 据国家邮政局网站消息,国家邮政局监测数据显示,今年中秋假期(9月10日~12日),全国邮政快递业运行总体安全、平稳有序,共揽收快递包裹8.52亿件,与2021年中秋假期相比增长0.24%,日均揽收量与2020年中秋国庆假期相比增长24.8%;投递快递包裹9.31亿件,与2021年中秋假期相比增长0.11%,日均投递量与2020年中秋国庆假期相比增长37.9%。”诺亦腾机器人科技(北京)有限公司(以下简称“诺亦腾机器人”)高级技术经理冯劼说,积累足够多的动作样本,才会消除力度、角度等差异带来的误差,从而形成有效数据。  作为全国首家以“具身智能”命名的特色产业园,中关村(海淀)具身智能创新产业园与诺亦腾机器人合作,依托诺亦腾机器人在人本数据采集、多模态感知、跨本体遥操作及机器人数据生产等领域的技术积累,联合共建了机器人跨本体数据采集训练中心,为具身智能等相关企业提供真实场景下的数据采集和训练服务。今年中秋假期,国家邮政局认真贯彻落实党中央、国务院决策部署,紧密结合节日特点坚决遏制重特大事故,确保寄递渠道安全畅通和行业平稳运行,坚决做到“疫情要防住,经济要稳住,发展要安全”,为人民群众度过安乐祥和的中秋节营造良好寄递服务环境。7月28日,中关村(海淀)具身智能创新产业园·诺亦腾机器人跨本体数采训练中心内,技术人员正在调试机器人。 覃纤睿 摄  数采训练中心堪称一座机器人“训练基地”,在这里,家居、商超、工厂、办公等场景被一比一复刻,机器人在工作人员手把手教授下,学习真实世界的劳作方式。一是严格抓好常态化疫情防控,保持疫情防控应急机制高效运转,认真落实疫情防控期间邮政快递业生产操作规范,严格执行“戴口罩”等健康防护措施,坚持“人”“物”“环境”同防,对国际邮件互换局(交换站)等重点场所加强消毒、通风,严格分隔作业区域,内外不交叉,坚决做到闭环管理,推动地方适当加密快递从业人员核酸检测频次,提高疫情监测灵敏性,严格落实高校校内邮政快递服务网点疫情防控要求。

C | 在此过程中,依托高精度的数据采集系统,真实场景中的姿态、力度、轨迹等动作数据被敏锐捕捉并记录下来,之后这些数据被转化为机器人学习人类技能的“养料”。  “机器人的每一次自主识别、判断与操作,都依赖数据收集、算法训练、模型部署与场景验证。二是始终把维护行业安全稳定摆在各项工作首位,切实加大节日期间行业安全工作力度,把寄递安全“三项制度”落细落实落到位,严防涉枪涉爆、涉黄涉非、涉毒涉危等禁寄物品进入寄递渠道。三是保障节日期间寄递服务质量,切实维护消费者合法权益。”诺亦腾机器人售前技术支持胡同杰表示,优质数据集的积累是整个行业持续发展的根基。加强运营网络动态管理,统筹安排生产资源,提前做好运力和人力调配。

D |   在数采训练中心,除真机遥控外,数据采集还采用不依赖机器人本体的采集方式。工作人员头戴轻量化相机,经由光学摄像头追踪动捕服上的标记点,同时由惯性传感器记录身体各部位的转动与加速度,将人的视野、动作及交互习惯转化为机器人可识别的“数据课本”。保障基层网点,尤其是确保农村和末端网点运营稳定。  针对精细任务,数采训练中心设有高精度光学动捕笼式空间,内置20余台400万像素红外摄像头,工作波长850纳米,精度达到亚毫米级。切实保障快递员群体合法权益,落实劳动法关于法定节假日薪酬待遇有关规定。配套手套上嵌有3毫米标记点与压力传感器。

E |   “戴上手套,就相当于有了人手的运动信息。编辑 陈艳婷来源:国家邮政局网站返回搜狐,查看更多责任编辑:

。”冯劼解释道,在抓放、翻折物体的过程中,系统同步记录手指的弯曲角度、接触位置和抓握力度,并配合第一视角和第三视角视频,将多源数据时码对齐,完整还原人手与物体交互的过程。  冯劼说,不同任务的训练要求不尽相同。简单的动作,通常需要3天至5天的数据采集;舞蹈、武术等高难度动作,则需专业人士到场反复示范,周期可达数周乃至数月;而高精度人手交互数据,则采集难度更高。  “目前,具身智能产业发展面临‘数据荒’。

F | ”冯劼说,中国在机器人本体方面已具备较强制造能力,下一阶段的突破将更多集中于模型端,而“模型的上限,取决于数据的质量与规模”。  胡同杰也表示,具身智能的应用方向正在从工业场景逐渐向民用和商用领域扩展,数据正成为制约具身智能泛化能力突破和规模化落地的核心瓶颈。  “真正有价值的数据不应长期依赖人工搭建的场景。”胡同杰说,未来会出现更简易的数据收集设备,数据采集将走进真实工作与生活场景。

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