Coletar dados do mundo real para IA física apresenta um desafio de privacidade que é fácil de ignorar. Um telefone pode capturar um armazém ou rua em detalhes, mas o que acontece quando pessoas e placas de veículos entram no quadro? É isso que torna a abordagem da @vangrid_io interessante. O processo de captura é projetado para detectar rostos e placas no dispositivo e desfocá-los antes da codificação do vídeo. Segundo a documentação, os quadros originais não desfocados nunca saem do telefone, e os compradores recebem o modelo 3D reconstruído, e não as gravações originais. Isso significa que a proteção de privacidade é incorporada ao processo de coleta, em vez de depender inteiramente de uma etapa de limpeza no servidor. Para a IA física, isso pode facilitar a coleta de visões úteis em nível do solo de locais que robôs precisam entender, sem expor desnecessariamente detalhes identificáveis. Mas a implementação é tão importante quanto a ideia. Rostos podem entrar na visão da câmera inesperadamente, e um filtro de privacidade precisa lidar com esses momentos de forma confiável durante toda a gravação. Um detalhe que ainda me intriga é o que acontece quando alguém entra no quadro no meio de uma captura. O sistema no dispositivo detecta e desfoca consistentemente essas pessoas antes que as gravações sejam enviadas, incluindo durante movimentos súbitos ou iluminação difícil? Essa é uma pergunta importante, porque a proteção de privacidade precisa funcionar durante toda a captura, não apenas sob condições ideais. @quipnetwork