Hãy tưởng tượng bạn đang xây dựng một bộ dữ liệu cho các robot cần hoạt động trong các ngôi nhà thực tế. Bạn sẽ cần nhiều hơn chỉ những hình ảnh sạch sẽ của đồ nội thất. Bạn sẽ cần các bố cục phòng khác nhau, bề mặt lộn xộn, ánh sáng thay đổi, các vật thể bị che khuất một phần và nhiều biến thể nhỏ mà con người tạo ra mỗi ngày. Đó chính là lý do khiến việc thu thập dữ liệu thực tế trở nên khó khăn. Các bộ dữ liệu hữu ích phải phản ánh chính xác các môi trường nơi các hệ thống AI sẽ được sử dụng thực tế. Tôi quan tâm đến cách @vangrid_io phù hợp với nỗ lực rộng lớn hơn nhằm kết nối việc ghi nhận thực tế với nhu cầu phát triển Physical AI. Nếu bạn đang thiết kế một bộ dữ liệu robot gia đình, bạn sẽ đảm bảo đưa vào trước tiên kịch bản khó khăn nào?