想像一下，為需要在真實家居中運作的機器人建立一個數據集。 你所需要的不僅僅是乾淨的傢俱圖片。你還需要不同的房間佈局、雜亂的表面、變化的光線、部分被遮擋的物體，以及人們每天創造的眾多細微變化。 這正是現實世界數據收集具有挑戰性的原因。有用的數據集必須真實反映 AI 系統實際使用的環境。 我對 @vangrid_io 如何融入更廣泛的 Effort，將現實世界捕捉與物理 AI 開發需求相連接，感到興趣。 如果你正在設計一個家庭機器人數據集，你會首先確保包含哪個困難場景？