為增進大家對GraspVLA 的認識,本文將對GraspVLA 和其它模型的差異予以對比。
為增進大家對GraspVLA 的認識,本文將對GraspVLA 技術(shù)、GraspVLA 應用潛力等內(nèi)容予以介紹。
高質(zhì)量數(shù)據(jù)的生成、仿真到現(xiàn)實的遷移(Sim2Real),是人形機器人發(fā)展的瓶頸所在。單純依賴真實世界的數(shù)據(jù)驅(qū)動來推動人形機器人的發(fā)展,短期內(nèi)難以實現(xiàn)具身智能的突破。因此,如何突破這一瓶頸,成為了行業(yè)亟待解決的問題。