主要观点总结
来自清华和新加坡国立大学的团队发现了空间智能的泛化性规律，并基于此提出了一套新颖的算法框架——ManiBox。该框架让机器人在真实世界中应对多样化的物体位置和复杂的场景布置，实现了34440cm³最大操作空间范围的高效覆盖，抓取成功率高达90%-100%。研究团队深入探索了具身智能的空间泛化性的Scaling Law，并揭示了操作任务中的两大关键关系。ManiBox能够扩展至更复杂的任务，适应不同的精细操作场景，展现了出色的Sim2Real能力。其强大的适应性还体现在能够应对视觉遮挡和复杂背景挑战等方面。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
文章介绍了空间智能泛化能力在机器人领域的重要性，以及实现这一能力的挑战。
关键观点2: 研究内容
文章介绍了ManiBox算法框架的提出背景、实现方法和核心思想，包括利用规模化、自动化的action数据生成方式和互联网级别的数据量来训练策略，形成模型对action的认知，以及深入探索具身智能的空间泛化性Scaling Law等。
关键观点3: 研究成果
文章详细列举了ManiBox的研究成果，包括实现的34440cm³空间范围的高效覆盖、物体和背景的泛化、复杂操作任务的扩展等，并介绍了该框架在真实环境中的表现。
关键观点4: 实验数据与结果
文章提供了关于ManiBox实验的数据和结果，包括成功率与数据量的关系、空间泛化所需数据量与空间体积的幂律关系等。
关键观点5: 作者简介
文章介绍了文章的作者，包括他们的研究方向和成果。
文章预览
谭恒楷 徐学舟 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在机器人空间泛化领域，原来也有一套Scaling Law！ 来自清华和新加坡国立大学的团队，发现了空间智能的泛化性规律。 在此基础上，他们提出了一套新颖的算法框架—— ManiBox ，让机器人能够在真实世界中应对多样化的物体位置和复杂的场景布置。 在实际测试中，ManiBox实现了 34440cm³ 最大操作空间范围的高效覆盖，抓取成功率高达90%-100%。 在具身智能和机器人操作实验室中，往往会选择固定的setting进行实验，在业内被称为 “完美摆放位置” 。 但在现实环境中，实现机器人的 空间泛化 ，以应对多样化的物体位置和复杂的场景布置，一直是个艰难的挑战。 显然，实现空间智能所需要的，绝不是只在实验室中操作一块极小的空间范围内的物体。 为此，研究团队基于发现的 具身智能的空间泛化性Scaling Law ，
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