具身智能

Scaling Laws

全链路解决方案

1. 动作捕捉

这一阶段负责采集人类的原始动作数据。图中列出了两种主要技术：

• PN Studio (惯性动捕)： 利用惯性传感器套件。优点是成本低、易用、环境适应性强。
• HybridTrack (光学动捕)： 利用摄像头和标记点。优点是鲁棒性强、精度极高。

2. 数据处理/输出

捕捉到的信号通过 Axis Studio 或 Hybrid Data Server 进行初步处理。

• 数据类型： 包括高精度动捕数据、6DOF（六自由度）数据、原始加速度（ACC）和陀螺仪（GYRO）数据，以及同步时间戳。
• 接口类型： 支持 MocapApi、VRPN 以及专门的 Isaac 插件。

3. 本体映射

这是将人类动作转化为机器人动作的关键步骤。

• 输入格式： 常见的 3D 动画格式，如 .FBX、.MBX、.BVH 和数据格式 .CSV。
• 重定向 (Retargeting)： 通过算法将人类的骨架运动映射到机器人的 URDF（统一机器人描述格式）模型上，确保动作符合机器人的物理结构约束。

4. 工作平台

展示了开发和仿真所使用的核心软件生态：

• 编程语言： C++ 和 Python。
• 中间件： ROS (Robot Operating System)，用于机器人控制。
• 仿真环境： NVIDIA ISAAC，一个强大的机器人仿真和人工智能训练平台。

5. 本体/产出

本文详细介绍了 FunASR 这一基础语音识别工具包，它提供了一套完整的语音处理服务，涵盖了离线转写和实时听写两大核心功能。其技术核心在于 AutoModel 多模型协调引擎，能够将不同的组件，如语音活动检测（VAD）、自动语音识别（ASR）、标点恢复和说话人分离（SV），按序串联起来，实现复杂的音频转录任务。文档清晰展示了从原始音频输入到最终带说话人标签的转录结果的完整处理流程和数据流向。此外，本文不仅罗列了支持的多种中英文模型清单，还附带了音频格式转换指南和代码示例。最后，通过实验性能对比，文章论证了在不同硬件上，结合 VAD、PUNC 和 SV 等组件后对推理用时和处理准确性的影响。

ASR 模型综合对比表

模型名称	中文准确度	英文/混合识别	可读性 (标点)	附加功能	综合评分
Fun-ASR-Nano	极高	完美	极佳	生产环境级别	5.0
SenseVoiceSmall	高	较弱 (漏失)	较好	情感/事件检测	4.0
paraformer-zh (ASR)	一般	极差	无	原始数据	2.0
paraformer-zh (+VAD +PUNC)	高	中等	优秀	自动断句	4.5

建议：

• 如果你的场景需要极致的准确率和排版，首选 Fun-ASR-Nano。
• 如果你的场景需要分析说话人的情绪，SenseVoiceSmall 是唯一的选择。
• 对于普通的长音频转写，带标点补全的 paraformer-zh 性价比最高。

# 核心参数配置（无需修改，已按你的需求设定）
$targetMinDate = Get-Date "2024-06-01"  # 目标日期区间：开始
$targetMaxDate = Get-Date "2024-12-31"  # 目标日期区间：结束
$hourMin = 8                            # 限制最小小时（8点）
$hourMax = 21                           # 限制最大小时（21点，因22点不包含，实际最晚21:59:59）
$folderPath = "D:\test"                 # 要遍历的目录
$skipExtension = ".eml"                 # 需跳过的文件后缀
$logFilePath = "D:\log.txt"  # 日志文件路径（与脚本同目录）

# 生成目标区间内随机时间（限制8:00-22:00）的函数
function Get-RandomTargetDateTime {
    param(
        [datetime]$DateMin = $targetMinDate,
        [datetime]$DateMax = $targetMaxDate,
        [int]$HourMin = $hourMin,
// ...

该PowerShell脚本的核心功能是 批量筛选并修改指定目录下文件的修改时间，同时跳过特定类型文件、记录操作日

用半精度浮点数（FP16）计算能力评估服务器的智能计算能力，服务器算力=处理器芯片数x每时钟周期执行单精度浮点运算次数x处理器主频x处理器核数。

全球算力概览

中国算力概览

截至 2025 年 3 月底，我国智算规模达 748EFLOPS（FP16），近五年平均增速达 49%。

公司算力概览

昇腾 910B4 (32GB) 算力概览

配置级别	硬件描述	FP16 峰值算力	备注
单卡	昇腾 910B4 (32GB)	280 TFLOPS	单卡 FP16 算力峰值
单机	Atlas 800I A2 服务器 (8 x 910B4)	2240 TFLOPS ($2.24 \text{ PFLOPS}$)	服务器搭载 8 张 910B4 卡
集群	5 台 Atlas 800I A2 服务器	11.2 PFLOPS	由 5 台服务器组成的集群

NVIDIA T4 (16GB) 算力概览

配置级别	硬件描述	FP16 峰值算力	备注
单卡	NVIDIA T4	65 TFLOPS	使用混合精度 Tensor Cores
单机	4 卡服务器	260 TFLOPS	服务器搭载 4 张 T4 卡
集群	4 台 4 卡服务器	1.04 PFLOPS	由 4 台服务器组成的集群

总算力

conda create -n reachy-mini python=3.10.9 -y
conda activate reachy-mini

pip install reachy-mini[mujoco]