重新思考生成式机器人操作的效率瓶颈

活动简介

本次演讲聚焦生成式具身智能落地真实机器人时的两类核心瓶颈：多视角感知数据冗余与大型具身模型的复杂度。内容将介绍面向 3D/4D Gaussian Splatting 的压缩算法，以及设备条件化的一次训练、多端部署模型压缩方法，以降低存储、通信、训练与推理成本。