数据量上去了 问题就来了吗

10万+人手交互数据集听着挺唬人的吧？但真扔给机器人训练时，你会发现动作轨迹的噪声数据能占到15%——人手的自然抖动、操作失误这些杂讯，算法可不会自动过滤。有个做抓取训练的团队发现，数据集里居然混进了左撇子和右撇子的混合操作模式，导致机械臂初始化位姿总在镜像摇摆，这事儿够头疼的。

标注质量才是真门槛

其实标注成本比采集更烧钱。某实验室用众包标注六维力觉数据，回收来的标注结果里，光是"接触状态判定"这一项的误差就超过20%。更别说那些抽象概念标注了，比如"适度握力"这种主观标准，不同标注者给出的力度区间能差出3个牛顿，机器人学废了可咋整。

跨场景泛化没那么神

拿厨房场景训练的数据集去搞工业分拣，失败率直接飙到47%。虽然都是抓取动作，但工业件表面的反光特性会让视觉模块误判深度。有个特别逗的例子是机械手把抛光轴承当成了煮熟的鸡蛋，抓取策略直接调用捏鸡蛋的力度参数，结果...你懂的。

隐私红线怎么画

数据集里那些带人脸的操作视频啊，现在欧盟AI法案已经要求对原始数据做匿名化处理了。但问题来了——手部生物特征算不算个人数据？德国有个团队就因为保留了手部静脉纹路特征，被监管机构罚了笔狠的。这事儿吧，很多研究者还没反应过来呢。

开源社区的共享困境

MIT那个著名的YCB数据集更新时，居然有30%的物体模型涉及版权问题。现在好些团队开始用合成数据了，但虚拟和现实的差距就像游戏里捏的脸和真人对比——看着像那么回事，实际用起来总差点意思。不过话说回来，最近有个叫"数据联盟"的共享机制倒是挺有意思...