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瀬戸朝香、子ども2人の英国留学を語る　長男の決断に「泣いた」…長女は「全力で反対」_我的网站

一 |     俳優の瀬戸朝香が23日、都内で開催されたブリティッシュ・カウンシル主催のトークイベント「英語でひらく 子どもの未来2026」に登壇。

二 |     　　北京8月23日电 题：破题具身智能“数据荒” 北京中关村机器人“训练基地”揭秘　　作者 牛琳 裴拓 覃纤睿 祝亦奕　　在中关村(海淀)具身智能创新产业园·诺亦腾机器人跨本体数采训练中心(以下简称“数采训练中心”)的商超标准货架空间，工作人员佩戴VR眼镜，手握操控手柄，遥控机器人完成从货架上抓取货物等动作。　　“抓握成功后，后台模型会记录本次操作的力度和关节角度。子ども2人が英国留学に至った経緯を振り返った。【写真】「ドラマのワンシーンみたい」　瀬戸朝香、帰国中の15歳息子が撮影した自然体の近影 　瀬戸は2007年9月に井ノ原快彦と結婚し、10年3月に第1子長男、13年11月に第2子長女が誕生。

三 | 子育てを優先するために芸能活動をセーブしていたが、一段落した25年に約7年ぶりに連続ドラマに出演し、本格的に活動を再開した。　現在、子ども2人はイギリスに留学中。”诺亦腾机器人科技(北京)有限公司(以下简称“诺亦腾机器人”)高级技术经理冯劼说，积累足够多的动作样本，才会消除力度、角度等差异带来的误差，从而形成有效数据。　　作为全国首家以“具身智能”命名的特色产业园，中关村(海淀)具身智能创新产业园与诺亦腾机器人合作，依托诺亦腾机器人在人本数据采集、多模态感知、跨本体遥操作及机器人数据生产等领域的技术积累，联合共建了机器人跨本体数据采集训练中心，为具身智能等相关企业提供真实场景下的数据采集和训练服务。長男は中学1年生に上がったタイミングで英国留学を開始し、長女は小学5年生のタイミングで後を追うように留学した。7月28日，中关村(海淀)具身智能创新产业园·诺亦腾机器人跨本体数采训练中心内，技术人员正在调试机器人。留学を考え始めたのは、瀬戸から「こういう道もあるよ」という提案から始まったとのことだが、当時は「中学のタイミングで留学は選ばないと思っていた」と本音。

四 | 　覃纤睿 摄　　数采训练中心堪称一座机器人“训练基地”，在这里，家居、商超、工厂、办公等场景被一比一复刻，机器人在工作人员手把手教授下，学习真实世界的劳作方式。

五 | 長男から「行く」と返事があったときは「たくましく感じた。

六 | 在此过程中，依托高精度的数据采集系统，真实场景中的姿态、力度、轨迹等动作数据被敏锐捕捉并记录下来，之后这些数据被转化为机器人学习人类技能的“养料”。寂しかったけど、本人が決めたなら応援するしかない」と回顧しつつ、「行くって言うと思っていなかったので、子どもたちがいないところでちょっと泣いていました（笑）」と明かした。　一方で、長女の留学については「全力で反対した」と告白。

七 | 　　“机器人的每一次自主识别、判断与操作，都依赖数据收集、算法训练、模型部署与场景验证。最終的には「1回やらせてみよう」と長女の希望を優先したというが、小学5年生ということもあり、留学後1か月は泣きながらオンライン上で会話することが多々あったそうで、長男や学校の先生の協力のもと、徐々に慣れていったと語った。”诺亦腾机器人售前技术支持胡同杰表示，优质数据集的积累是整个行业持续发展的根基。　　在数采训练中心，除真机遥控外，数据采集还采用不依赖机器人本体的采集方式。

八 | 工作人员头戴轻量化相机，经由光学摄像头追踪动捕服上的标记点，同时由惯性传感器记录身体各部位的转动与加速度，将人的视野、动作及交互习惯转化为机器人可识别的“数据课本”。　　针对精细任务，数采训练中心设有高精度光学动捕笼式空间，内置20余台400万像素红外摄像头，工作波长850纳米，精度达到亚毫米级。　自身の経験を踏まえて、留学を「一言でおすすめする、しないとは言えない」と前置きした上で、「海外に行けたっていう経験は自分自身の強みになる。配套手套上嵌有3毫米标记点与压力传感器。　　“戴上手套，就相当于有了人手的运动信息。”冯劼解释道，在抓放、翻折物体的过程中，系统同步记录手指的弯曲角度、接触位置和抓握力度，并配合第一视角和第三视角视频，将多源数据时码对齐，完整还原人手与物体交互的过程。

九 | 　　冯劼说，不同任务的训练要求不尽相同。いろいろな国の方と触れ合って文化を知れますし、海外から見た日本の良さ、海外の良さを知れる。経験させてあげると、いろいろな道ができるかなって思います」と述懐した。　イベントには、成蹊大学教授の森住史氏、ブリティッシュ・カウンシルのスワスティック・グハ氏、ブリティッシュ・カウンシルの伊藤わか子氏、ブリティッシュ・カウンシルのロビン・スキプシー氏も登壇した。简单的动作，通常需要3天至5天的数据采集；舞蹈、武术等高难度动作，则需专业人士到场反复示范，周期可达数周乃至数月；而高精度人手交互数据，则采集难度更高。　　“目前，具身智能产业发展面临‘数据荒’。”冯劼说，中国在机器人本体方面已具备较强制造能力，下一阶段的突破将更多集中于模型端，而“模型的上限，取决于数据的质量与规模”。　　胡同杰也表示，具身智能的应用方向正在从工业场景逐渐向民用和商用领域扩展，数据正成为制约具身智能泛化能力突破和规模化落地的核心瓶颈。　　“真正有价值的数据不应长期依赖人工搭建的场景。”胡同杰说，未来会出现更简易的数据收集设备，数据采集将走进真实工作与生活场景。

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