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IROS 2026 演讲：数据越多不等于决策越好
原标题：数据越多≠决策越好：从无人机滑翔到多机器人通信，重新审视数据与信息的关系 | IROS 2026
AI 摘要
昆士兰大学学者 Jen Jen Chung 在 IROS 2026 主旨演讲中提出，决定智能上限的不是数据绝对规模，而是数据质量与信息密度。她结合无人机自主滑翔、多机器人通信与富接触装配等研究案例，说明盲目堆砌数据会导致资源浪费、网络拥堵甚至策略过拟合失能，并介绍了按需采样、布隆过滤器压缩、流式传输与策略修复等提升数据价值的方法。
以上摘要由 AI 生成，可能存在误差。事实请以原文为准。
正文节选
决定智能上限的从来不是数据的绝对规模，而是数据的质量与信息密度。 作者丨岑峰 在生成式 AI 浪潮下，机器人社区正经历从传统控制向端到端学习的范式大迁徙。如同许多领域一样，这里也弥漫着一股对数据规模的迷信，深信“数据越多越智能”是通往通用具身智能的唯一坦途。然而，在刚刚结束的 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议（IROS）上，昆士兰大学主力脚说 Jen Jen Chung 在主旨演讲中，结合自己十余载的研究案例，给出了一个发人深省的结论：并非所有数据都是平等的，盲目堆砌数据甚至会导致系统崩溃与策略失能。Chung 教授在演讲伊始便直击核心观点：海量数据并不等同于高信息量。坐拥海量数据却一无所获的例子比比皆是，因为许多数据根本无法帮我们真正理解问题的本质。在迈向通用自主系统的道路上，决定智能上限的从来不是数据的绝对规模，而是数据的质量与信息密度。在她科研生涯的起点无人
发布时间：2026-10-10 11:28
抓取时间：2026-10-10 14:11
来源机构：雷峰网