仅仅依靠远程操作来训练类人机器人是无法扩展的，Rhoda AI 的首席执行官 @startupjag 说。 与自动驾驶汽车不同——它们基本上有四个执行器（左、右、加速和减速），并在单一环境（道路）中操作——类人机器人则完全不同： “你要处理的是人手的全部灵活性——每只手有 20 个自由度。每个物体都是不同的。每种任务都是不同的。” 问题不仅在于数据的数量——更大的问题在于数据的多样性，这也是为什么许多类人机器人演示在适应现实世界时会遇到困难的原因： “如果你拥有的所有数据都是你有意收集的数据，那么几乎可以肯定你没有见过边缘案例。你没有见过那些导致失败的所有边缘场景。” Jagdeep 说，远程操作对于微调机器人行为是有用的，但对于预训练来说，它完全不够。