在從帝國學院的博士學位到伯克利，再到建立戴森機器人學習實驗室的 10 多年機器人學習經歷中，有一個挫折不斷困擾著我： 為什麼我必須一次又一次地重建相同的基礎設施？ 我不斷看到的模式： • 新的機器人團隊成立 • 花 6 個月建立數據收集管道 • 再花 3 個月調試同步問題 • 最終開始收集特定任務的數據 • 意識到他們的基礎設施選擇限制了他們的靈活性 • 重新開始 這就是機器人學習的整個要點：機器人學習本質上是數據驅動的。無論你是在採摘草莓還是組裝電子產品，核心基礎設施的需求都是相同的。這其實就是為什麼我在十多年前對數據驅動的機器人技術如此感興趣。 你總是需要： • 不同頻率之間的多傳感器數據同步 • 與未來算法兼容的靈活存儲 • 理解數據的可視化工具 • 實驗不同時間解析度的能力 • 捕捉你可能稍後需要的所有內容的穩健日誌 機器人技術中對 AI 的趨勢正在增長，機器人需要處理和分析大量的傳感器數據，以管理真實環境中的變異性和不可預測性。 但每個團隊都是從零開始建立這些。想像一下，如果每個網頁開發人員在編寫第一行應用代碼之前都必須建立自己的數據庫、網頁伺服器和部署管道。 這就是我創立 Neuracore 的原因。 我們提供通用工具，讓每個機器人團隊不必花幾個月的時間在基礎設施上，而是能在幾天內從「我有一個機器人」轉變為「我正在發送智能機器人行為」，而不是幾個月。...