想了解来自斯坦福、Physical Intelligence、Waymo、https://t.co/Cg1jQdPa8a 和 YC 初创公司的博士们眼中，当前机器人领域的 SOTA 是什么吗？

物理 AI 的数据层

来源：https://rerun.io/

开源 SDK。一个统一的工具链，用于记录、转换、查询、查看和训练多速率、多模态数据。

这是一个可以基于它进行构建的灵活框架，而不是一个你无法更改的平台。

pip install rerun-sdk
rerun

阅读文档 (https://rerun.io/docs)

@rerun-io/rerun… (https://github.com/rerun-io/rerun)

可视化一切

查看数据集、调试细节级问题，并在流程的每个阶段用你自己的视图和工具进行扩展。

查询与转换

对任意机器人数据执行完整的数据帧（dataframe）或 SQL 查询。通过后处理或标注进行扩展，就像向表格添加列一样简单。

记录、存储与转换

将多速率、多模态数据以列块（column-chunks）的形式存储在 rrd 文件中。既可以直接记录，也可以轻松地从任何其他格式转换。

开源维护

我们是大家喜爱和依赖的开源项目的积极贡献者。

Rerun Hub

为你的数据循环提供动力的基础设施

这是 Rerun 数据层的生产后端。通过目录、字节范围索引和检索，将你的对象存储变成一个可查询、可流式传输的基础。在边缘或靠近数据的位置运行转换。

查询

用 SQL 查询你的录制数据

在你的目录中运行任意 SQL 或数据帧查询，深入查询录制数据内部的列、时间范围和值，而不仅仅是它们的元数据。

转换

无需复制即可优化你的数据

添加派生列并演进 schema，而不会破坏历史数据。你使用 SDK 运行转换；Hub 将派生数据和原始录制数据组织在一起。

训练