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# 覆盖

> 覆盖单元、集中度上限、重叠检查、场景真实性标准，以及每次交付中的覆盖报告

在同一个房间、同一种动作上增加更多小时，收益很小。覆盖是 Avala 在会改变模型学习内容的各个维度上规划并证明多样性的方式。

## 覆盖单元

一个覆盖单元是六个维度的一种组合。

| 维度 | 示例 |
| - | - |
| 环境 | 狭长型厨房、洗衣房、卧室、车库、酒店房间 |
| 机构 | 抽拉式洗碗机碗篮、对开门冰箱、顶开式洗衣机、无线电水壶底座 |
| 材质 | 湿的陶瓷、柔性袋子、叠好的棉织物、硬质塑料桶 |
| 交互原语 | 打开、抓取、倾倒、放置、折叠、插入、扣合 |
| 失败模式 | 滑落后重新抓取、放置失误、与障碍物碰撞、无 |
| 具身形态 | 人类第一人称视角、单臂、双臂、移动操作机器人 |

验收会记录每次采集的单元取值。MCP 工具 `get_campaign_acceptance_coverage` 报告在已验收的采集中哪些取值覆盖不足。简报为每个单元设定目标验收小时。[能力实验](/docs/zh/fleet-learning/capability-experiments.md)列出它所针对的单元。

Avala 依据一个公开的[目录](https://avala.ai/coverage/catalog)规划采集，该目录包含 26 个任务类别、175 个工作流。

## 集中度上限

简报设定任何单一取值在验收小时中可占的最大比例。常见的上限适用于：

* 单个地点
* 单个操作员
* 单台电器或单个机构单元
* 单个覆盖单元
* 低多样性动作，例如反复擦拭

Avala 在每次交付时测量集中度。会使某个取值超出上限的序列会被暂缓并报告。

## 重叠检查

Avala 为每个序列的视频内容生成指纹。重叠检查分三轮进行：

1. **完全相同的文件。** 通过哈希发现相同的文件。
2. **内容指纹。** 通过指纹匹配发现同一素材经过重新编码、裁剪时长或裁切画面的副本。
3. **相似性审核。** 来自同一地点和同一布置的近乎相同的场景会被标记给审核员。

简报说明每次交付与什么进行比对：交付本身、更早的交付，或您提供的参考素材。指纹带有版本号。覆盖报告注明所搜索的指纹版本和范围。

## 场景真实性标准

Avala 在真实的房间中采集真实的家务。该标准有四条规则。

* **保留普通的干扰物。** 让无关且安全的物品留在画面中，例如信件、手机或旁边的食品杂货。没有人会为了移动一个碗而清空整张桌子。
* **采集有意义的工作。** 使用自然的节奏和真实的家务目标。为慢而慢的动作、反复擦拭的循环、人为制造的洒落和摆拍的堆放都不符合标准。
* **改变整个环境。** 让采集分布在不同的住所、布局、操作员和电器上。换一个餐具或给同一个动作改个标签，不会构成新的环境。
* **允许有目的的整理。** 真实的请求，例如整理书桌，是有效的。记录初始状态、目标和结果。不要为了开始任务而制造混乱。

只有在同意、隐私和安全允许时，干扰物才会留在画面中。

## 覆盖报告

每次交付都附带一份覆盖报告。简报在采集开始前确定其字段、定义和阈值。

| 部分 | 内容 |
| - | - |
| 环境和人员 | 假名化的地点和采集员 ID。每个 ID 的小时数和序列数。房间类型、布局，以及相对上限的集中度。 |
| 电器证据 | 现场观察到的电器类别、形式和控件。按电器和设置统计的覆盖。 |
| 任务和动作覆盖 | 工作流。物体、子任务和交互原语。初始状态和结束状态。低多样性动作的占比。 |
| 覆盖单元 | 每个单元的验收小时与目标的对比，并列出空白和稀薄的单元。 |
| 自然性和动作 | 对节奏、有目的的动作、重复循环和摆拍条件的审核。用于校准的验收示例和拒收示例。 |
| 重叠和相似性 | 完全相同文件、指纹和相似性的检查结果。指纹版本和比对范围。 |
| 权利和验收 | 采集来源和同意记录。验收小时、拒收小时和[拒收原因](/docs/zh/fleet-learning/accepted-hour.md)。元数据模式版本。 |

交付前，Avala 会把测得的构成与简报进行比较。报告列出占比过高的地点、操作员、电器和动作，并在旁边列出缺失的单元。

## 通过 MCP 服务器读取覆盖

MCP 工具 `get_campaign_acceptance_coverage` 返回一个采集活动项目中每个维度取值的已验收采集数量。以逗号分隔的列表传入 `axes` 来选择维度。数量较少的取值表明该采集活动在哪里较为稀薄。参见[与 AI 一起使用 Avala](/docs/zh/getting-started/mcp.md)来连接您的助手。