Rerun：助力空间和具身AI的数据处理利器

Rerun作为一款在AI领域颇具特色的工具，为处理多模态数据提供了诸多便利，尤其在空间和具身AI方面有着出色的表现。

一、简介

Rerun拥有开源的特质，其涵盖了从数据摄入、存储、分析到流式传输等一系列功能，并且具备内置的可视化调试功能。这使得它能够在大规模数据处理场景下轻松应对，而且使用起来既快速又灵活，操作简便。

二、核心功能

• 强大的可视化功能：它为空间和具身AI提供了强大且灵活的可视化效果，用户能在短短几秒内就开始进行可视化操作。其安装无需繁琐的注册流程，只需少量代码就能快速上手运行，无论是C++、Python还是Rust语言环境，都能便捷使用，比如通过pip install rerun-sdk在Python环境中快速开启。
• 数据处理流程一体化：Rerun涵盖了从运行与记录系统数据，到利用SDK进行数据建模并写入存储或实时查看器，再到通过查看器理解数据行为、定位问题，以及从日志中提取信号用于进一步分析等一系列完整的数据处理流程。例如，用户可以使用SDK按照特定的数据模型（如时间感知的实体组件系统）对数据进行建模，像记录点、相机参数、图像等各类数据信息。
• 灵活的查询与构建功能：一方面，用户能够利用Rerun的查询API从杂乱的机器人记录数据中提取出时间对齐的数据集，并将其与常用的数据框库结合进行后续分析；另一方面，还可以通过代码或在UI中交互的方式构建布局、定制可视化效果，甚至能将查看器嵌入到Rust、JS或Gradio等应用程序中，使其成为工具的一部分。

三、使用案例

在实际应用中，像LeRobot这样的项目就将Rerun作为其可视化工具的重要组成部分。LeRobot是Huggingface针对现实世界机器人项目的先进AI项目，借助Rerun，能够更好地对数据进行处理和可视化展示，从而推动项目的发展。

四、开源与商业对比

• 开源方面：Rerun提供了可视化和简单的日志处理功能，采用MIT和Apache 2双重许可协议，社区用户可以基于此进行自由构建和拓展，比如不断完善其在不同数据类型（如地理空间数据、视频数据等）处理上的功能，像在Rerun 0.20版本中增加了对地理空间数据的早期支持以及对原生查看器的H.264视频支持等。
• 商业方面：虽然目前仍在与部分设计合作伙伴共同开发中，但已经规划了大规模数据管理、数据平台即时可视化与可调试等功能，未来有望为具身AI的数据处理提供更全面的商业解决方案。

五、总结

Rerun以其开源的优势、强大的功能以及在实际应用中的出色表现，在空间和具身AI的数据处理领域占据着重要的一席之地。无论是对于新手想要快速上手进行简单的数据处理与可视化，还是对于专业人士进行复杂的数据分析与项目开发，Rerun都不失为一个值得尝试的优秀工具。