Репортаж от Wedoany，10 июня компании Xingchen Intelligence и Bodeng Intelligence достигли соглашения о заказе на тысячу роботов и стратегическом сотрудничестве. Стороны планируют завершить масштабное развертывание и стабильную эксплуатацию роботов с тросовым приводом AI от Xingchen Intelligence к 2026 году, совместно создав «движок данных реального мира» для воплощенного интеллекта, чтобы систематически преодолеть ключевое узкое место перехода моделей от симуляции к реальности.
В настоящее время получение данных для воплощенного интеллекта в основном опирается на такие пути, как дистанционное управление реальными машинами, портативные демонстрации человека (UMI / Ego и др.), захват движений, синтез симуляции и интернет-видео/изображения. Однако такие проблемы, как нехватка мультимодальных данных физического мира, дефицит высококачественных практических данных и значительный разрыв Sim2Real в симуляционных данных, стали ключевыми узкими местами, сдерживающими развитие отрасли. По оценкам отрасли, объем физических интерактивных данных, необходимых для обучения моделей воплощенного интеллекта, достигает сотен петабайт, при этом текущий дефицит превышает 99%.
Стороны реализуют три меры для создания движка данных реального мира на тысячу роботов. Во-первых, будет построена распределенная «сеть сбора данных воплощенного интеллекта», формирующая непрерывный замкнутый цикл данных. Первоначальное развертывание будет проведено в ключевых регионах, таких как Гуандун и Аньхой, с созданием механизма циклической итерации «сбор данных — проверка качества — разметка данных — обучение модели — проверка в реальности». Во-вторых, на основе реального физического мира будут собираться данные различных типов. В сложных нестандартных сценариях, таких как домашние хозяйства, розничная торговля и коммерческие услуги, будут накапливаться высокоценные операционные данные, включающие мультимодальную информацию, взаимодействие с несколькими объектами, последовательности непрерывных действий и различные пространственные условия. На основе обратной связи от обучения модели будет постоянно оптимизироваться стратегия сбора данных с внедрением более сложных и сложных задач обучения. В-третьих, будет установлена цель годовой производительности данных в миллионы часов. Через стандартизированные процессы производства и обработки данных будет постоянно расширяться масштаб высококачественных данных.
Компания Xingchen Intelligence, как предприятие воплощенного интеллекта с AI в основе, создала полную стековую систему собственной разработки «AI-модель — воплощенная ОС — тросовое тело». Данные, полученные от реальных машин, естественным образом соответствуют требованиям обучения AI, обладая такими характеристиками, как высокая разнообразие, высокая антропоморфность, воспроизводимость операций (высокая точность повторного позиционирования), что гарантирует качество данных и ценность обучения с самого начала, превращая «сбор большого объема» в «эффективное использование». Компания Bodeng Intelligence, как строитель инфраструктуры реального мира AI в рамках данного сотрудничества, самостоятельно разработала ключевые платформы, такие как BRIC Robo, BASE Omni и Blink, создав полностью автоматизированную систему обучения, совместимую с различными режимами сбора, включая дистанционное управление, Ego, UMI, захват движений и многороботную координацию. Опираясь на три ключевые возможности — автоматизированную проверку качества, проверку физической согласованности и интеллектуальный конвейер данных, Bodeng Intelligence переводит производство данных реального мира из «ручного грубого режима» в эффективный режим «инженерии, автоматизации и индустриализации», значительно повышая точность данных и эффективность итераций.
Данное сотрудничество использует данные реальных машин Xingchen Intelligence как основу качества, полностью автоматизированную систему обучения Bodeng Intelligence как центр эффективности, а сеть сбора данных на тысячу роботов и годовую производительность в миллионы часов как масштабную поддержку, ускоряя замкнутый цикл данных «реальное обучение — итерация модели — обновление продукта». В будущем стороны будут использовать сложные реальные сценарии в качестве отправной точки, через совместную итерацию данных и моделей накапливать обобщаемые и переносимые решения, создавая воспроизводимый и масштабируемый образец внедрения воплощенного интеллекта, а также совместно строить надежную, открытую и устойчивую ключевую инфраструктуру Physical AI.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
