Китайская компания Infinite Force представила систему интеллектуального обучения для воплощённого интеллекта DataGrid

Репортаж от Wedoany，30 июня компания Infinite Force официально представила систему сквозного интеллектуального обучения для воплощённого интеллекта DataGrid, состоящую из системы сбора данных, платформы обработки данных и аппаратной базы. Цель системы — объединить в единую цепочку производство данных, управление данными, обучение моделей и проверку на реальном оборудовании, необходимые для обучения роботов. Infinite Force была основана в 2023 году. Согласно открытым источникам, компания специализируется на разработке «воплощённого мозга» и роботов, имея исследовательские центры в Ханчжоу, Шэньчжэне и Пекине. Направления деятельности охватывают «воплощённый мозг», полный стек AI Infra и робототехнические продукты.

DataGrid — это не просто инструмент для сбора данных, а целая инженерная система, построенная вокруг обучения воплощённого интеллекта.

Текущая сложность воплощённого интеллекта сместилась с «возможности выполнить демонстрационное действие» на «возможность постоянно получать высококачественные данные и превращать их в воспроизводимую способность». Когда робот попадает в реальную среду, он сталкивается с такими проблемами, как изменение освещения, перекрытие объектов, пространственные различия, прерывание задач, смешанное движение людей и роботов, изменение траекторий. Одноразовое дистанционное управление, небольшое количество образцов и закрытая экспериментальная среда не могут охватить все эти переменные. Отраслевые исследования также указывают на то, что данные для обучения роботов обычно требуют мультимодальной гетерогенной информации, такой как визуальные данные, тактильные ощущения, силовые ощущения, траектории движения и состояние самого робота. Такие данные, в отличие от данных для больших языковых моделей, невозможно массово получить напрямую из интернета.

Ранее Infinite Force уже поместила замкнутый цикл данных в центр своей технологической системы. Согласно открытым источникам, её полный стек AI Infra охватывает такие этапы, как сбор данных, генерация симуляций, обучение моделей, развёртывание и оценка. Технический директор Ван Ичжоу ранее внедрил методы замкнутого цикла инженерии, замкнутого цикла данных и платформы обучения, накопленные в эпоху автономного вождения, в систему разработки воплощённого интеллекта.

Три компонента DataGrid, представленные на этот раз, соответствуют трём ключевым узлам в цепочке обучения воплощённого интеллекта. Система сбора данных отвечает за получение образцов из реальных задач, операций робота и взаимодействия со средой. Платформа обработки данных отвечает за очистку, аннотирование, сегментацию, контроль качества, преобразование форматов и организацию задач обучения. Аппаратная база отвечает за выполнение действий, проверку восприятия и воспроизведение задач после того, как модель возвращается на реального робота. В сочетании этих трёх компонентов обучение перестаёт быть дискретным процессом «собрать партию данных, обучить одну модель», а превращается в производственную систему, которая может итерироваться, отслеживаться и воспроизводиться.

Ранее правительство Сучжоу сообщило, что Сучжоуский промышленный парк и Infinite Force совместно создали «Центр обучения мозга для воплощённого интеллекта», формируя полный технологический замкнутый цикл от сбора и обработки данных до обучения и симуляционной проверки. Это соответствует направлению запуска DataGrid и также показывает, что Infinite Force расширяет разработку «воплощённого мозга» с уровня моделей на уровень обучающей инфраструктуры.

С точки зрения отраслевого ритма, компании в сфере воплощённого интеллекта борются не только за самих роботов, но и за данные, обучающие платформы и замкнутые сценарии. Аппаратные формы могут быстро итерироваться, но возможность робота попасть в сложные среды, такие как торговые центры, склады, производство, сфера услуг и дома, зависит от того, видели ли модели достаточно задач, объектов, пространств и аномалий. Ценность DataGrid заключается в том, чтобы объединить эти разрозненные переменные в единый процесс обучения, создав непрерывный цикл из сбора данных, обработки данных, обучения модели и аппаратной проверки, тем самым снижая затраты на перестройку при каждом входе в новый сценарий.

Запуск DataGrid компанией Infinite Force показывает, что её путь в области воплощённого интеллекта расширяется от «воплощённого мозга» до «системы интеллектуального обучения». Если в будущем будут постоянно публиковаться данные о масштабах сбора данных, диапазоне аппаратной совместимости, эффективности обучения и результатах проверки в реальных сценариях, DataGrid станет важным окном для наблюдения за способностью Infinite Force к коммерциализации воплощённого интеллекта.