Kuna robootikauuringud liiguvad kontrollitavatest laboriseadetest kaugemale,{0}}reaalmaailma keskkondadesse, on AGIBOTi andmetel muutunud nõudlus suuremahuliste-kvaliteetsete{2}}andmete järele üha kriitilisemaks. Ettevõte andis täna välja AGIBOT WORLD 2026, avatud-allikaga heterogeense andmestiku, mille eesmärk on süstemaatiliselt toetada kehastatud intelligentsuse viit peamist uurimisviisi.
"Andmekogum sisaldab struktureeritud, kõrgekvaliteetseid ja täpselt kommenteeritud-reaalmaailma robotiandmeid, pakkudes arendajatele ja teadlastele tugeva aluse järgmise-põlvkonna AI-süsteemide koolitamiseks," ütles AGIBOT.
AGIBOT WORLD järgib vabas -vormis andmete-kogumise strateegiat
AGIBOT WORLD 2026 hõlmab laia valikut pärismaailma-keskkondi, sealhulgas äripindu, kodusid ja igapäevaseid stsenaariume. AGIBOT ütles, et see kajastab keerukust, varieeruvust ja ettearvamatust, millega robotid peavad praktikas hakkama saama.
Erinevalt tavapärastest andmekogudest, mis on üles ehitatud korduvatele ja skriptitud demonstratsioonidele, on Shanghai{0}}põhine ettevõte võtnud vaba-vormis andmete-kogumise lähenemisviisi, milles teleoperaatorid täidavad dünaamiliselt ülesandeid, mis põhinevad reaalajas-.
Ta väitis, et see strateegia võib märkimisväärselt suurendada mitmekesisust igas episoodis ja parandada üldistamist mitmes mõõtmes, sealhulgas objektikategooriates, algkonfiguratsioonides ja ülesannete täitmise järjestustes. AGIBOT ütles, et selle robot kasutab paindlikku ratastega alust, liigendatud pea- ja vöökohaliigutusi ning tõste{1}}kalle tõhusaks, loomulikuks ja hästi ülekantavaks andmete kogumiseks.
Paralleelselt konstrueerib AGIBOT simulatsioonis 1:1 digitaalseid kaksikkeskkondi, kusjuures kõik vastavad simulatsiooniandmed avaldatakse koos tegeliku-maailma andmestikuga
Uuendused ületavad lõhe andmete ja tegeliku roboti käitumise vahel
"Kehastatud AI põhiküsimus jääb alles: kas andmed kajastavad tõeliselt seda, kuidas robot töötab integreeritud süsteemina?" märkis AGIBOT. Selle probleemi lahendamiseks on ettevõte kasutusele võtnud mitmeid funktsioone:
Terve{0}}keha kontroll (WBC):See võimaldab koordineeritud kontrolli käsivarte, talje ja käte üle, võimaldades robotitel ülesandeid sujuvamalt täita ühtse süsteemina, mitte üksikute liigutustega.
Esimene-inimene väljaspool-visuaalset-kaugust kaugoperatsioonist:Roboti taju on kooskõlas operaatori omaga, võimaldades intuitiivsemat, pidevat ja ülekantavat juhtimist.
Sundkontrollitud andmete kogumine{0}}AGIBOT ütles, et see on hõlmanud kontaktidünaamikat ja jõu tagasisidet, jäädvustades mitte ainult liikumistrajektoore, vaid ka tegelikke füüsilisi koostoimeid.
„Need võimalused koos tagavad, et andmestik kajastab täpsemalt robotite tegelikku käitumist{0}},“ kinnitas ettevõte.
Tööstusliku-klassi riistvara toidab andmekonveieri
AGIBOT selgitas, et andmestik kogutakse G2 riistvaraplatvormile, mis integreerib suure jõudlusega-liigendi täiturmehhanisme, multi-modaalseid andureid ja suure-jõudlusega domeenikontrollerit, et toetada täpset jõu juhtimist ja skaleeritavat arendust.
Varustatud Zhixing 90D haaratsidega ja osava OmniHandiga, jäädvustab G2 ühtse konveieri raames sünkroonitud multi-modaalseid andmeid-, sealhulgas RGB(D), puutesignaale, lidari punktipilvi, IMU andmeid ja kogu keha liigendseisundeid-.
AGIBOT lisas, et iga andmeepisood läbib põhjaliku puhastamise ja valideerimise selle "tööstusliku-klassi" andme-töötlussüsteemi kaudu, tagades valmisoleku laiaulatuslikuks-mudelite koolituseks ja uurimisrakendusteks.
1. faasi väljalase: imitatsiooniõpe
Ettevõte teatas, et kavatseb AGIBOT WORLD 2026 välja anda viies etapis, millest igaüks on kooskõlas kehastatud intelligentsuse uurimise põhisuunaga.
Esimene väljaanne keskendub imitatsiooniõppele, mis on võtmeparadigma, mis võimaldab robotitel omandada keerulisi füüsilisi oskusi ekspertide demonstratsioonidest. See etapp hõlmab sadu tunde reaalmaailma-andmeid, mida kogutakse peamiselt äri- ja teeninduskeskkondades. Andmekogum ühendab:
Ülesande-taseme kirjeldused (segmendi-taseme juhised)
Toimingute järjestused (samm{0}}sammu haaval-käivitamine)
Aatomioskuste sildid (nt tõmba, aseta)
Objekti annotatsioonid (2D piirdekastid ja atribuudid, nagu nimi ja värv)
"Oluline on see, et vigade{0}}taastetrajektoorid säilitatakse ja neile tehakse märkused," ütles AGIBOT. "See hierarhiline märkuste raamistik-, mis ulatub kõrge-taseme ülesannetest kuni madala-taseme toiminguteni-, tagab täpsuse ja korrigeerivad prioriteedid, mis on vajalikud tugevamate ja kohanemisvõimelisemate kehastatud agentide koolitamiseks."
AGIBOT WORLD on osa pikaajalisest{0}}pühendumisest AI-ökosüsteemile
AGIBOT ütles, et see kuulub väikesesse rühma idufirmasid, kes kasutavad pikaajalist-infrastruktuuri-põhist lähenemist kehastatud intelligentsusele.
Tunnistades varakult, et kvaliteetsed andmed on -kvaliteetsed andmed robotite järgmise põlvkonna võimete avamise aluseks, on ettevõte järjekindlalt avanud-allikatega miljonis-suuruses reaalse-andmekogumeid ja simulatsiooniandmeid.
AGIBOT ütles, et see pingutus peegeldab selle laiemat eesmärki kehastatud intelligentsuses: demokratiseerida juurdepääs kvaliteetsetele{0}}robotite andmetele. Ökosüsteemi AGIBOT WORLD jätkuva arengu kaudu soovib ettevõte anda oma panuse ülemaailmsesse robootikakogukonda ja kiirendada kehastatud tehisintellekti üleminekut uurimislaboritest reaalmaailma{2}}rakendustesse.