أخبار ar.wedoany.com، في 10 يونيو، أبرمت شركة Xingchen Intelligence وشركة Bodeng Intelligence اتفاقية طلبية لألف روبوت وشراكة استراتيجية، حيث تخطط الشركتان لإكمال النشر واسع النطاق والتشغيل المستقر لروبوتات Xingchen Intelligence التي تعمل بالحبال والذكاء الاصطناعي بحلول عام 2026، وبناء "محرك بيانات العالم الحقيقي" الموجه للذكاء الجسدي (Embodied Intelligence) بشكل مشترك، وذلك لاختراق الاختناق الرئيسي المتمثل في انتقال النماذج من المحاكاة إلى الواقع بطريقة منهجية.
حاليًا، يعتمد الحصول على البيانات للذكاء الجسدي بشكل أساسي على مسارات مثل التشغيل عن بُعد للروبوتات الحقيقية، والعرض البشري المحمول (UMI / Ego وغيرها)، والتقاط الحركة، والمحاكاة الاصطناعية، وصور وفيديو الإنترنت. ومع ذلك، فإن مشاكل مثل ندرة البيانات متعددة الوسائط في العالم المادي، وندرة بيانات التشغيل عالية الجودة، والفجوة الكبيرة بين بيانات المحاكاة والواقع (Sim2Real Gap)، أصبحت اختناقات رئيسية تعيق تطور الصناعة. تشير التقديرات الصناعية إلى أن البيانات المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الجسدي تصل إلى مئات البتابايت (PB)، مع تجاوز الفجوة الحالية 99%.
ستقوم الشركتان ببناء محرك بيانات العالم الحقيقي لألف روبوت من خلال ثلاثة إجراءات رئيسية. أولاً، بناء "شبكة جمع بيانات موزعة للذكاء الجسدي" لتشكيل نظام حلقة بيانات مستمرة، مع النشر الأولي في المناطق الرئيسية مثل قوانغدونغ وأنهوي، لفتح آلية التكرار الدورية لـ "جمع البيانات - فحص الجودة - وضع العلامات على البيانات - تدريب النموذج - التحقق الواقعي". ثانيًا، جمع أنواع متعددة من البيانات بناءً على العالم المادي الحقيقي، مع التركيز على السيناريوهات المعقدة وغير القياسية مثل المنازل والتجزئة والخدمات التجارية، والتراكم المستمر لبيانات التشغيل عالية القيمة التي تشمل المعلومات متعددة الوسائط والتفاعل متعدد الأجسام وتسلسلات الحركة المستمرة والظروف المكانية المتعددة، وتحسين استراتيجية جمع البيانات باستمرار بناءً على ملاحظات تدريب النموذج، وإدخال مهام تدريب أكثر تعقيدًا وتحديًا. ثالثًا، تحديد هدف طاقة إنتاجية سنوية تصل إلى ملايين الساعات، من خلال عمليات إنتاج ومعالجة بيانات موحدة، والتوسع المستمر في حجم البيانات عالية الجودة.
باعتبارها مؤسسة ذكاء جسدي تركز على الذكاء الاصطناعي، قامت Xingchen Intelligence ببناء نظام بحث وتطوير متكامل ثلاثي الأبعاد ذاتيًا يشمل "نموذج الذكاء الاصطناعي - نظام التشغيل الجسدي - الهيكل الأساسي للحبال". البيانات المنتجة من روبوتاتها الحقيقية تلبي بشكل طبيعي احتياجات تدريب الذكاء الاصطناعي، وتتميز بخصائص مثل التنوع العالي، والمحاكاة العالية للبشر، وقابلية إعادة إنتاج التشغيل (دقة تحديد المواقع المتكررة العالية)، مما يضمن جودة البيانات وقيمة التدريب من المصدر، ويحول "جمع الكثير" حقًا إلى "استخدام جيد". من جانبها، باعتبارها شركة بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي في هذا التعاون، قامت Bodeng Intelligence بتطوير منصات أساسية مثل BRIC Robo وBASE Omni وBlink بشكل مستقل، وبناء نظام محرك تدريب مؤتمت بالكامل، يمكنه التوافق مع أنماط الجمع المتنوعة مثل التشغيل عن بُعد وEgo وUMI والتقاط الحركة والتعاون متعدد الروبوتات. بالاعتماد على القدرات الأساسية الثلاث المتمثلة في الفحص الآلي للجودة، والتحقق من الاتساق الفيزيائي، وخط أنابيب البيانات الذكي، تدفع Bodeng Intelligence إنتاج بيانات العالم الحقيقي من "النمط اليدوي التقريبي" إلى "النمط الفعال الهندسي والمؤتمت والصناعي"، مما يعزز بشكل كبير دقة البيانات وكفاءة التكرار.
يعتمد هذا التعاون على بيانات الروبوتات الحقيقية من Xingchen Intelligence كقاعدة جودة، ونظام محرك التدريب المؤتمت بالكامل من Bodeng Intelligence كمركز كفاءة، وشبكة جمع البيانات لألف روبوت والطاقة الإنتاجية السنوية لملايين الساعات كدعم للحجم، لتسريع حلقة البيانات الطائرة لـ "التدريب الحقيقي - تكرار النموذج - ترقية المنتج". بالنظر إلى المستقبل، ستتخذ الشركتان السيناريوهات الحقيقية المعقدة كنقطة انطلاق، من خلال التكرار المشترك للبيانات والنماذج لترسيب حلول عامة وقابلة للنقل، وبناء نموذج قابل للتكرار والتوسع للنشر واسع النطاق للذكاء الجسدي، وبناء بنية تحتية أساسية للذكاء الاصطناعي الفيزيائي (Physical AI) موثوقة ومفتوحة ومستدامة بشكل مشترك.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
