¿Por qué necesita el entrenamiento de robots la recopilación de datos?

  • Los robots utilizan sensores, cámaras, radares y otros equipos, junto con el control humano o la simulación, para recopilar datos brutos multidimensionales de escenarios reales que sirven de material para el entrenamiento posterior de la inteligencia.
  • Los datos no solo deben abarcar múltiples escenarios, sino también equilibrar la precisión, la compatibilidad y la eficiencia a gran escala. Con los avances de los modelos fundacionales de propósito general, el informe prevé un aumento de la demanda de datos, que se cubrirá tanto mediante compras externas como mediante la recopilación propia de las empresas.

¿Qué ventajas y desventajas presentan las cuatro vías de recopilación?

  • La teleoperación ofrece datos de la máxima calidad, pero tiene un costo mayor y se utiliza principalmente para obtener datos de alta calidad para el aprendizaje por imitación; UMI equilibra costo y calidad y permite recopilar rápidamente datos de demostración cuando es difícil desplegar robots físicos a gran escala.
  • EGO es actualmente el enfoque de uso predominante, tiene un costo menor y se emplea principalmente para el preentrenamiento de modelos fundacionales. En teoría, los datos de simulación ofrecen la mayor capacidad de producción y el menor costo, con un gran potencial para el preentrenamiento a gran escala.
  • El informe prevé que en el futuro se utilicen varios enfoques tecnológicos en distintos escenarios: el equilibrio entre la calidad de recopilación, el costo y la velocidad de expansión determina los usos adecuados para cada uno.

¿Cuál es el potencial del mercado intermedio y cómo avanza el sector?

  • Wen Ji, de Zheshang Securities, calcula en un escenario neutral que el mercado intermedio de recopilación de datos alcanzará 174,1 mil millones de yuanes en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta de 203% entre 2026 y 2030. La firma considera que este segmento se encuentra en una fase de desarrollo de 0 a 1 y señala que conviene prestar atención a los proveedores de conjuntos de datos, las empresas de recopilación que integran software y hardware, las empresas de posprocesamiento de datos y las plataformas de simulación.
  • La Base Piloto Nacional de Aplicaciones de Inteligencia Artificial de Hangzhou (Inteligencia Incorporada) está realizando una ampliación de capital por un total de 200 millones de yuanes y propone elevar su capital registrado de 100 millones de yuanes a 300 millones de yuanes; se espera que la ampliación y la reestructuración accionaria concluyan a finales de 2026.
  • Beijing Noitom, filial de Leyard, ha prestado servicios a varios fabricantes de robots y ha participado en la creación de varios centros de entrenamiento de robots y de recopilación de datos, ofreciendo soluciones que incluyen equipos de captura de movimiento, recopilación de datos y aplicaciones para distintos escenarios.