Mengapa pelatihan robot membutuhkan pengumpulan data?

  • Robot menggunakan sensor, perangkat kamera, radar, dan peralatan lain, dipadukan dengan kendali manusia atau simulasi, untuk mengumpulkan data mentah multidimensi dari situasi nyata sebagai bahan pelatihan kecerdasan selanjutnya.
  • Data tidak hanya harus mencakup berbagai situasi, tetapi juga perlu menyeimbangkan akurasi, kompatibilitas, dan efisiensi dalam skala besar. Seiring terobosan pada model fondasi serbaguna, laporan tersebut memperkirakan permintaan data meningkat dan dipenuhi melalui pembelian eksternal serta pengumpulan mandiri oleh perusahaan.

Apa saja pertimbangan dalam empat metode pengumpulan?

  • Teleoperasi menghasilkan data dengan kualitas terbaik, tetapi biayanya lebih tinggi dan terutama digunakan untuk data pembelajaran imitasi berkualitas tinggi; UMI menyeimbangkan biaya dan kualitas serta dapat mengumpulkan data demonstrasi dengan cepat ketika robot fisik sulit diterapkan dalam skala besar.
  • EGO saat ini merupakan pendekatan utama, dengan biaya lebih rendah, dan terutama digunakan untuk prapelatihan model fondasi. Secara teori, data simulasi memiliki kapasitas produksi tertinggi dan biaya terendah, serta berpotensi besar untuk prapelatihan berskala besar.
  • Laporan tersebut memperkirakan berbagai pendekatan teknologi akan digunakan dalam situasi yang berbeda pada masa mendatang: pertimbangan antara kualitas pengumpulan, biaya, dan kecepatan ekspansi menentukan kegunaan yang sesuai bagi masing-masing pendekatan.

Bagaimana potensi pasar tingkat menengah dan perkembangan industrinya?

  • Wen Ji dari Zheshang Securities memperkirakan dalam skenario netral bahwa ukuran pasar pengumpulan data tingkat menengah akan mencapai 174,1 miliar yuan pada 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan majemuk sebesar 203% dari 2026 hingga 2030. Perusahaan itu menilai segmen ini sedang dalam tahap perkembangan dari 0 ke 1, dan menyarankan untuk mencermati pemasok kumpulan data, penyedia pengumpulan terintegrasi perangkat lunak dan perangkat keras, perusahaan pascapemrosesan data, serta platform simulasi.
  • Pusat Percontohan Nasional Aplikasi Kecerdasan Buatan Hangzhou (Kecerdasan Terwujud) sedang melakukan penambahan modal senilai total 200 juta yuan, dengan modal terdaftar direncanakan naik dari 100 juta yuan menjadi 300 juta yuan; penambahan modal dan restrukturisasi kepemilikan saham diperkirakan selesai pada akhir 2026.
  • Beijing Noitom, anak usaha Leyard, telah melayani sejumlah produsen robot dan berpartisipasi dalam pembangunan beberapa pusat pelatihan robot dan pusat pengumpulan data, dengan menyediakan solusi yang mencakup perangkat penangkapan gerak, pengumpulan data, dan penerapan dalam berbagai situasi.