Pokok utamaSuochen Technology memanfaatkan kemampuan simulasi industrinya sebagai dasar untuk berekspansi ke model AI fisik, data sintetis, dan rangkaian alat pelatihan robot.
Bagaimana pembagian dua lini produk tersebut?
- Suochen Technology membentuk dua lini produk, “Tiangong” dan “Kaiwu”. Lini pertama mencakup simulasi industri, perangkat lunak otomasi, sistem kontrol, serta solusi pengelolaan dan pengendalian produksi; lini kedua menyasar skenario fisik yang kompleks, meliputi pengembangan AI fisik, pelatihan model, agen, dan data sintetis.
- Berdasarkan platform pengembangan dan penerapan AI fisik serta bengkel pintar yang sudah ada, perusahaan juga meluncurkan agen, produk data sintetis, dan model fisika dunia, masing-masing untuk meningkatkan kecerdasan alur kerja simulasi, menghasilkan data, dan menyimulasikan medan fisika yang lebih mendalam.
Masalah apa yang ingin dipecahkan oleh model fisika dunia?
- Perusahaan menyatakan bahwa model fisika dunia “Yingzao · Wanxiang” digerakkan oleh fisika berpresisi tinggi dan menggabungkan kemampuan persepsi, generasi, dan prediksi AI untuk memperluas cakupan simulasi dari lingkungan permukaan yang dapat diamati hingga medan fisika yang lebih mendalam.
- Cakupan kemampuannya meliputi model visi-tindakan, model multimodal untuk gaya, sentuhan, dan suara, serta simulasi fenomena fisik tersembunyi seperti tegangan internal material, geseran aliran udara, dan interferensi elektromagnetik.
Pada bagian mana saja kerja sama dengan Unitree Technology dilakukan?
- Suochen Technology telah menandatangani perjanjian kerja sama strategis dengan Unitree Technology dan pihak lain untuk bersama-sama membangun Basis Eksperimen Inovasi Kekuatan Produktif Berkualitas Baru Unitree di Distrik Qiantang. Kerja sama ini mencakup pelatihan teknis, validasi skenario, dan pengembangan kemampuan layanan publik.
- Dalam kerja sama di basis tersebut, Suochen Technology berfokus menyediakan perangkat lunak simulasi AI fisik yang dikembangkan di dalam negeri dan rangkaian alat pendukung untuk merekonstruksi skenario nyata secara virtual, menghasilkan data sintetis multimodal, dan memvalidasi kualitas. Perusahaan juga mendukung pelatihan model, transfer kebijakan, dan evaluasi kinerja dalam lingkungan simulasi, serta menghubungkan pelatihan virtual dengan validasi skenario nyata.