Почему исследования смещаются к сбору данных?

  • Материал переносит основное узкое место физического ИИ с самого робота на данные: для внедрения больших моделей могут потребоваться высококачественные данные объёмом в десятки миллиардов часов, тогда как существующие открытые наборы данных исчисляются лишь миллионами записей и часов. Поэтому масштаб и качество предложения данных ограничивают расширение возможностей обучения.
  • По оценке одной организации, мировой спрос на сбор данных для роботов вырастет примерно с 10,8 млн часов в 2027 году до 2,925 млрд часов в 2031 году, а соответствующий объём рынка увеличится с 7,8 млрд юаней до 824 млрд юаней. Этот прогноз зависит от дальнейшего роста потребности в обучении и синхронного расширения возможностей сбора, разметки и обработки; в материале отмечается, что мощности по разметке и высокоточное оборудование для сбора по-прежнему ограничены.

Какие задачи решают недорогие данные и данные с реальных роботов?

  • Четыре способа сбора включают дистанционное управление реальным роботом, сбор без корпуса робота с помощью UMI и Ego, моделирование и синтез, а также генерацию моделью мира. Сбор без корпуса робота дешевле и его проще развернуть заранее, тогда как данные с реальных роботов служат «золотым стандартом» для проверки обучения; эти подходы используются на разных этапах.
  • Разница в стоимости определяет сочетание данных: визуальные данные Ego предлагаются примерно по 120–500 юаней за час, а данные с реальных роботов и дистанционного управления — примерно по 500–2000 юаней за час; моделированные и синтетические данные служат недорогим дополнением. Организация ожидает, что визуальные данные Ego станут крупнейшей категорией, после чего вырастут объёмы тактильных данных и данных с реальных роботов.
  • В технической архитектуре также есть разделение функций. Согласно оценке материала, универсальные большие модели отвечают за планирование и семантическое понимание, VLA преобразует визуальную и языковую информацию в управление действиями, а модели мира предсказывают последствия действий. Тонкие манипуляции и координация контакта по-прежнему требуют специализированного обучения управлению, поэтому востребованы данные разных типов, включая визуальные, данные о положении и тактильные.

На каких этапах закупки могут начаться раньше?

  • Отраслевое исследование описывает следующую последовательность: если в 2027 году объём заказов производителей оборудования для сбора данных вырастет, им потребуется заранее закупить IMU крупными партиями. IMU отслеживают положение при движении и пространственные траектории, поэтому закупка датчиков может предшествовать поставке конечного оборудования; ключевое условие — своевременный рост заказов на оборудование.
  • Orbbec выпустила в июле 2026 года аппаратную платформу для сбора данных без корпуса робота, охватывающую вид от первого лица, операции с ручными устройствами, взаимодействие запястья и синхронизацию устройств. Среди её клиентов — поставщики услуг сбора данных, разработчики больших моделей и робототехнические компании. Точка коммерческого взаимодействия — закупка оборудования этими клиентами при создании систем сбора.
  • Пример компании, находящейся ближе к стадии продаж, — Skyworth Digital: материал ссылается на информацию из коммуникаций компании, согласно которой её продукты для сбора данных серии EGO уже продаются как внутри страны, так и за рубежом. Выпуск продукта, подключение клиентов и фактические продажи относятся к разным этапам, поэтому прогресс компании следует оценивать применительно к конкретному этапу.

Данные уже накоплены, но насколько далеко до выручки?

  • Промышленный центр сбора данных и практического обучения, управляемый Tianqi, накопил почти 20 тыс. часов мультимодальных данных, задействовал более сотни роботов и охватил сценарии производства автомобилей, аккумуляторов и продукции 3C. Его точка взаимодействия — сочетание реальных промышленных условий, оборудования для сбора и систем управления разметкой, позволяющее формировать обучающие наборы данных.
  • Коммерциализация в сфере моделирования находится на более ранней стадии. Через контролируемое совместное предприятие Fengyuzhu уже вышла в области физического моделирования, обучения Sim2Real и синтетических пространственных данных, но пока не раскрыла выручку от бизнеса физического ИИ; материал напрямую связывает потенциал роста этого бизнеса с реализацией заказов Fengying Technology. Между расширением отраслевого рынка и ростом выручки отдельной компании остаётся этап преобразования возможностей в заказы.