Robot eğitimi için veri toplama neden gerekli?

  • Robotlar, sensörler, kameralar, radarlar ve diğer ekipmanları insan kontrolü veya simülasyonla birlikte kullanarak gerçek ortamlardan çok boyutlu ham veriler toplar; bu veriler daha sonraki zekâ eğitimi için malzeme sağlar.
  • Verilerin yalnızca birçok senaryoyu kapsaması değil, aynı zamanda doğruluk, uyumluluk ve büyük ölçekte verimlilik arasında denge kurması gerekir. Genel amaçlı temel modellerdeki ilerlemelerle birlikte rapor, veri talebinin artacağını ve bu talebin hem dışarıdan satın almayla hem de şirketlerin kendi topladığı verilerle karşılanacağını öngörüyor.

Dört veri toplama yöntemi arasındaki ödünleşimler neler?

  • Uzaktan kontrol en yüksek kaliteli veriyi sağlar, ancak maliyeti daha yüksektir ve başlıca yüksek kaliteli taklit yoluyla öğrenme verileri için kullanılır; UMI, maliyet ve kaliteyi dengeler ve fiziksel robotların büyük ölçekte kullanılmasının zor olduğu durumlarda gösterim verilerini hızla toplayabilir.
  • EGO, günümüzde yaygın olarak kullanılan yaklaşımdır; maliyeti daha düşüktür ve başlıca temel modellerin ön eğitiminde kullanılır. Simülasyon verileri teorik olarak en yüksek üretim kapasitesine ve en düşük maliyete sahiptir; büyük ölçekli ön eğitimde önemli potansiyel taşır.
  • Rapor, gelecekte farklı teknolojik yaklaşımların farklı senaryolarda kullanılacağını öngörüyor: toplama kalitesi, maliyet ve genişleme hızı arasındaki ödünleşimler, her birinin uygun kullanım alanlarını belirliyor.

Orta aşama pazarının potansiyeli ve sektördeki gelişmeler nasıl?

  • Zheshang Securities’ten Wen Ji, nötr senaryoda orta aşamadaki veri toplama pazarının 2030 yılında 174,1 milyar yuana ulaşacağını ve 2026 ile 2030 arasındaki bileşik yıllık büyüme oranının %203 olacağını hesaplıyor. Kurum, bu alanın 0’dan 1’e gelişim aşamasında olduğunu düşünüyor ve veri seti tedarikçileri, yazılım ve donanımı bütünleştiren veri toplama şirketleri, veri son işleme firmaları ve simülasyon platformlarının takip edilebileceğini belirtiyor.
  • Hangzhou Ulusal Yapay Zekâ Uygulamaları Pilot Tesisi (Bedenlenmiş Zekâ), toplam 200 milyon yuanlık sermaye artışı gerçekleştiriyor; kayıtlı sermayenin 100 milyon yuandan 300 milyon yuana çıkarılması planlanıyor. Sermaye artışı ve ortaklık yapısının yeniden düzenlenmesinin 2026 yılı sonunda tamamlanması bekleniyor.
  • Leyard bünyesindeki Beijing Noitom, birçok robot üreticisine hizmet verdi ve çeşitli robot eğitim merkezleri ile veri toplama merkezlerinin kurulmasına katıldı; hareket yakalama ekipmanları, veri toplama ve farklı senaryolara yönelik uygulamalar dâhil çözümler sunuyor.