Dữ liệu huấn luyện AI vật lý thiếu hụt cả một bậc độ lớn; mấu chốt là chuyển động tác của con người thành dữ liệu robot có thể sử dụng
Agibot ra mắt công cụ dữ liệu tiền huấn luyện robot; thử nghiệm cho thấy dữ liệu huấn luyện hiệu quả có thể tăng hơn 40 lần. Huayuan Securities cho rằng lợi thế cạnh tranh của các nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu sẽ mở rộng từ thu thập sang chuyển đổi động tác và hạ tầng huấn luyện.
Nguồn gốc：财联社Xuất bản lần đầu trên Unhidea：Ngày của tài liệu gốc：
Điểm chính
Lượng dữ liệu thực tế cần cho AI vật lý chênh lệch một bậc độ lớn so với dữ liệu chất lượng cao hiện có. Giá trị của nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu phụ thuộc vào khả năng thu thập với chi phí thấp và chuyển đổi thành dữ liệu động tác mà robot có thể sử dụng.
Vì sao huấn luyện robot cần thêm dữ liệu thực tế?
Theo ước tính của các tổ chức, để các mô hình nền tảng trí tuệ hiện thân đạt đến “khoảnh khắc ChatGPT” của riêng mình, cần ít nhất hàng chục triệu giờ dữ liệu thực tế. Hiện dữ liệu thực tế chất lượng cao sẵn có trên toàn cầu chỉ ở mức hàng trăm nghìn đến hàng triệu giờ, tạo ra khoảng cách một bậc độ lớn giữa cung và cầu.
Khi các công ty phát triển mô hình bước vào lĩnh vực AI vật lý, dữ liệu huấn luyện cần được mua từ bên ngoài hoặc cùng xây dựng với các nhà sản xuất robot. Do đó, hoạt động thu thập dữ liệu có thể tạo ra nhu cầu bên ngoài có thể được định giá độc lập.
Video thao tác của con người trở thành dữ liệu huấn luyện robot như thế nào?
Công cụ dữ liệu đa nền tảng robot “Chorus众行” do Agibot ra mắt có thể chuyển video thao tác của con người được ghi lại bằng nhiều thiết bị thành dữ liệu tiền huấn luyện phù hợp với các nền tảng robot khác nhau. Thử nghiệm cho thấy công cụ này có thể tăng dữ liệu huấn luyện robot hiệu quả hơn 40 lần.
Huayuan Securities cho rằng thu thập lượng lớn dữ liệu góc nhìn thứ nhất với chi phí thấp chỉ là bước đầu; quan trọng hơn là chuyển thao tác của con người thành dữ liệu huấn luyện động tác mà robot có thể sử dụng. Các nhà cung cấp có năng lực tái dựng không gian 3D, trích xuất quỹ đạo chuyển động và mô phỏng vật lý có cơ hội mở rộng từ thu thập dữ liệu sang tài sản dữ liệu và hạ tầng huấn luyện.
Hoạt động kinh doanh của các công ty niêm yết liên quan đến lĩnh vực này ra sao?
Tianqi cung cấp giải pháp trí tuệ hiện thân cho môi trường công nghiệp, bao gồm điều chỉnh hệ thống robot hoàn chỉnh, thu thập dữ liệu bằng robot thực trong môi trường công nghiệp thực tế và đào tạo thực hành thông minh, cùng với tùy chỉnh thuật toán cho các lĩnh vực ứng dụng chuyên biệt.
Hệ thống ghi lại chuyển động quang học của LUSTER đã được sử dụng để thu thập dữ liệu robot hình người và kiểm tra trong sản xuất hàng loạt; công ty cũng hợp tác với các nhà sản xuất robot và trung tâm thu thập dữ liệu. Doanh thu hệ thống này của công ty tăng nhanh trong năm 2025 nhờ nhu cầu về trí tuệ hiện thân, đạt được bước thương mại hóa ban đầu.
