de.wedoany.com-Bericht: Am 30. Juni hat Infinite Force offiziell das DataGrid-End-to-End-Trainingssystem für verkörperte Intelligenz vorgestellt. Das System besteht aus einem Datenerfassungssystem, einer Datenverarbeitungsplattform und einer Hardware-Basis. Ziel ist es, die für das Robotertraining erforderliche Datenproduktion, Datenverwaltung, Modelltraining und Roboter-Verifikation zu einer vollständigen Kette zu verbinden. Infinite Force wurde 2023 gegründet. Öffentlichen Informationen zufolge konzentriert sich das Unternehmen auf die Entwicklung von verkörperten Gehirnen und Robotern, unterhält Forschungs- und Entwicklungsnetzwerke in Hangzhou, Shenzhen und Peking und deckt die Geschäftsbereiche verkörpertes Gehirn, Full-Stack-AI-Infrastruktur und Roboterprodukte ab.
DataGrid ist kein einzelnes Erfassungswerkzeug, sondern ein um das Training verkörperter Intelligenz herum aufgebautes technisches System.
Die derzeitige Herausforderung der verkörperten Intelligenz hat sich von der Frage „Kann man Demonstrationsbewegungen ausführen?" hin zur Frage „Kann man kontinuierlich qualitativ hochwertige Daten gewinnen und diese in wiederverwendbare Fähigkeiten umwandeln?" verlagert. Sobald Roboter in reale Szenarien gelangen, stoßen sie auf Probleme wie Lichtveränderungen, Objektverdeckungen, räumliche Unterschiede, Aufgabeneinschübe, Mensch-Roboter-Gemengelagen und Pfadänderungen. Einmalige Fernsteuerung, wenige Stichproben und geschlossene Versuchsumgebungen können diese Variablen kaum abdecken. Branchenstudien weisen auch darauf hin, dass Robotertrainingsdaten in der Regel multi-modale und heterogene Informationen wie visuelle, taktile, kraftbezogene, Bewegungsbahn- und Körperzustandsdaten erfordern, die im Gegensatz zu großen Sprachmodellen nicht einfach in großem Umfang aus dem Internet gewonnen werden können.
Infinite Force hat den Datenkreislauf bereits zuvor in den Mittelpunkt seines Technologiesystems gestellt. Öffentlichen Quellen zufolge umfasst seine Full-Stack-AI-Infrastruktur die Bereiche Datenerfassung, Simulationsgenerierung, Modelltraining bis hin zu Bereitstellung und Evaluierung; CTO Wang Yizhou hat die in der Ära des autonomen Fahrens gesammelten Methoden des Engineering-Kreislaufs, des Datenkreislaufs und der Trainingsplattform in das Forschungssystem für verkörperte Intelligenz eingebracht.
Die drei nun von DataGrid öffentlich gemachten Komponenten entsprechen jeweils drei Schlüsselpunkten in der Trainingskette für verkörperte Intelligenz. Das Datenerfassungssystem ist für die Gewinnung von Stichproben aus realen Aufgaben, Roboteroperationen und Szeneninteraktionen zuständig; die Datenverarbeitungsplattform kümmert sich um Bereinigung, Annotation, Segmentierung, Qualitätskontrolle, Formatkonvertierung und Organisation von Trainingsaufgaben; die Hardware-Basis übernimmt die Bewegungsausführung, Wahrnehmungsverifikation und Aufgabenreproduktion, nachdem das Modell auf den Roboter zurückgespielt wurde. Durch die Kombination der drei Komponenten bleibt das Training nicht länger ein diskreter Prozess des „Erfassens eines Datensatzes, Trainierens eines Modells", sondern bildet ein iterierbares, nachverfolgbares und wiederverwendbares Produktionssystem.
Die Stadtregierung von Suzhou hatte zuvor bekannt gegeben, dass der Suzhou Industrial Park und Infinite Force gemeinsam ein „Trainingszentrum für verkörperte Gehirne" aufbauen, das einen vollständigen technischen Kreislauf von Datenerfassung, -verarbeitung, -training bis hin zu Simulationsverifikation bildet. Dies deckt sich mit der Ausrichtung der DataGrid-Veröffentlichung und zeigt auch, dass Infinite Force die Entwicklung des verkörperten Gehirns von der Modellebene auf die Ebene der Trainings-infrastruktur ausweitet.
Aus industrieller Sicht kämpfen Unternehmen für verkörperte Intelligenz nicht nur um die Roboter selbst, sondern auch um Daten, Trainingsplattformen und Szenenkreisläufe. Die Hardware-Form kann schnell iteriert werden, aber ob ein Roboter in komplexe Umgebungen wie Supermärkte, Lager, Fertigung, Dienstleistungen oder Haushalte eindringen kann, hängt davon ab, ob das Modell genügend Aufgaben, Objekte, Räume und Ausnahmesituationen gesehen hat. Der Wert von DataGrid liegt darin, diese verteilten Variablen in einen einheitlichen Trainingsprozess zu integrieren, sodass Datenerfassung, Datenverarbeitung, Modelltraining und Hardware-Verifikation einen kontinuierlichen Kreislauf bilden und die Kosten für jede individuelle Anpassung beim Betreten eines neuen Szenarios reduzieren.
Mit der Veröffentlichung von DataGrid zeigt Infinite Force, dass sich sein Weg der verkörperten Intelligenz vom „verkörperten Gehirn" hin zum „intelligenten Trainingssystem" ausweitet. Wenn der Umfang der Datenerfassung, der Hardware-Anpassungsbereich, die Trainingseffizienz und die Ergebnisse der realen Szenenverifikation weiterhin öffentlich gemacht werden, wird DataGrid zu einem wichtigen Zugang für die Beobachtung der Kommerzialisierungsfähigkeiten von Infinite Force im Bereich der verkörperten Intelligenz.
