Ko robotske raziskave presegajo nadzorovane laboratorijske nastavitve v realna-okolja sveta, postaja povpraševanje po-velikih-podatkih visoke-kakovosti po mnenju AGIBOT-a vse bolj kritično. Podjetje je danes izdalo AGIBOT WORLD 2026, odprtokodni-heterogeni nabor podatkov, za katerega pravi, da je zasnovan tako, da sistematično podpira pet ključnih raziskovalnih poti na področju utelešene inteligence.
»Nabor podatkov vsebuje strukturirane,-kakovostne in natančno označene-podatke robotov iz resničnega sveta, ki razvijalcem in raziskovalcem zagotavljajo trdno osnovo za usposabljanje sistemov umetne inteligence naslednje-generacije,« je dejal AGIBOT.
AGIBOT WORLD sledi strategiji zbiranja-podatkov v prosti obliki-
AGIBOT WORLD 2026 obsega široko paleto okolij-resničnega sveta, vključno s poslovnimi prostori, domovi in vsakodnevnimi scenariji. AGIBOT je dejal, da to zajema kompleksnost, spremenljivost in nepredvidljivost, ki jo morajo roboti obvladovati v praksi.
Za razliko od običajnih naborov podatkov, zgrajenih na ponavljajočih se in skriptiranih demonstracijah, je podjetje s sedežem v Šanghaju-ubralo-pristop zbiranja-podatkov v prosti obliki, pri katerem teleoperaterji dinamično izvajajo naloge na podlagi-pogojev v realnem{3}}času.
Trdil je, da lahko ta strategija bistveno poveča raznolikost znotraj vsake epizode in izboljša posploševanje v več dimenzijah, vključno s kategorijami predmetov, začetnimi konfiguracijami in zaporedji izvajanja nalog. AGIBOT je povedal, da njegov robot uporablja prilagodljivo podlago na kolesih, zgibne gibe glave in pasu ter zmožnosti dviga-naklona za učinkovito, naravno in zelo prenosljivo zbiranje podatkov.
Vzporedno AGIBOT v simulaciji gradi okolja digitalnih dvojčkov 1:1, z vsemi ustreznimi simulacijskimi podatki, objavljenimi poleg nabora podatkov iz resničnega-sveta
Inovacije premostijo vrzel med podatki in resničnim vedenjem robota
"Temeljno vprašanje v utelešeni AI ostaja: ali podatki resnično odražajo, kako robot deluje kot integriran sistem?" opozoril AGIBOT. Da bi to rešili, je podjetje uvedlo več funkcij:
Nadzor celotnega{0}}telesa (WBC):To omogoča usklajen nadzor nad rokami, pasom in dlanmi, kar robotom omogoča bolj tekoče izvajanje nalog kot enoten sistem namesto z izoliranimi gibi.
Prva-oseba zunaj-vidnega-dometa daljinskega delovanja:Zaznavanje robota je usklajeno z zaznavanjem operaterja, kar omogoča bolj intuitiven, neprekinjen in prenosljiv nadzor.
Prisilno-nadzorovano zbiranje podatkov:AGIBOT je dejal, da je vključil kontaktno dinamiko in povratne informacije o sili, ki zajemajo ne le trajektorije gibanja, ampak tudi resnične fizične interakcije.
»Te zmogljivosti skupaj zagotavljajo, da nabor podatkov natančneje predstavlja-vedenje robotov v resničnem svetu,« je zatrdilo podjetje.
Strojna-industrijska oprema napaja podatkovni cevovod
AGIBOT je pojasnil, da je nabor podatkov zbran na njegovi strojni platformi G2, ki združuje visoko-zmogljive spojne aktuatorje, več-modalne senzorje in visoko-zmogljiv krmilnik domene za podporo natančnemu nadzoru sile in razširljivemu razvoju.
Opremljen z prijemali Zhixing 90D in spretnim OmniHandom, G2 zajema sinhronizirane več-modalne podatke-vključno z RGB(D), taktilnimi signali, lidarskimi oblaki točk, podatki IMU in-stanji sklepov celotnega telesa-v enoten cevovod.
AGIBOT je dodal, da je vsaka podatkovna epizoda podvržena strogemu čiščenju in validaciji prek sistema za obdelavo-podatkov »industrijske-razreda«, kar zagotavlja pripravljenost za-usposabljanje modelov velikega obsega in raziskovalne aplikacije.
Izdaja 1. faze: Učenje posnemanja
Družba je povedala, da namerava izdati AGIBOT WORLD 2026 v petih fazah, od katerih bo vsaka usklajena z osrednjo raziskovalno usmeritvijo na področju utelešene inteligence.
Prva izdaja se osredotoča na učenje posnemanja, ki je ključna paradigma, ki robotom omogoča pridobivanje kompleksnih fizičnih veščin iz strokovnih demonstracij. Ta faza vključuje na stotine ur-podatkov iz resničnega sveta, zbranih predvsem v komercialnih in storitvenih okoljih. Nabor podatkov združuje:
Opisi-na ravni nalog (navodila-na ravni segmenta)
Zaporedje dejanj (izvedba-za-korak)
Atomske oznake spretnosti (npr. potegni, postavi)
Opombe predmetov (2D omejevalni okvirji in atributi, kot sta ime in barva)
»Pomembno je, da so ohranjene in označene-poteze odpravljanja napak,« je dejal AGIBOT. "Ta hierarhični okvir opomb-, ki se razteza od nalog na-visoki{3}}nivoji do dejanj-nižje ravni-zagotavlja zvestobo in korektivne predhodne nastavitve, ki so potrebne za usposabljanje robustnejših in prilagodljivih vgrajenih agentov."
AGIBOT WORLD del dolgoročne-zavezanosti utelešenemu ekosistemu umetne inteligence
AGIBOT je dejal, da spada med majhno skupino zagonskih podjetij, ki uporabljajo dolgoročen-in infrastrukturni-pristop k utelešeni inteligenci.
Ker je podjetje že zgodaj spoznalo, da so visoko{0}}kakovostni podatki temeljni za odklepanje naslednje generacije robotskih zmogljivosti, je podjetje dosledno odprto-nabiralo milijone-naborov podatkov iz resničnega-sveta in simulacije.
AGIBOT je dejal, da to prizadevanje odraža njegov širši cilj na področju utelešene inteligence: demokratizirati dostop do visoko{0}}kakovostnih robotskih podatkov. Z nenehnim razvojem ekosistema AGIBOT WORLD želi podjetje prispevati h globalni skupnosti robotov in pospešiti prehod utelešene umetne inteligence iz raziskovalnih laboratorijev v-aplikacije resničnega sveta.