Theo AGIBOT, khi nghiên cứu về robot vượt ra khỏi môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát sang môi trường-thế giới thực, nhu cầu về dữ liệu-có chất lượng cao,-quy mô lớn ngày càng trở nên quan trọng, theo AGIBOT. Hôm nay, công ty đã phát hành AGIBOT WORLD 2026, một bộ dữ liệu không đồng nhất nguồn mở{5}}mà công ty cho biết được thiết kế để hỗ trợ một cách có hệ thống năm lộ trình nghiên cứu chính về trí tuệ biểu hiện.
AGIBOT cho biết: "Bộ dữ liệu này có dữ liệu robot thế giới thực có cấu trúc, chất lượng cao và được chú thích chính xác, cung cấp cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu nền tảng vững chắc để đào tạo các hệ thống AI được thể hiện ở thế hệ tiếp theo."
AGIBOT WORLD tuân theo chiến lược thu thập-dữ liệu biểu mẫu{1}}miễn phí
AGIBOT WORLD 2026 trải rộng trên nhiều môi trường-thế giới thực, bao gồm không gian thương mại, nhà ở và các tình huống hàng ngày. AGIBOT cho biết điều này thể hiện sự phức tạp, tính biến đổi và tính khó dự đoán mà robot phải xử lý trong thực tế.
Không giống như các tập dữ liệu thông thường được xây dựng dựa trên các bản trình diễn lặp đi lặp lại và theo kịch bản, công ty có trụ sở tại Thượng Hải-đã áp dụng phương pháp thu thập-dữ liệu dạng{2}}miễn phí, trong đó các nhà điều hành từ xa thực hiện các tác vụ một cách linh hoạt dựa trên các điều kiện-thời gian thực.
Họ tuyên bố rằng chiến lược này có thể tăng cường đáng kể tính đa dạng trong mỗi tập và cải thiện tính tổng quát trên nhiều chiều, bao gồm danh mục đối tượng, cấu hình ban đầu và trình tự thực hiện nhiệm vụ. AGIBOT cho biết rô-bốt của họ sử dụng đế có bánh xe linh hoạt, chuyển động của đầu và thắt lưng có khớp nối, đồng thời-nâng cao khả năng nâng cao để thu thập dữ liệu hiệu quả, tự nhiên và có khả năng truyền tải cao.
Song song đó, AGIBOT xây dựng môi trường bản sao kỹ thuật số 1:1 trong mô phỏng, với tất cả dữ liệu mô phỏng tương ứng được phát hành cùng với tập dữ liệu thế giới-thực
Những đổi mới thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu, hành vi thực của robot
“Một câu hỏi cơ bản về AI hiện thân vẫn là: Dữ liệu có thực sự phản ánh cách robot hoạt động như một hệ thống tích hợp không?” AGIBOT lưu ý. Để giải quyết vấn đề này, công ty đã giới thiệu một số tính năng:
Kiểm soát-toàn bộ cơ thể (WBC):Điều này cho phép điều khiển phối hợp cánh tay, thắt lưng và bàn tay, cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ trôi chảy hơn như một hệ thống thống nhất thay vì thông qua các chuyển động riêng biệt.
Người đầu tiên-ngoài phạm vi-hình ảnh{2}}điều khiển từ xa:Nhận thức của robot được liên kết với nhận thức của người vận hành, cho phép điều khiển trực quan hơn, liên tục và có thể chuyển giao hơn.
Buộc-thu thập dữ liệu được kiểm soát:AGIBOT cho biết họ đã kết hợp động lực tiếp xúc và phản hồi lực, không chỉ ghi lại quỹ đạo chuyển động mà còn cả các tương tác vật lý thực tế.
Công ty khẳng định: "Cùng với nhau, những khả năng này đảm bảo rằng tập dữ liệu thể hiện chính xác hơn-hành vi của robot trong thế giới thực".
Phần cứng cấp công nghiệp-cung cấp đường dẫn dữ liệu
AGIBOT giải thích rằng tập dữ liệu được thu thập trên nền tảng phần cứng G2, nền tảng này tích hợp-bộ truyền động khớp hiệu suất cao, cảm biến đa-phương thức và bộ điều khiển miền hiệu suất-cao để hỗ trợ kiểm soát lực chính xác và phát triển có thể mở rộng.
Được trang bị kẹp Zhixing 90D và OmniHand linh hoạt, G2 thu thập-dữ liệu đa phương thức-được đồng bộ hóa bao gồm RGB(D), tín hiệu xúc giác, đám mây điểm lidar, dữ liệu IMU và-các trạng thái khớp toàn thân-trong một đường dẫn thống nhất.
AGIBOT nói thêm rằng mỗi tập dữ liệu đều trải qua quá trình làm sạch và xác thực nghiêm ngặt thông qua hệ thống xử lý dữ liệu-cấp công nghiệp”{1}}, đảm bảo tính sẵn sàng cho các ứng dụng nghiên cứu và đào tạo mô hình-quy mô lớn.
Phát hành giai đoạn 1: Học bắt chước
Công ty cho biết họ có kế hoạch phát hành AGIBOT WORLD 2026 theo năm giai đoạn, mỗi giai đoạn phù hợp với hướng nghiên cứu cốt lõi về trí thông minh thể hiện.
Bản phát hành đầu tiên tập trung vào việc học bắt chước, một mô hình quan trọng cho phép robot có được các kỹ năng thể chất phức tạp từ các màn trình diễn của chuyên gia. Giai đoạn này bao gồm hàng trăm giờ dữ liệu trong thế giới thực-được thu thập chủ yếu trong môi trường thương mại và dịch vụ. Bộ dữ liệu kết hợp:
Mô tả cấp độ nhiệm vụ-(hướng dẫn cấp độ-phân đoạn)
Trình tự hành động (thực hiện-từng-bước)
Nhãn kỹ năng nguyên tử (ví dụ: kéo, đặt)
Chú thích đối tượng (hộp giới hạn 2D và các thuộc tính như tên và màu sắc)
AGIBOT cho biết: "Điều quan trọng là quỹ đạo khôi phục lỗi cũng được giữ lại và chú thích". "Khung chú thích phân cấp này-trải dài từ các nhiệm vụ cấp-cấp cao đến các-hành động cấp thấp-cung cấp độ chính xác và các bước khắc phục cần thiết để đào tạo các tác nhân được thể hiện mạnh mẽ và thích ứng hơn."
AGIBOT WORLD là một phần của cam kết-lâu dài đối với hệ sinh thái AI hiện thân
AGIBOT cho biết họ nằm trong số một nhóm nhỏ các công ty khởi nghiệp áp dụng cách tiếp cận-dài hạn, dựa trên cơ sở hạ tầng-để tiếp cận trí thông minh hiện thân.
Nhận thấy sớm rằng dữ liệu chất lượng cao là nền tảng để mở khóa thế hệ tiếp theo của các khả năng robot, công ty đã liên tục mở các tập dữ liệu mô phỏng và thế giới thực có quy mô{1}}hàng triệu-quy mô thực.
AGIBOT cho biết nỗ lực này phản ánh mục tiêu rộng lớn hơn của họ về trí tuệ hiện thân: dân chủ hóa quyền truy cập vào dữ liệu robot chất lượng cao. Thông qua sự phát triển không ngừng của hệ sinh thái AGIBOT WORLD, công ty đặt mục tiêu đóng góp cho cộng đồng robot toàn cầu và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi AI hiện thân từ các phòng thí nghiệm nghiên cứu sang các ứng dụng-trong thế giới thực.