Apabila penyelidikan robotik bergerak melangkaui tetapan makmal terkawal ke dalam-persekitaran dunia sebenar, permintaan untuk-skala besar, data berkualiti tinggi-menjadi semakin kritikal, menurut AGIBOT. Syarikat itu hari ini mengeluarkan AGIBOT WORLD 2026, set data heterogen sumber terbuka-yang dikatakan direka bentuk secara sistematik untuk menyokong lima laluan penyelidikan utama dalam kecerdasan yang terkandung.
"Data data ini menampilkan data robot dunia-berstruktur,{0}}berkualiti tinggi dan beranotasi tepat-tepat, memberikan pembangun dan penyelidik asas yang kukuh untuk melatih sistem AI yang terkandung-generasi seterusnya," kata AGIBOT.
AGIBOT WORLD mengikuti strategi pengumpulan-data borang-percuma
AGIBOT WORLD 2026 merangkumi pelbagai-persekitaran dunia sebenar, termasuk ruang komersial, rumah dan senario harian. AGIBOT berkata ini menangkap kerumitan, kebolehubahan dan ketidakpastian yang robot mesti kendalikan dalam amalan.
Tidak seperti set data konvensional yang dibina pada demonstrasi berulang dan berskrip, syarikat-yang berpangkalan di Shanghai telah mengambil pendekatan pengumpulan-data-percuma, di mana teleoperator melaksanakan tugas secara dinamik berdasarkan-keadaan masa sebenar.
Ia mendakwa bahawa strategi ini boleh meningkatkan kepelbagaian dengan ketara dalam setiap episod dan meningkatkan generalisasi merentas pelbagai dimensi, termasuk kategori objek, konfigurasi awal dan urutan pelaksanaan tugas. AGIBOT berkata robotnya menggunakan tapak beroda yang fleksibel, pergerakan kepala dan pinggang yang diartikulasikan serta{1}}keupayaan nada angkat untuk pengumpulan data yang cekap, semula jadi dan sangat boleh dipindahkan.
Secara selari, AGIBOT membina persekitaran berkembar digital 1:1 dalam simulasi, dengan semua data simulasi yang sepadan dikeluarkan bersama-set data dunia sebenar
Inovasi merapatkan jurang antara data, tingkah laku robot sebenar
"Persoalan asas dalam AI terkandung kekal: Adakah data benar-benar mencerminkan bagaimana robot beroperasi sebagai sistem bersepadu?" diperhatikan AGIBOT. Untuk mengatasinya, syarikat telah memperkenalkan beberapa ciri:
Kawalan keseluruhan-badan (WBC):Ini membolehkan kawalan lengan, pinggang dan tangan yang diselaraskan, membolehkan robot melakukan tugas dengan lebih lancar sebagai sistem bersatu dan bukannya melalui gerakan terpencil.
-Orang pertama melangkaui-visual-teleoperasi:Persepsi robot sejajar dengan pengendali, membolehkan kawalan yang lebih intuitif, berterusan dan boleh dipindahkan.
Paksa-pengumpulan data terkawal:AGIBOT berkata ia telah menggabungkan dinamik hubungan dan maklum balas daya, menangkap bukan sahaja trajektori gerakan, tetapi juga interaksi fizikal sebenar.
"Bersama-sama, keupayaan ini memastikan set data lebih tepat mewakili-tingkah laku robot dunia," tegas syarikat itu.
Perkakasan gred industri{0}}menyalurkan saluran paip data
AGIBOT menjelaskan bahawa set data dikumpulkan pada platform perkakasan G2nya, yang menyepadukan-penggerak bersama berprestasi tinggi,-penderia berbilang modal dan-pengawal domain berprestasi tinggi untuk menyokong kawalan daya jitu dan pembangunan berskala.
Dilengkapi dengan pencengkam Zhixing 90D dan OmniHand yang cekap, G2 menangkap data berbilang-modal-yang disegerakkan termasuk RGB(D), isyarat sentuhan, awan titik lidar, data IMU dan-keadaan sendi badan penuh-dalam saluran paip bersatu.
AGIBOT menambah bahawa setiap episod data menjalani pembersihan dan pengesahan yang rapi melalui sistem pemprosesan data "-gred" industri-nya, memastikan kesediaan untuk latihan model berskala besar-dan aplikasi penyelidikan.
Keluaran fasa 1: Pembelajaran tiruan
Syarikat itu berkata ia merancang untuk mengeluarkan AGIBOT WORLD 2026 dalam lima fasa, setiap satu sejajar dengan hala tuju penyelidikan teras dalam perisikan yang terkandung.
Keluaran pertama memfokuskan pada pembelajaran tiruan, paradigma utama yang membolehkan robot memperoleh kemahiran fizikal yang kompleks daripada demonstrasi pakar. Fasa ini termasuk beratus-ratus jam-data dunia sebenar yang dikumpul terutamanya dalam persekitaran komersial dan perkhidmatan. Set data menggabungkan:
Penerangan peringkat-tugas (arahan peringkat-segmen)
Urutan tindakan (langkah-demi{1}}pelaksanaan langkah)
Label kemahiran atom (cth, tarik, letak)
Anotasi objek (kotak sempadan 2D dan atribut seperti nama dan warna)
"Yang penting, trajektori-pemulihan ralat juga dikekalkan dan diberi penjelasan," kata AGIBOT. "Rangka kerja anotasi hierarki ini-merangkumi daripada tugasan-tinggi kepada-tindakan peringkat rendah-menyediakan ketepatan dan keutamaan pembetulan yang diperlukan untuk melatih ejen terwujud yang lebih mantap dan adaptif."
AGIBOT WORLD sebahagian daripada komitmen jangka panjang-kepada ekosistem AI yang terkandung
AGIBOT berkata ia adalah antara sekumpulan kecil syarikat permulaan yang mengambil pendekatan-jangka panjang, infrastruktur-kepada kecerdasan yang terkandung.
Menyedari awal bahawa data-berkualiti tinggi adalah asas untuk membuka kunci keupayaan robotik generasi seterusnya, syarikat itu secara konsisten membuka-berjuta-juta-skala sebenar-set data dunia dan simulasi.
AGIBOT berkata usaha ini mencerminkan matlamatnya yang lebih luas dalam kecerdasan yang terkandung: untuk mendemokrasikan akses kepada-data robot berkualiti tinggi. Melalui evolusi berterusan ekosistem AGIBOT WORLD, syarikat menyasarkan untuk menyumbang kepada komuniti robotik global dan mempercepatkan peralihan AI yang terkandung daripada makmal penyelidikan kepada-aplikasi dunia sebenar.