На проходящей в пекинском Ичжуане Всемирной конференции по робототехнике главной звездой шоу стал уже не робот, способный бегать быстрее всех, а тот, кто может наиболее эффективно собирать данные. Согласно исследованию Interact Analysis, в Китае уже действуют или строятся как минимум 90 центров сбора данных и обучения человекоподобных роботов — признак того, как быстро логика инвестиций смещается от создания «тел» к сбору данных.
Стенды были заполнены оборудованием для сбора данных. Lightwheel AI представила то, что называет крупнейшим на сегодняшний день открытым набором данных для воплощенного интеллекта, EgoSuite-Open100k, охватывающим 100 000 часов в более чем 15 000 сценариях. ORBBEC привезла безтелую аппаратную матрицу, включающую захват от первого лица и ручной захват, а BrainCo продемонстрировала перчатки для сбора данных в паре с тактильными манипуляторами с полным охватом ладони. GigaDevice представила линейку продуктов, охватывающую микроконтроллеры, память и аналоговые компоненты для воплощенного интеллекта.
Тянь Фэн, исследователь из Института исследований интеллектуальных отраслей SenseTime, описал шесть параллельных парадигм данных: от телеуправления и захвата движения до синтетических данных и сбора на реальных производственных линиях. Быстрее всего растет безтелый захват, который, по словам поставщиков, может снизить стоимость примерно до одной пятой от стоимости сбора с помощью физического робота. Однако Тянь предупредил, что при этом теряется динамическая информация, такая как крутящий момент в суставах и сила контакта, что создает риск ошибок при точной сборке, а выборки, ориентированные на сборщиков, а не на реальных рабочих, несут систематическую ошибку.
Более глубокий вопрос заключается в том, переносятся ли законы масштабирования, которые сработали для больших языковых моделей, на роботов. Эксперимент Generalist AI в ноябре 2025 года показал, что меньшие модели с трудом усваивают сложные сенсомоторные данные, с порогом около семи миллиардов параметров, который авторы назвали окостенением модели. Между тем, фрагментированное аппаратное обеспечение роботов означает, что данные, собранные на одном «теле», трудно использовать на другом, что разбивает общий массив на изолированные данные.
Аналитики также предупреждают, что многие центры работают по бухгалтерской схеме государственного финансирования, массовых закупок роботов и обратного выкупа данных, раздувая общие показатели без подтверждения реального спроса. Данные IDC показывают, что сценарии производительности, исследований и сбора данных по-прежнему составляют 78,4 процента поставок человекоподобных роботов в 2025 году, а работа на производственных линиях занимает небольшую долю. Для Тяня узким местом является не столько нехватка данных, сколько вопрос о том, смогут ли данные, стандартизация аппаратного обеспечения и коммерческая выручка сойтись воедино.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
