Giải pháp AI vật lý
Vận hành dữ liệu AI vật lý cho các nhóm robot và AI thể hiện
Thu thập, chú thích, xác thực và cung cấp các bộ dữ liệu đa phương thức sẵn sàng cho việc huấn luyện robot, hệ thống tự động và các mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động — với chất lượng cấp doanh nghiệp, đánh giá có sự tham gia của con người và các định dạng đầu ra linh hoạt phù hợp với quy trình huấn luyện của bạn.
các đoạn phim được ghi lại
sưu tập
Nút thắt cổ chai dữ liệu AI vật lý
Robot không thất bại vì phần cứng. Các bộ truyền động, cảm biến và khả năng tính toán đã phát triển vượt bậc so với lượng dữ liệu cần thiết để vận hành chúng. Không có kho dữ liệu quy mô internet nào về trí thông minh vật lý — không có thứ tương đương với văn bản trên web đã huấn luyện các mô hình học máy (LLM). Mỗi thao tác nắm bắt, bước đi và điều chỉnh nhiệm vụ đều phải được ghi lại, cấu trúc và xác thực từ thế giới thực.
Đó chính là khoảng trống mà Shaip lấp đầy: dữ liệu thực tế từ con người và dữ liệu đa cảm biến, được thu thập và chú thích ở quy mô mà việc huấn luyện AI dựa trên trải nghiệm thực tế đòi hỏi.
Dữ liệu huấn luyện AI vật lý toàn diện
Từ khâu thu thập dữ liệu thô đến xử lý dữ liệu tham chiếu ngược (RLHF) và đánh giá — một đối tác duy nhất trên mọi cấp độ mà nhóm của bạn cần.
Thu thập dữ liệu theo quan điểm vị kỷ và điều khiển từ xa
Thu thập dữ liệu đa phương thức quy mô toàn cầu—bao gồm hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu cảm biến, hệ thống viễn thông, trình diễn robot, quỹ đạo do con người điều khiển và ghi lại nhiệm vụ.
Tìm hiểu thêmChú thích VLA/hành động đa cảm biến
Đối tượng, hành động, theo dõi, phân đoạn, ý định, ngữ cảnh không gian, chuyển động và tương tác người-máy — dữ liệu thực tế được cấu trúc ở mọi lớp.
Tìm hiểu thêmTạo và hỗ trợ dữ liệu tổng hợp
Tạo bộ dữ liệu tổng hợp, kiểm định chất lượng, làm giàu dữ liệu, xác thực, điều chỉnh phân loại và quy trình chuẩn bị từ mô phỏng sang thực tế — tạo ra dữ liệu chất lượng ở quy mô lớn, chứ không chỉ đơn thuần là kiểm tra.
RLHF & Học tập ưu tiên
Thu thập sở thích của con người, xếp hạng so sánh, dữ liệu huấn luyện mô hình phần thưởng và quy trình điều chỉnh hành vi — được cấu trúc để chuyển đổi trí tuệ nhân tạo vật lý từ chức năng cơ bản sang đáng tin cậy.
Đánh giá & Tiêu chuẩn so sánh
Bộ dữ liệu hồi quy, thư viện trường hợp ngoại lệ, phạm vi bao phủ kịch bản an toàn và các tiêu chuẩn đánh giá mức độ sẵn sàng phát hành được xây dựng riêng cho các hệ thống AI vật lý.
Đánh giá có sự tham gia của con người
Quá trình thẩm định của chuyên gia, xử lý ngoại lệ, kiểm soát chất lượng và các vòng phản hồi liên tục giúp cải thiện độ tin cậy và thu hẹp khoảng cách giữa kết quả đầu ra của mô hình và quá trình huấn luyện lại.
Dữ liệu huấn luyện AI vật lý được xây dựng cho các nhóm nghiên cứu robot, tự động hóa và AI thể hiện.
Người máy hình người và trí tuệ nhân tạo hiện thân
Huấn luyện các hệ thống để hiểu môi trường xung quanh, tuân theo hướng dẫn và tương tác an toàn hơn với con người, công cụ và không gian — với dữ liệu minh họa dựa trên hoạt động thực tế của con người.
Di chuyển tự động
Hỗ trợ khả năng nhận thức, hiểu bối cảnh, điều hướng và an toàn vận hành cho xe cộ và nền tảng di động — với khả năng bao quát các trường hợp ngoại lệ và kịch bản an toàn được tích hợp sẵn.
Tự động hóa công nghiệp và nhà máy thông minh
Cải thiện khả năng quan sát bằng máy tính, phát hiện sự cố an toàn lao động, giám sát quy trình và xử lý lỗi trong môi trường phức tạp, nơi yêu cầu về độ tin cậy là cao nhất.
Tự động hóa kho hàng và công việc
Hỗ trợ thao tác gắp và đặt, quy trình làm việc dài hạn và xử lý ngoại lệ thực tế cho các hoạt động robot — từ khâu tạo tập dữ liệu ban đầu đến các tiêu chuẩn đánh giá khả năng sẵn sàng triển khai.
Thu thập và chú thích dữ liệu cho mọi trường hợp sử dụng Trí tuệ Nhân tạo Vật lý.
Từ việc ghi lại hành vi người dùng ở góc nhìn thứ nhất đến các quy trình mô phỏng đa cảm biến — Shaip thu thập và chú thích dữ liệu mà hệ thống cụ thể của bạn cần, với quy mô và chất lượng đáp ứng yêu cầu triển khai.
Học tập thông qua trình diễn robot hình người
Ghi lại các bước thực hiện thao tác của con người từng bước một bằng cách sử dụng camera gắn trên đầu và theo dõi chuyển động tay để xây dựng dữ liệu tham khảo cho việc học tập bắt chước trong các quy trình làm việc tại kho, lắp ráp và nhà bếp.
Ghi lại hoạt động từ góc nhìn người thứ nhất và các quy trình Real2Sim
Xây dựng bộ dữ liệu góc nhìn thứ nhất thông qua kính thực tế ảo, camera gắn trên đầu và thiết bị đeo được cho các hoạt động đi bộ, nhặt đồ, nấu ăn và lắp ráp, được cấu trúc để phục vụ đào tạo trực tiếp hoặc chuyển đổi thành mô phỏng.
Thu thập dữ liệu kết hợp đa cảm biến
Quản lý các quy trình thu thập dữ liệu hình ảnh, IMU, LiDAR và âm thanh được đồng bộ hóa với các thao tác thiết lập, căn chỉnh thời gian, kiểm tra chất lượng và chú thích cho robot tự hành và hệ thống trí tuệ nhân tạo không gian.
Bộ sưu tập các trường hợp ngoại lệ của hệ thống tự trị
Ghi lại các tình huống vận hành hiếm gặp và có rủi ro cao như vật cản, điều kiện ánh sáng yếu và môi trường đông đúc để cải thiện hiệu suất mô hình trong những trường hợp bộ dữ liệu thông thường không đáp ứng được.
Đào tạo về kính thông minh và trí tuệ nhân tạo đeo được
Thu thập dữ liệu POV thực tế từ kính thông minh và thiết bị thực tế hỗn hợp để nhận dạng đối tượng, hiểu ngữ cảnh, lập bản đồ hướng nhìn và gắn nhãn tương tác giao diện người dùng không gian.
Giám sát an toàn và tuân thủ công nghiệp
Ghi lại hành vi của người lao động tại các nhà máy, công trường dầu khí và xây dựng để phát hiện thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE), xác định hành vi không an toàn, đánh giá công thái học và ghi chú ở cấp độ sự kiện.
Dữ liệu chuyển động trong chăm sóc sức khỏe và phục hồi chức năng
Hỗ trợ phân tích dáng đi, theo dõi chuyển động trị liệu và giám sát người cao tuổi với chú thích khung xương 42 điểm, phân tích góc khớp, gắn thẻ giai đoạn chuyển động và dán nhãn nguy cơ té ngã.
Đào tạo tương tác và cử chỉ AR/VR
Tạo bộ dữ liệu giàu cử chỉ cho các tương tác chỉ trỏ, nắm bắt và cuộn bằng kính thực tế ảo có tính năng theo dõi tay và mắt trong hệ sinh thái thực tế hỗn hợp.
Các trường hợp sử dụng AI vật lý được hỗ trợ khác
- Thao tác robot và các nhiệm vụ gắp đặt
- Hệ thống định vị và di chuyển
- Robot kho bãi, hậu cần và công nghiệp
- Trợ lý ảo và robot dịch vụ
- Bộ dữ liệu tương tác người-robot
- Mô hình ngôn ngữ thị giác được điều kiện hóa bằng hành động
- Quy trình thực thi tác vụ nhiều bước và sao chép hành vi
- Điều khiển từ xa và ghi hình trình diễn có hướng dẫn của con người
Điều gì làm nên sự khác biệt của Shaip so với mọi nhà cung cấp dữ liệu AI khác?
Không phải công cụ chú thích điểm. Không phải nền tảng huy động cộng đồng. Đây là lớp cơ sở hạ tầng dữ liệu tích hợp mà nhóm AI vật lý của bạn còn thiếu.
Cơ sở hạ tầng toàn diện: từ chú thích điểm đến thu thập dữ liệu thực tế, tạo dữ liệu tổng hợp, xác thực theo tiêu chuẩn RLHF và đánh giá kịch bản an toàn — tất cả đều nằm trong một dự án duy nhất.
Thu thập dữ liệu quy mô toàn cầu: các cuộc trình diễn, hoạt động của con người và ghi lại các tình huống thực tế trên nhiều khu vực địa lý, môi trường và loại nhiệm vụ khác nhau — được quản lý, không phải huy động từ cộng đồng.
Độ sâu chú thích đa phương thức: thị giác, LiDAR, ngôn ngữ, hành động và ngữ cảnh quy trình làm việc — được cấu trúc dựa trên cách trí tuệ nhân tạo vật lý thực sự được huấn luyện, đánh giá và đưa vào triển khai.
Quản lý nguồn nhân lực và cơ sở hạ tầng chất lượng: các chuyên gia có chứng chỉ chuyên môn, quy trình kiểm soát chất lượng được cấu trúc bài bản, các chứng nhận ISO, SOC 2 và HIPAA – được xây dựng để đạt độ chính xác cao khi triển khai.
Môi trường thực tế kết hợp trực tiếp: Ghi hình trong studio được kiểm soát và môi trường thực tế trực tiếp — cả hai đều có sẵn và được quản lý. Bao gồm cả các kịch bản tùy chỉnh và tạo ra các trường hợp đặc biệt.
Môi trường thực tế. Không phải dữ liệu thí nghiệm.
Các mô hình AI vật lý sẽ thất bại trong thế giới thực khi chúng chỉ được huấn luyện trên các đoạn phim phòng thí nghiệm sạch sẽ và được chọn lọc kỹ lưỡng. Mạng lưới thu thập dữ liệu của Shaip thu thập dữ liệu từ các bề mặt thực tế nơi mô hình của bạn sẽ hoạt động — trong các môi trường tiêu dùng, bán lẻ, công nghiệp và giao thông vận tải.
Trí tuệ nhân tạo vật lý: Nó là gì và tại sao nó lại khác biệt
Các hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động trong và tương tác với thế giới vật lý thông qua các cảm biến, hệ thống điều khiển và bộ truyền động — kết nối trí thông minh với hành động thực tế.
Các mô hình nền tảng, khả năng mô phỏng tốt hơn, cảm biến tiên tiến hơn và điện toán biên mạnh mẽ hơn đang giúp hiện thực hóa khả năng tự lái trong thế giới thực trên quy mô lớn lần đầu tiên.
Dữ liệu đa phương thức chất lượng cao (thị giác + ngôn ngữ + hành động), bao phủ các trường hợp ngoại lệ, vòng lặp xác thực và lộ trình an toàn hơn từ mô phỏng đến triển khai.
Không phải với tư cách là nhà sản xuất robot — mà là đối tác cung cấp cơ sở hạ tầng dữ liệu và xác thực hỗ trợ các nhóm AI vật lý đang xây dựng thế hệ hệ thống tự hành tiếp theo.
Câu chuyện thành công
Hệ thống vận hành dữ liệu cốt lõi đằng sau dữ liệu chuyển động của robot hình người kéo dài 10,000 giờ.
Việc chuyển đổi từ mô phỏng sang thực tế cần nhiều hơn là số lượng dữ liệu — nó cần dữ liệu chuyển động được xác thực, hiệu chỉnh và kiểm chứng nhiệm vụ ở quy mô lớn. Đối với một khách hàng về robot hình người, Shaip đã xây dựng hệ thống vận hành dữ liệu toàn diện: thiết lập cảnh bằng mã QR, theo dõi bằng năm cảm biến, diễn tập có người hướng dẫn và kiểm tra chất lượng sẵn sàng cho mô hình — tạo ra 10,000 giờ dữ liệu chuyển động VR từ góc nhìn người dùng trên khoảng 4,000 người tham gia và 100 nhiệm vụ chỉ trong 30 ngày.
Bộ dữ liệu AI vật lý
Các lớp dữ liệu khác nhau cung cấp các khả năng khác nhau. Shaip hỗ trợ ngăn xếp tích hợp cần thiết để huấn luyện, xác thực và củng cố các hệ thống AI trong thế giới thực.
| Lớp năng lực | Loại tập dữ liệu chính | Shaip ủng hộ điều đó như thế nào? |
|---|---|---|
|
L1 Sự hiểu biết của con người |
Dữ liệu về hoạt động và biểu tình của con người | Bộ sưu tập toàn cầu các tình huống thực tế, minh họa từ con người và bối cảnh dựa trên nhiệm vụ trong nhiều môi trường và đối tượng dân cư khác nhau. |
|
L2 Thực thi nhiệm vụ |
Dữ liệu thao tác robot | Thu thập và chú thích có cấu trúc các quỹ đạo, trạng thái khớp, tương tác đối tượng và quy trình làm việc — được xây dựng để có khả năng lặp lại và mở rộng quy mô. |
|
L3 Hướng dẫn sau đây |
Dữ liệu Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động (VLA) | Điều chỉnh sự đồng bộ giữa đầu vào hình ảnh, hướng dẫn ngôn ngữ và quỹ đạo hành động để thực hiện trong thế giới thực — bao gồm cả việc tinh chỉnh hỗ trợ cho các mô hình VLA. |
|
L4 Hoàn thành quy trình |
Dữ liệu nhiệm vụ dài hạn | Bộ dữ liệu tác vụ nhiều bước, bộ dữ liệu đánh giá và xử lý ngoại lệ cho các chuỗi phức tạp — cho phép hiệu suất mạnh mẽ trên các tác vụ mở rộng. |
Bảo mật & Tuân thủ
Bạn đã sẵn sàng xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý có thể triển khai thực tế chưa?
Hãy trao đổi với Shaip về cơ sở hạ tầng dữ liệu đa phương thức, tạo dữ liệu tổng hợp, RLHF, quy trình đánh giá và xác thực có sự tham gia của con người trong lĩnh vực robot, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo thể hiện.
Liên Hệ Với Chúng TôiNhững câu hỏi thường gặp (FAQ)
Shaip thu thập dữ liệu huấn luyện AI vật lý một cách hợp pháp và có đạo đức như thế nào?
Tất cả dữ liệu của Shaip được thu thập dựa trên sự đồng ý bằng văn bản của người tham gia, với các quyền dữ liệu và điều khoản sử dụng được ghi chép đầy đủ. Chúng tôi vận hành các chương trình thu thập dữ liệu trong studio được kiểm soát, thu thập dữ liệu thực tế tại hiện trường và tại nhà — mỗi chương trình đều có khung pháp lý riêng phù hợp với GDPR, CCPA, HIPAA và các tiêu chuẩn bảo mật khu vực. Chúng tôi không thu thập dữ liệu trái phép, không sử dụng lại video công khai và mỗi bộ dữ liệu đều đi kèm với hồ sơ nguồn gốc có thể kiểm toán để doanh nghiệp xem xét pháp lý.
Shaip có thể cung cấp bộ dữ liệu đầu tiên cho dự án thí điểm AI vật lý nhanh đến mức nào?
Thời gian thực hiện dự án thí điểm thường kéo dài vài tuần, từ khi ký kết bản tóm tắt đến khi giao lô dữ liệu đầu tiên, tùy thuộc vào môi trường thu thập dữ liệu, hệ thống cảm biến và yêu cầu của người tham gia. Các cuộc trình diễn trong studio và thu thập dữ liệu từ góc nhìn người dùng thường nhanh hơn; các chương trình kết hợp nhiều cảm biến với LiDAR và thiết bị hiệu chuẩn sẽ mất nhiều thời gian hơn.
Shaip có hỗ trợ quy trình làm việc từ mô phỏng sang thực tế không?
Shaip cung cấp các giải pháp thu thập dữ liệu thực tế, tạo dữ liệu tổng hợp và quy trình chuyển đổi từ thực sang mô phỏng — với các vòng lặp xác thực có cấu trúc để thu hẹp khoảng cách giữa mô phỏng và thực tế. Điều này bao gồm việc tăng cường dữ liệu tổng hợp ngẫu nhiên theo miền, đưa vào các trường hợp ngoại lệ và các bài kiểm tra hiệu năng kết hợp giữa dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp.
Shaip thu thập và chú thích dữ liệu từ những loại cảm biến nào?
Camera (RGB, đơn sắc, sự kiện), độ sâu (stereo, ánh sáng cấu trúc, ToF), LiDAR, IMU, radar, âm thanh, lực/mô-men xoắn, theo dõi tay, theo dõi mắt, GPS và hệ thống viễn thông. Tất cả các kênh được truyền tải đồng bộ thời gian với siêu dữ liệu hiệu chuẩn.
Liệu Shaip có hỗ trợ thu thập dữ liệu dựa trên điều khiển từ xa không?
Đúng vậy. Shaip thiết kế và quản lý các chương trình ghi hình điều khiển từ xa — tuyển dụng và đào tạo người vận hành, thiết lập giàn khoan, lập kịch bản nhiệm vụ, kiểm tra chất lượng cấp độ từng tập và chú thích quỹ đạo. Các bản trình diễn điều khiển từ xa được cung cấp đồng bộ hóa thời gian với các kênh camera, trạng thái khớp và lực/mô-men xoắn, được định dạng cho việc học bắt chước và các quy trình tinh chỉnh VLA.
Shaip xử lý các trường hợp ngoại lệ và các tình huống quan trọng về an toàn đối với trí tuệ nhân tạo vật lý như thế nào?
Shaip duy trì các hệ thống phân loại có cấu trúc để thu thập các trường hợp ngoại lệ — che khuất, ánh sáng yếu, thời tiết xấu, môi trường mật độ cao, hành vi bất thường của tác nhân và kịch bản sự kiện hiếm gặp. Các sản phẩm bàn giao bao gồm bộ kiểm thử hồi quy, tiêu chuẩn sẵn sàng phát hành và phạm vi bao phủ kịch bản an toàn được ánh xạ tới các cấp độ rủi ro triển khai.
Ông Shaip có những chứng chỉ tuân thủ nào?
Tiêu chuẩn ISO 27001, SOC 2 Loại II, các biện pháp kiểm soát tuân thủ HIPAA, GDPR. Các khung pháp lý tuân thủ bổ sung được triển khai theo từng chương trình khi cần thiết.
Shaip quản lý chất lượng cho các chú thích AI vật lý như thế nào?
Shaip vận hành một quy trình kiểm định chất lượng (QA) nhiều cấp: Ubiquity QA để xác thực lần đầu, CPA (Shaip Review) để hiệu chỉnh bộ dữ liệu chuẩn và Shaip Validation để xem xét bản phát hành cuối cùng. Sự đồng thuận giữa các người đánh giá, đánh giá đồng thuận và ngưỡng chấp nhận cụ thể cho từng nhiệm vụ được cấu hình cho mỗi dự án.
Liệu Shaip có cung cấp dữ liệu RLHF và dữ liệu về sở thích cho trí tuệ nhân tạo vật lý không?
Đúng vậy. Thu thập sở thích của con người, xếp hạng so sánh, dữ liệu huấn luyện mô hình phần thưởng và quy trình điều chỉnh hành vi — được thiết kế cho các chính sách robot, điều chỉnh VLA và mô hình phần thưởng tạo video.
