Rozwiązania fizycznej sztucznej inteligencji
Fizyczne operacje danych AI dla zespołów robotyki i ucieleśnionej AI
Zbieraj, opisz, weryfikuj i dostarczaj gotowe do szkolenia zestawy danych multimodalnych dla modeli robotyki, autonomii oraz wizji-języka-działania — z jakością na poziomie korporacyjnym, przeglądem z uwzględnieniem czynnika ludzkiego i elastycznymi formatami wyjściowymi dostosowanymi do Twojego procesu szkoleniowego.
przechwycone klipy
kolektory
Wąskie gardło danych fizycznej sztucznej inteligencji
Roboty nie zawodzą z powodu sprzętu. Siłowniki, czujniki i moc obliczeniowa wyprzedziły dane potrzebne do ich obsługi. Nie ma internetowego korpusu wiedzy o inteligencji fizycznej – nie ma odpowiednika tekstu internetowego, który szkolił LLM-ów. Każde zrozumienie, krok i korekta zadania muszą zostać zarejestrowane, ustrukturyzowane i zweryfikowane w świecie rzeczywistym.
Tę właśnie lukę wypełnia Shaip: rzeczywiste demonstracje z udziałem ludzi i dane z wielu czujników, zbierane i opisywane w skali, jakiej faktycznie wymaga szkolenie sztucznej inteligencji.
Pełne dane treningowe sztucznej inteligencji fizycznej
Od gromadzenia surowych danych, przez RLHF, po ocenę — jeden partner na każdym poziomie, jakiego potrzebuje Twój zespół.
Zbieranie danych egocentrycznych i teleoperacyjnych
Globalne gromadzenie danych multimodalnych — w tym obrazów, wideo, dźwięku, danych z czujników, danych telematycznych, pokazów robotów, trajektorii kierowanych przez człowieka i nagrań zadań.
Przeczytaj więcejAdnotacja VLA/akcji wieloczujnikowej
Obiekty, działania, śledzenie, segmentacja, intencja, kontekst przestrzenny, ruch i interakcje człowiek-maszyna — ustrukturyzowana prawda na każdym poziomie.
Przeczytaj więcejGenerowanie i obsługa danych syntetycznych
Generowanie syntetycznych zestawów danych, zapewnianie jakości, wzbogacanie, walidacja, dostosowywanie taksonomii i przepływy pracy zapewniające gotowość symulacyjną do rzeczywistej — tworzenie wysokiej jakości danych na dużą skalę, a nie tylko ich sprawdzanie.
RLHF i nauka preferencji
Zbieranie ludzkich preferencji, porównywanie rankingów, dane dotyczące szkolenia modelu nagród i przepływy pracy dopasowywania zachowań — ustrukturyzowane w celu przekształcenia fizycznej sztucznej inteligencji z funkcjonalnej w godną zaufania.
Ocena i testy porównawcze
Zestawy regresji, biblioteki przypadków brzegowych, pokrycie scenariuszy bezpieczeństwa i testy gotowości do wydania stworzone specjalnie dla fizycznych systemów AI.
Recenzja z udziałem człowieka
Walidacja ekspercka, obsługa wyjątków, zapewnienie jakości i ciągłe pętle sprzężenia zwrotnego, które zwiększają niezawodność i niwelują lukę między wynikami modelu a ponownym trenowaniem.
Dane dotyczące fizycznego treningu sztucznej inteligencji opracowane dla zespołów zajmujących się robotyką, autonomią i ucieleśnioną sztuczną inteligencją
Humanoidy i ucieleśniona sztuczna inteligencja
Ucz systemy interpretowania otoczenia, przestrzegania instrukcji i bezpieczniejszej interakcji z ludźmi, narzędziami i przestrzeniami — korzystając z danych demonstracyjnych opartych na rzeczywistej działalności człowieka.
Mobilność autonomiczna
Wsparcie percepcji, rozumienia sceny, nawigacji i bezpieczeństwa operacyjnego pojazdów i platform mobilnych — z wbudowaną obsługą skrajnych przypadków i scenariuszy bezpieczeństwa.
Automatyka przemysłowa i inteligentne fabryki
Popraw widzenie maszynowe, wykrywanie zagrożeń dla bezpieczeństwa pracowników, monitorowanie procesów i obsługę wyjątków w złożonych środowiskach, w których wymagania dotyczące niezawodności są najwyższe.
Automatyzacja magazynów i zadań
Obsługa przepływów pracy typu „podnieś i umieść”, długoterminowych przepływów pracy i obsługi wyjątków w warunkach rzeczywistych dla operacji robotycznych — od początkowego tworzenia zestawu danych po testy gotowości do wdrożenia.
Zbieranie danych i adnotacje dla każdego przypadku użycia fizycznej sztucznej inteligencji
Od rejestrowania zachowań z perspektywy pierwszej osoby po symulacje wieloczujnikowe — Shaip zbiera i opatruje adnotacjami dane potrzebne konkretnemu systemowi, w skali i zgodnie z wymaganiami jakościowymi wdrożenia.
Demonstracja nauki robota humanoidalnego
Nagrywaj krok po kroku demonstracje czynności wykonywanych przez ludzi za pomocą kamer zamontowanych na głowach i śledzenia dłoni, aby uzyskać praktyczne przykłady do nauki naśladowania w zakresie kompletacji zamówień w magazynie, montażu i przepływów pracy w kuchni.
Przechwytywanie aktywności egocentrycznej i kanały Real2Sim
Twórz zestawy danych z perspektywy pierwszej osoby za pomocą zestawów słuchawkowych VR, kamer montowanych na głowie i urządzeń przenośnych do zadań związanych z chodzeniem, zbieraniem, gotowaniem i montażem, przygotowane pod kątem bezpośredniego szkolenia lub konwersji symulacji.
Zbieranie danych z fuzji wieloczujnikowej
Zarządzaj zsynchronizowanymi procesami gromadzenia danych wizyjnych, IMU, LiDAR i audio z konfiguracją, wyrównywaniem czasowym, kontrolą jakości i przepływami pracy adnotacji dla autonomicznych systemów robotyki i przestrzennych systemów sztucznej inteligencji.
Kolekcja przypadków brzegowych systemów autonomicznych
Rejestruj rzadkie i ryzykowne scenariusze operacyjne, takie jak przesłonięcia, warunki słabego oświetlenia i zatłoczone środowiska, aby poprawić wydajność modelu w sytuacjach, w których ogólne zestawy danych nie są wystarczające.
Inteligentne okulary i trening sztucznej inteligencji noszonej na ciele
Zbieraj rzeczywiste zbiory danych z punktu widzenia użytkowników (POV) z inteligentnych okularów i urządzeń rzeczywistości mieszanej w celu rozpoznawania obiektów, zrozumienia kontekstu, mapowania wzroku i oznaczania interakcji przestrzennych z interfejsem użytkownika.
Monitorowanie bezpieczeństwa przemysłowego i zgodności
Rejestruj zachowania pracowników w fabrykach, przedsiębiorstwach naftowo-gazowych i na placach budowy w celu wykrywania środków ochrony indywidualnej, identyfikowania niebezpiecznych działań, oceny ergonomii i adnotacji na poziomie zdarzeń.
Dane dotyczące ruchu w opiece zdrowotnej i rehabilitacji
Wsparcie analizy chodu, śledzenia ruchu terapeutycznego i monitorowania osób starszych dzięki 42-punktowej adnotacji szkieletu, analizie kąta stawów, oznaczaniu faz ruchu i oznaczaniu ryzyka upadku.
Szkolenie z interakcji i gestów AR/VR
Twórz zestawy danych bogate w gesty, umożliwiające interakcje polegające na wskazywaniu, chwytaniu i przewijaniu za pomocą zestawów słuchawkowych VR z funkcją śledzenia dłoni i oczu w ekosystemach rzeczywistości mieszanej.
Inne obsługiwane przypadki użycia fizycznej sztucznej inteligencji
- Manipulacja robotem i zadania pick-place
- Systemy nawigacyjne i mobilne
- Magazynowanie, logistyka i robotyka przemysłowa
- Ucieleśnieni asystenci i roboty usługowe
- Zestawy danych dotyczące interakcji człowiek-robot
- Modele wizyjno-językowe warunkowane działaniem
- Wieloetapowe wykonywanie zadań i przepływy pracy klonowania behawioralnego
- Teleoperacja i przechwytywanie demonstracji kierowanych przez człowieka
Co wyróżnia Shaip od wszystkich innych dostawców danych AI
Nie jest to adnotacja do punktu. Nie jest to platforma crowdsourcingowa. Zintegrowana warstwa infrastruktury danych, której brakowało Twojemu fizycznemu zespołowi ds. sztucznej inteligencji.
Kompleksowa infrastruktura: od adnotacji punktowych po zbieranie danych ze świata rzeczywistego, generowanie danych syntetycznych, walidację na poziomie RLHF i testy porównawcze scenariuszy bezpieczeństwa — wszystko w ramach jednego przedsięwzięcia.
Globalne gromadzenie danych na dużą skalę: demonstracje, działania człowieka i scenariusze ze świata rzeczywistego w różnych regionach geograficznych, środowiskach i przy różnych typach zadań — zarządzane, a nie pozyskiwane od użytkowników.
Głębokość adnotacji multimodalnych: wizja, LiDAR, język, działanie i kontekst przepływu pracy — ustrukturyzowane w taki sposób, w jaki fizyczna sztuczna inteligencja faktycznie szkoli, ocenia i wdraża.
Zarządzana siła robocza i infrastruktura jakości: certyfikowani eksperci dziedzinowi, ustrukturyzowane przepływy pracy QA, certyfikaty ISO, SOC 2 i HIPAA — stworzone z myślą o dokładności wdrożenia.
Środowiska osobiste i rzeczywiste: Kontrolowane nagrywanie w studiu i środowiska na żywo w świecie rzeczywistym — oba dostępne, oba zarządzane. W zestawie niestandardowe scenariusze i generowanie przypadków skrajnych.
Rzeczywiste warunki. Nie dane laboratoryjne.
Fizyczne modele sztucznej inteligencji zawodzą w świecie rzeczywistym, gdy są trenowane wyłącznie na czystych, starannie dobranych materiałach laboratoryjnych. Sieć kolektorów Shaip zbiera dane z rzeczywistych powierzchni, na których będzie działał Twój model — w środowiskach konsumenckich, handlowych, przemysłowych i mobilnych.
Sztuczna inteligencja fizyczna: czym jest i dlaczego jest inna
Systemy sztucznej inteligencji działające w świecie fizycznym i wchodzące z nim w interakcje za pośrednictwem czujników, systemów sterowania i siłowników — łączące inteligencję z działaniami w świecie rzeczywistym.
Modele fundamentalne, lepsza symulacja, bardziej wydajne czujniki i wydajniejsze obliczenia brzegowe sprawiają, że po raz pierwszy realna autonomia staje się praktyczna na dużą skalę.
Wysokiej jakości dane multimodalne (wizja + język + działanie), pokrycie skrajnych przypadków, pętle walidacyjne i bezpieczniejsze ścieżki od symulacji do wdrożenia.
Nie jako twórca robotów, lecz jako partner w zakresie infrastruktury danych i walidacji, stojący za fizycznymi zespołami AI budującymi nową generację autonomicznych systemów.
Udane historie
Podstawy operacji danych w 10 000-godzinnym systemie danych ruchu robotów humanoidalnych
Uczenie się symulacji w rzeczywistości wymaga czegoś więcej niż tylko ilości — wymaga ugruntowanych, skalibrowanych i zweryfikowanych pod kątem zadań danych ruchowych na dużą skalę. Dla jednego z klientów z branży robotyki humanoidalnej, Shaip zbudował kompleksowy szkielet operacji danych: konfigurację sceny z mapą kodów QR, śledzenie za pomocą pięciu czujników, moderowane próby i kontrolę jakości gotowego modelu — generując 10 000 godzin egocentrycznych danych ruchowych VR dla około 4,000 uczestników i 100 zadań w zaledwie 30 dni.
Zestaw danych fizycznej sztucznej inteligencji
Różne warstwy zbiorów danych zapewniają różne możliwości. Shaip obsługuje zintegrowany stos wymagany do trenowania, walidacji i wzmacniania rzeczywistych systemów AI.
| Warstwa możliwości | Kluczowy typ zestawu danych | Jak Shaip to wspiera |
|---|---|---|
|
L1 Ludzkie zrozumienie |
Dane dotyczące aktywności człowieka i demonstracji | Globalny zbiór scenariuszy ze świata rzeczywistego, demonstracji z udziałem ludzi i kontekstów opartych na zadaniach w różnych środowiskach i populacjach. |
|
L2 Wykonanie zadania |
Dane dotyczące manipulacji robotem | Ustrukturyzowane przechwytywanie i adnotacje trajektorii, stanów połączeń, interakcji obiektów i przepływów pracy — stworzone z myślą o powtarzalności i skali. |
|
L3 Instrukcja poniżej |
Dane dotyczące wizji, języka i działania (VLA) | Dostosowanie danych wizualnych, instrukcji językowych i trajektorii działań do potrzeb rzeczywistego wykonywania zadań — w tym obsługa dostrajania modeli VLA. |
|
L4 Zakończenie przepływu pracy |
Dane dotyczące zadań długoterminowych | Zestawy danych zadań wieloetapowych, zestawy ewaluacyjne i obsługa wyjątków dla złożonych sekwencji — zapewniające solidną wydajność w przypadku rozbudowanych zadań. |
Bezpieczeństwo i zgodność
Gotowy na zbudowanie fizycznej sztucznej inteligencji, która będzie faktycznie wdrażana?
Porozmawiaj z Shaipem o multimodalnej infrastrukturze danych, generowaniu danych syntetycznych, RLHF, procesach oceny i walidacji z udziałem człowieka w kontekście robotyki, autonomii i ucieleśnionej sztucznej inteligencji.
KontaktCzęsto Zadawane Pytania (FAQ)
W jaki sposób Shaip pozyskuje dane dotyczące treningu sztucznej inteligencji w sposób legalny i etyczny?
Wszystkie dane Shaip są gromadzone na podstawie podpisanej zgody uczestnika, wraz z udokumentowanymi prawami do danych i warunkami użytkowania. Prowadzimy kontrolowane programy do rejestracji w studiu, gromadzenia danych w terenie oraz w domu – każdy z nich ma własną strukturę zgody, zgodną z RODO, CCPA, HIPAA i regionalnymi standardami prywatności. Nie scrapujemy, nie wykorzystujemy ponownie nagrań wideo z publicznych źródeł, a każdy zestaw danych jest dostarczany z audytowalnym rejestrem pochodzenia do wglądu prawnego w firmie.
Jak szybko Shaip może dostarczyć pierwszy zestaw danych na potrzeby fizycznego pilotażu sztucznej inteligencji?
Typowy czas realizacji pilotażu wynosi kilka tygodni od podpisania specyfikacji do dostarczenia pierwszej partii, w zależności od środowiska odbioru, stosu czujników i wymagań uczestników. Demonstracje w studiu i egocentryczne przechwytywanie danych są zazwyczaj szybsze; programy fuzji wielu czujników z wykorzystaniem LiDAR i skalibrowanych platform trwają dłużej.
Czy Shaip obsługuje przepływy pracy symulowane i rzeczywiste?
Shaip oferuje potoki przechwytywania danych w warunkach rzeczywistych, generowania danych syntetycznych i real2sim – ze strukturalnymi pętlami walidacji, które niwelują lukę między symulacją a rzeczywistością. Obejmuje to losowe w domenie rozszerzenie syntetyczne, wstrzykiwanie przypadków brzegowych oraz sparowane testy porównawcze rzeczywiste i syntetyczne.
Jakie dane z czujników rejestruje i opisuje Shaip?
Kamera (RGB, monochromatyczna, zdarzenie), głębia (stereo, światło strukturalne, ToF), LiDAR, IMU, radar, dźwięk, siła/moment obrotowy, śledzenie dłoni, śledzenie wzroku, GPS i telematyka. Wszystkie kanały były zsynchronizowane czasowo z metadanymi kalibracji.
Czy Shaip obsługuje zbieranie danych w oparciu o teleoperacje?
Tak. Shaip projektuje i zarządza programami przechwytywania teleoperacji — rekrutacją i szkoleniem operatorów, konfiguracją platformy, tworzeniem skryptów zadań, kontrolą jakości na poziomie epizodów i adnotacją trajektorii. Demonstracje teleoperacji są dostarczane zsynchronizowane czasowo z kanałami kamery, stanu połączeń oraz siły/momentu obrotowego, sformatowane pod kątem uczenia się naśladownictwa i precyzyjnego dostrajania VLA.
W jaki sposób Shaip radzi sobie z przypadkami brzegowymi i scenariuszami krytycznymi dla bezpieczeństwa fizycznej sztucznej inteligencji?
Shaip utrzymuje ustrukturyzowane taksonomie do gromadzenia danych o skrajnych przypadkach – okluzji, słabego oświetlenia, niekorzystnych warunków atmosferycznych, środowisk o dużej gęstości, nietypowych zachowań aktorów i skryptów zdarzeń rzadkich. Produkty dostarczane obejmują zestawy testów regresyjnych, testy porównawcze gotowości do wydania oraz pokrycie scenariuszy bezpieczeństwa zmapowane na poziomy ryzyka wdrożenia.
Jakie certyfikaty zgodności posiada Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Typ II, mechanizmy kontroli zgodne z HIPAA, RODO. W razie potrzeby wdrażane są dodatkowe ramy zgodności dla każdego programu.
W jaki sposób Shaip zarządza jakością fizycznych adnotacji dotyczących sztucznej inteligencji?
Shaip obsługuje wielopoziomowy proces zapewnienia jakości (QA): Ubiquity QA do walidacji pierwszego przejścia, CPA (Shaip Review) do kalibracji Gold Set oraz Shaip Validation do ostatecznej weryfikacji wydania. Uzgodnienia między adnotatorami, przegląd konsensusu oraz progi akceptacji dla poszczególnych zadań są konfigurowane dla każdego projektu.
Czy Shaip dostarcza dane RLHF i preferencje dotyczące fizycznej sztucznej inteligencji?
Tak. Gromadzenie danych dotyczących preferencji człowieka, ranking porównawczy, dane dotyczące trenowania modelu nagradzania i przepływy pracy dotyczące dopasowania zachowań — dostosowane do polityk robotyki, dopasowania VLA i modeli nagradzania generowania wideo.
