Zhang Zhizheng：数据智能需要解决数据瓶颈，以及一般一般的两个主要挑战

8月8日至12日在北京经济和技术发展区开业的“ 2025年世界机器人会议”。“ AI大型模型赋予机器人和体现的智能行业新范式交换活动”是8月8日举行的2025年世界机器人会议的特别活动。 以下是语音成绩单： 大家好，我很荣幸能来这里与您分享最新的科学研究结果以及我们公司商业化的发展。首先，让我介绍我们的公司。 我们的公司成立于2023年5月，是一家人形机器人公司。我们的目标是建立一个大型模型，以推动具有高级智力水平的大脑，并将其与类人动物硬件相结合，并最终希望实现整个行业和领域的Thea Humanoid机器人通用。 在此任务期间，我们深入开发了用于应用现实生活的体现的智能模型。我们知道这体现了在完全没有武装的应用中，讲述需要解决传统结构化应用程序的两个主要挑战。 第一个挑战是解决数据瓶颈。 第二大挑战是我们需要使用数据驱动来概括机器人，从而在不同的情况下实施它们。 在此过程中，目前有两种主要方法可以收集行业中的数据。 过程1：使用真实数据收集等同于使用远程操作员控制机器人的主臂以驱动奴隶的臂以收集此类真实数据，但是设置模型可能需要数十亿十亿个数据才能达到我们一定程度的概括模型。 过程2：我们的公司主要促进模拟合成以训练大量虚拟世界技能，然后将这些技能应用于现实世界。 最近，人们讨论了两条技术路线，有人说，真实数据的质量高于模拟数据。我们需要从更深层次的角度看这个问题的本质。从机器研究的角度来看，明智的模型具有两个学习目标。 目的1：要了解语义，您需要了解环境，状态和活动，即您希望机器人做的事情。 目标2：前进的机器人像人类一样，将有一般的运动运动。这样，我们只能正确准确地执行不同任务所需的不同技能。 从这两个视图中，如果我们将仿真数据与合成数据进行比较，我们需要查看谁具有更好的优势。从纹理的角度来看，这也是我们对人更敏感的东西。的确，真实数据更为真实，但是大型多模型的当前级别几乎可以解决此问题，因为它是否会影响体现模型是否识别需要接触的事物。真正影响体现模型性能的真正几何，材料和轨迹。的SE三种尺寸，可以在模拟器中进行许多随机化。超出真实对象的概括可以使模型知道更大的数据分布。 从这个角度来看，这也是为什么使用模拟的机器人合成的数据可以完全概括尚未看到的内容的原因。其背后的逻辑是首先考虑每个人，为什么机器人需要了解一般知识。每个人都知道，人类学习的目的是使自己成为专家，但是机器人研究的目的是希望成为AGI。这似乎是矛盾的，但实际上，我们需要考虑其背后的真相。人类学习的知识首先了解广泛的知识，然后转变为特殊但困难的专业知识。例如，我们在初中学习文科和科学，主题开始分解高中主题，大学和毕业生开始分裂贵族。 在这种思考中回合学习机器和研究逻辑，我们引入了一个结合了模拟数据和真实数据的训练范式。在训练阶段，由于很难获得大量的实际数据，并且实际数据的重复定位精度，一致性和稳定性较差，因此在训练阶段，仿真数据实际上是一种非常好的培训材料。 在训练后阶段，我们使用少量的现实数据与我们的纹理级别的工作目标和语义级别保持一致。有了这个范式，我们开始从商业实施水平的GemnText，实验室模型中迅速前进。接下来，我们将在今年年初向您介绍概括的体现和基本模型。在这个基本模型中，您应该注意什么是宝石成功的标准，哪些条件可以成功以及哪些条件会失败，而不是在视频中拍摄成功的状态，因为它是误导的ing。即使您的成功率只有1％，您也可以在视频中拍摄它，以供所有人观看。 如果我们真的在乎是否可以在商业中实现具体的模型和具体的功能，我们需要进行多维和系统的评论。 经过数十亿级的仿真综合数据训练后，我们的模型可能会在看不见的光线条件下得到充分概括。这种情况通常包括在冷灯，热灯和突然的光线变化中发生的持续变化。即使机器人要求在激烈的试验下采取指定的物体，光突然关闭，并将物体位置移到人的手中，我们的机器人仍然可以很好地行动。 此外，如果您希望该模型适用，并且通常。它需要处理环境干扰。当我们工作时，我们仍然可以有效防止中断，找出我们的目标在哪里以及如何实现目标。 我们不仅应该采取一般行动，而且还了解工作。一个有效且适当的机器人应该知道我的任务将在哪里，以及在此步骤中成功的条件和标准。例如，如果我们要求ITO帮助我们获得一瓶Yibao矿泉水，那么在此过程中会积极干扰它。众所周知，该指令在此状态下未完成，需要继续执行这项工作。在此字段中，它被称为闭环实时方法进行调整，直到完成指令操作并执行下一步为止。 我刚刚向您展示的是，您从未经历过现实世界的数据实践，显示了机器人的整体技能，培训后我该如何处理实际数据？我们的想法是，训练后不需要机器人学习新技能，而是让它知道如何运用其掌握的技能。例如，如果我们不接受训练后，我们的机器人将随机选择一瓶矿物水租赁。经过200块重新训练后训练后al Data，它知道如何将其从从头到后方从左到右放置。在培训后，使用少量的实际世界数据向我们讲授了更高的技能要求。 发现后，您还可以概括一下SKU中这个专业所要求的特定技能，例如Longshan Spring和Oriental Leaf。瓶子的形状，饮料的颜色以及与您完全不同的材料，您仍然可以从实例中学习并将其应用于其他方面。 如何从桌面爬网模型中实现商业实现，并真正打破场景并实现大小。我们在今年上半年的努力告诉我们，我们必须首先制作固定材料慷慨的技术模型，然后迅速将其从台式机到设置表面。但是，在第二个状态下，这个架子仍然是一个慢性架子，因为今天WRC上的许多水货架。 在第三阶段，我们需要解决密集放置的问题。我们找不到厚厚的架子上的无缝杆轨迹来拆除物体。我们需要让模型了解其动作对整个架子的影响，以便模型可以以最稳定，最安全和可靠的方式成功地删除瓶装对象，而周围环境的中断最少。 第四阶段是100％恢复货架的现实生活，这既支持平坦的布局又支持悬挂形状。 Kaafternoon在支持北京和海迪安地区的支持下，我们还开设了一个由中冈省Darongcheng的Smart Space Space运营的仓库。欢迎每个人都可以体验它。 在此过程中，我们还将制定和置于扎根后培训阶段的规则技能中。当采取它时，我们可以根据规则定期从左到右以及从正面到后进行操作。它的后面是自动的过程端到端VLA型号宽敞。同时，如果我们不仅要为那些没有场景的人使用这样的模型，而且在人类场景中，我们需要哪种模型，这是反干扰的。 例如，当它突然去除何时要拿东西，或者当有人突然放置它时，它会知道它是否也可以尝试尽可能少地了解架子上的其他东西。例如，当某人干扰它向右，向左和向后推动时，我们的模型仍然知道其目的在哪里以及如何实现目标。 这是我们两周前在WAIC中的特定显示。我们是第一个在各种de -boten，de -boxes，in -box和枪管的广告中实施的国内机器人，包括放置和悬挂真实的货架。它的背后是出色的仿真合成数据的支持和少量现实数据的微调。 在此过程中，我们还展示了我们的技能，以体验机器人服务可靠且高效。 从Waicsa回到一个星期，在我们强大的基础模型的帮助下，我们再次进行了更改，并学会了用双手将其带一个星期。我们都知道，人们很难在旅途中使用它，但是机器人可以做到这一点。在此阶段，机器人可以与左右手同时开始工作，并获得不同的东西。接下来，机器人还可以用左右手进行各种家务。只有机器人才能做到这一点，这不仅可以接近人类制造的效率，而且可以超过人类活动的效率。它的背后是通过结合虚拟和真实模型的模型来生产数据和培训技术的技术。 除货架场景外，我们还使用模拟的合成库和生产线来产生大型手动的两个手动操作。在灵活的操作中，它还可以实现高效且真正的概括，颜色和风格的服装类型，颜色和样式。我n除了灵活的操作外，我们最近与Yushu合作开发了可以直接在现实世界中创建地图而不会创建地图的导航模型。该导航模型可以理解您在现实世界中的说明，确定现场的内容，并执行准确监视交互式事物的任务。当您的观看目标在视野中丢失时，您可以使用大型模型的容量来预测和降低您将损失的方向。 当我们将其与商业无人机解决方案进行比较时，我们将知道无人机解决方案采用了非端到端模块化系统。当人们从视力领域消失时，他们就无法判断而不服从他们。在我们的Mmodel模型能够较低且可预测之后，我们可以密切关注其所有者。我们还将大型模型的真实显示到WRC网站。也欢迎大家去我们的B108展位，以获得深刻的体验。 除了导航模型外，它也是Co以操作技能为单位，使我们的机器人能够真正在我们周围进行一般的移动操作，选择浪费，并积极地为我们提供各种服务。这是经过修订的Yushu机器人，通常通过对北京大学校园的全身控制选择垃圾。您还可以理解不发送指示需要做什么。 除了这些基本应用外，我们还在不同行业推广我们的大型模型。这是我们的外卖应用连接。开放式我们在某些北京地区拥有10多个非管理零售仓库。每个人都在应用程序中下达订单。我们的机器人很可能会自动对其进行排序，打包并自动将其交给其仓库中的外卖应用程序。此外，我们还开设了一个零售仓库，以直接针对客户，以便每个人都可以体验和社交。 此外，我们还与国际汽车制造商合作，在他们的工厂除零售外，还将具体的智能技术带入了行业领域，并实际上使其成为我们新的质量生产力。 我们还促进与家用汽车公司的合作，将运输容器带到其制造业线。我们还迅速扩大了海外市场。 ITO是中东七星级酒店的一般欢迎。在这样的机器人后面，除了硬件保证外，还有一个聪明的大脑。它的大脑不仅能够消除全球动作的转变，还需要自然与所有人互动的语言，以使一切都具有良好的产品体验。 这是我今天简要介绍。欢迎我关注我们公司的一些商业化发展和独特的科学研究成就。我希望我们的产品可能会尽快来找您。谢谢你的一切！ 金融的官方帐户 24小时广播滚动最新财务和视频信息并扫描QR码，以供更多粉丝遵循（Sinafinance）