По мнению AGIBOT, поскольку исследования в области робототехники выходят за рамки контролируемых лабораторных условий и переходят в-реальные мировые среды, потребность в крупномасштабных-высоко-данных становится все более важной. Сегодня компания выпустила AGIBOT WORLD 2026, гетерогенный набор данных с открытым- исходным кодом, по ее словам, предназначенный для систематической поддержки пяти ключевых направлений исследований в области воплощенного интеллекта.
«Набор данных содержит структурированные,-качественные и точно аннотированные данные о реальных-роботах из реального мира, предоставляя разработчикам и исследователям надежную основу для обучения встроенных систем искусственного интеллекта следующего-поколения», — заявили в AGIBOT.
AGIBOT WORLD следует стратегии сбора данных в свободной-форме-
AGIBOT WORLD 2026 охватывает широкий спектр реальных-сред, включая коммерческие помещения, дома и повседневные сценарии. В AGIBOT заявили, что это отражает сложность, изменчивость и непредсказуемость, с которыми роботам приходится сталкиваться на практике.
В отличие от обычных наборов данных, созданных на основе повторяющихся демонстраций по сценариям, шанхайская-компания применила подход к сбору данных в-свободной форме-, при котором телеоператоры динамически выполняют задачи в зависимости от условий-реального времени.
Утверждалось, что эта стратегия может значительно увеличить разнообразие в каждом эпизоде и улучшить обобщение по нескольким измерениям, включая категории объектов, начальные конфигурации и последовательности выполнения задач. В компании AGIBOT заявили, что ее робот использует гибкую колесную базу, шарнирно-сочлененные движения головы и талии, а также возможности подъема-шагов для эффективного, естественного и удобного сбора данных.
Параллельно AGIBOT создает среды цифровых двойников 1:1 в ходе моделирования, при этом все соответствующие данные моделирования публикуются вместе с набором данных реального-мира.
Инновации устраняют разрыв между данными и реальным поведением роботов
«Остается фундаментальный вопрос в области воплощенного ИИ: действительно ли данные отражают то, как робот работает как интегрированная система?» отметил Аджибот. Чтобы решить эту проблему, компания представила несколько функций:
Полный-контроль тела (WBC):Это обеспечивает скоординированное управление руками, талией и кистями, позволяя роботам более плавно выполнять задачи как единая система, а не посредством изолированных движений.
Первый-человек за пределами-визуального-диапазона телеоперации:Восприятие робота согласовано с восприятием оператора, что обеспечивает более интуитивное, непрерывное и передаваемое управление.
Принудительный-контролируемый сбор данных:В AGIBOT заявили, что включили в себя контактную динамику и силовую обратную связь, фиксируя не только траектории движения, но и реальные физические взаимодействия.
«В совокупности эти возможности гарантируют, что набор данных более точно отражает поведение роботов в реальном-мире», — заявили в компании.
Аппаратное обеспечение промышленного-класса передает данные в конвейер
В компании AGIBOT пояснили, что набор данных собирается на ее аппаратной платформе G2, которая объединяет высокопроизводительные-исполнительные приводы, мульти-модальные датчики и высокопроизводительный-контроллер домена для поддержки точного управления силой и масштабируемой разработки.
Оснащенный захватами Zhixing 90D и ловким OmniHand, G2 захватывает синхронизированные мультимодальные данные-, включая RGB(D), тактильные сигналы, облака точек лидара, данные IMU и данные-состояний суставов всего тела-в рамках единого конвейера.
В компании AGIBOT добавили, что каждый эпизод данных проходит тщательную очистку и проверку с помощью системы обработки данных "промышленного-класса"-, что обеспечивает готовность к крупномасштабному-обучению моделей и исследовательским приложениям.
Выпуск фазы 1: имитационное обучение
Компания заявила, что планирует выпустить AGIBOT WORLD 2026 в пять этапов, каждый из которых соответствует основному направлению исследований в области встроенного интеллекта.
Первый выпуск посвящен имитационному обучению — ключевой парадигме, которая позволяет роботам приобретать сложные физические навыки в ходе экспертных демонстраций. Этот этап включает сотни часов реальных-данных, собранных в основном в коммерческих и сервисных средах. Набор данных объединяет:
Описания уровня-задач (инструкции уровня-сегмента)
Последовательность действий (пошаговое--поэтапное выполнение)
Метки атомарных навыков (например, вытягивание, размещение)
Аннотации объектов (двумерные ограничивающие рамки и атрибуты, такие как имя и цвет)
"Важно, что траектории-восстановления ошибок также сохраняются и аннотируются", – сообщил AGIBOT. «Эта иерархическая структура аннотаций,-охватывающая от задач высокого-уровня до действий низкого-уровня-, обеспечивает точность и корректирующие априорные данные, необходимые для обучения более надежных и адаптивных встроенных агентов».
AGIBOT WORLD является частью долгосрочного-стремления к воплощению экосистемы искусственного интеллекта.
В компании AGIBOT заявили, что входят в небольшую группу стартапов, использующих долгосрочный-инфраструктурный-подход к воплощению интеллекта.
Заранее осознав, что высококачественные-данные имеют основополагающее значение для раскрытия возможностей роботов следующего поколения, компания постоянно открывает-источники-миллионных-масштабных наборов данных реального-мира и симуляционных данных.
В компании AGIBOT заявили, что эти усилия отражают ее более широкую цель в области воплощенного интеллекта: демократизировать доступ к высококачественным-данным роботов. Продолжая развитие экосистемы AGIBOT WORLD, компания стремится внести свой вклад в глобальное сообщество робототехники и ускорить переход воплощенного искусственного интеллекта из исследовательских лабораторий в реальные-приложения.