Penyelesaian AI Fizikal
Operasi Data AI Fizikal untuk Robotik dan Pasukan AI Terjelma
Kumpul, anotasi, sahkan dan sampaikan set data multimodal yang sedia untuk latihan untuk model robotik, autonomi dan tindakan bahasa visi — dengan kualiti gred perusahaan, semakan manusia-dalam-gelung dan format output fleksibel yang sejajar dengan saluran latihan anda.
klip yang dirakam
pengumpul
Data Latihan AI Fizikal Timbunan Penuh
Daripada pengumpulan data mentah hingga RLHF dan penilaian — satu rakan kongsi merentasi setiap lapisan yang diperlukan oleh pasukan anda.
Pengumpulan Data Multimodal Egosentrik
Imej, video, audio, metadata berkaitan sensor, telematik, arahan dan penangkapan konteks pada skala global merentasi pelbagai persekitaran dan jenis tugas.
Anotasi VLA/tindakan berbilang sensor
Objek, tindakan, penjejakan, segmentasi, niat, konteks ruang, gerakan dan interaksi manusia-mesin — kebenaran asas berstruktur di setiap lapisan.
Penjanaan & Sokongan Data Sintetik
Penjanaan set data sintetik, QA, pengayaan, pengesahan, penjajaran taksonomi dan aliran kerja kesediaan sim-ke-nyata — menghasilkan data berkualiti pada skala, bukan sekadar menyemaknya.
Pembelajaran RLHF & Keutamaan
Pengumpulan keutamaan manusia, kedudukan perbandingan, data latihan model ganjaran dan aliran kerja penjajaran tingkah laku — distrukturkan untuk mengalihkan AI fizikal daripada berfungsi kepada boleh dipercayai.
Penilaian & Penanda Aras
Set regresi, pustaka kes pinggir, liputan senario keselamatan dan penanda aras kesediaan keluaran yang dibina khas untuk sistem AI fizikal.
Ulasan Manusia-dalam-gelung
Pengesahan pakar, pengendalian pengecualian, QA dan gelung maklum balas berterusan yang meningkatkan kebolehpercayaan dan merapatkan jurang antara output model dan latihan semula.
Data latihan AI fizikal yang dibina untuk robotik, autonomi dan pasukan AI yang diwujudkan
Humanoid dan AI yang diwujudkan
Latih sistem untuk mentafsir persekitaran, mengikuti arahan dan berinteraksi dengan lebih selamat dengan orang, alatan dan ruang — dengan data demonstrasi yang berasaskan aktiviti manusia sebenar.
Mobiliti autonomi
Menyokong persepsi, pemahaman tempat kejadian, navigasi dan keselamatan operasi untuk kenderaan dan platform mudah alih — dengan liputan kes pinggir dan senario keselamatan terbina dalam.
Automasi perindustrian dan kilang pintar
Meningkatkan visi mesin, pengesanan keselamatan pekerja, pemantauan proses dan pengendalian pengecualian dalam persekitaran kompleks yang memerlukan keperluan kebolehpercayaan tertinggi.
Automasi gudang dan tugas
Sokong aliran kerja pilih-dan-letak, ufuk panjang dan pengendalian pengecualian dunia sebenar untuk operasi robotik — daripada penciptaan set data awal hingga penanda aras kesediaan penggunaan.
Pengumpulan & anotasi data untuk setiap kes penggunaan AI Fizikal
Daripada tangkapan tingkah laku orang pertama kepada saluran simulasi berbilang sensor — Shaip mengumpul dan memberi anotasi data yang diperlukan oleh sistem khusus anda, pada skala dan permintaan penggunaan yang berkualiti.
Pembelajaran Demonstrasi Robot Humanoid
Rakam demonstrasi tugasan manusia langkah demi langkah menggunakan kamera yang dipasang di kepala dan penjejakan tangan untuk membina kebenaran asas bagi pembelajaran tiruan merentasi aliran kerja pemilihan, pemasangan dan dapur di gudang.
Tangkapan Aktiviti Egosentrik & Saluran Paip Real2Sim
Bina set data orang pertama melalui alat dengar VR, kamera yang dipasang di kepala dan peranti boleh pakai untuk tugas berjalan, memetik, memasak dan memasang, yang distrukturkan untuk latihan langsung atau penukaran simulasi.
Pengumpulan Data Gabungan Berbilang Sensor
Urus saluran pengumpulan Vision, IMU, LiDAR dan Audio yang disegerakkan dengan aliran kerja persediaan, penjajaran masa, QA dan anotasi untuk robotik autonomi dan sistem AI ruang.
Koleksi Kes Pinggir Sistem Autonomi
Rakam senario operasi yang jarang berlaku dan berisiko tinggi seperti oklusi, keadaan cahaya malap dan persekitaran yang sesak untuk meningkatkan prestasi model di mana set data generik tidak mencukupi.
Cermin Mata Pintar & Latihan AI Boleh Pakai
Kumpulkan set data POV dunia sebenar daripada cermin mata pintar dan peranti realiti campuran untuk pengecaman objek, pemahaman konteks, pemetaan pandangan dan pelabelan interaksi UI ruang.
Pemantauan Keselamatan & Pematuhan Industri
Rakam tingkah laku pekerja merentasi kilang, minyak dan gas serta tapak pembinaan untuk pengesanan PPE, pengenalpastian tindakan yang tidak selamat, semakan ergonomik dan anotasi peringkat peristiwa.
Data Gerakan Penjagaan Kesihatan & Pemulihan
Sokong analisis gaya berjalan, penjejakan pergerakan terapi dan pemantauan warga emas dengan anotasi rangka 42-titik kunci, analisis sudut sendi, penandaan fasa pergerakan dan pelabelan risiko jatuh.
Latihan Interaksi & Gerak Isyarat AR/VR
Cipta set data yang kaya dengan gerak isyarat untuk interaksi menunjuk, merebut dan menatal menggunakan alat dengar VR dengan penjejakan tangan dan mata merentasi ekosistem realiti campuran.
Kes Penggunaan AI Fizikal Lain yang Disokong
- Manipulasi robot dan tugasan pilih tempat
- Sistem navigasi dan mobiliti
- Gudang, logistik dan robotik perindustrian
- Pembantu terwujud dan robot perkhidmatan
- Set data interaksi manusia-robot
- Model bahasa penglihatan yang dikondisikan tindakan
- Pelaksanaan tugas berbilang langkah dan aliran kerja pengklonan tingkah laku
- Penilaian keselamatan, kes pinggir dan mod kegagalan
Apa yang Membezakan Shaip daripada Setiap Penyedia Data AI Lain
Bukan anotasi poin. Bukan platform penyumberan ramai. Lapisan infrastruktur data bersepadu yang tiada pada pasukan AI fizikal anda.
Infrastruktur hujung ke hujung: daripada anotasi titik kepada pengumpulan dunia sebenar, penjanaan data sintetik, pengesahan gred RLHF dan penanda aras senario keselamatan — semuanya di bawah satu penglibatan.
Koleksi global pada skala besar: demonstrasi, aktiviti manusia dan rakaman senario dunia sebenar merentasi geografi, persekitaran dan jenis tugas — diurus, bukan sumber awam.
Kedalaman anotasi berbilang modal: visi, LiDAR, bahasa, tindakan dan konteks aliran kerja — distrukturkan untuk cara AI fizikal sebenarnya melatih, menilai dan sampai ke penggunaan.
Tenaga kerja terurus dan infrastruktur berkualiti: pakar domain bertauliah, aliran kerja QA berstruktur, pensijilan ISO, SOC 2 dan HIPAA — dibina untuk ketepatan gred penggunaan.
Persekitaran secara bersemuka + dunia sebenar: Penangkapan studio terkawal dan persekitaran dunia sebenar secara langsung — kedua-duanya tersedia, kedua-duanya diurus. Senario tersuai dan penjanaan kes pinggir disertakan.
Persekitaran sebenar. Bukan data makmal.
Model AI fizikal gagal dalam dunia sebenar apabila ia dilatih hanya pada rakaman makmal yang bersih dan tersusun rapi. Rangkaian pengumpul Shaip menangkap data daripada permukaan sebenar tempat model anda akan beroperasi — merentasi persekitaran pengguna, runcit, perindustrian dan mobiliti.
AI Fizikal: Apakah Ia dan Mengapa Ia Berbeza
sistem AI yang beroperasi dan berinteraksi dengan dunia fizikal melalui sensor, sistem kawalan dan penggerak — menghubungkan kecerdasan dengan tindakan dunia sebenar.
Model asas, simulasi yang lebih baik, sensor yang lebih berkemampuan dan pengkomputeran pinggir yang lebih kukuh sedang menjadikan praktikal autonomi dunia sebenar pada skala besar buat kali pertama.
Berkualiti tinggi data multimodal (visi + bahasa + tindakan), liputan kes pinggir, gelung pengesahan dan laluan yang lebih selamat daripada simulasi kepada penggunaan.
Bukan sebagai pembuat robot — sebagai infrastruktur data dan rakan kongsi pengesahan di sebalik pasukan AI fizikal yang membina sistem autonomi generasi akan datang.
Kisah Berjaya
Tulang Belakang Operasi Data Di Sebalik Data Gerakan Robotik Humanoid 10,000 Jam
Pembelajaran simulasi kepada sebenar memerlukan lebih daripada sekadar volum — ia memerlukan data gerakan yang dibumikan, dikalibrasi dan disahkan tugas pada skala besar. Bagi seorang pelanggan robotik humanoid, Shaip membina tulang belakang operasi data hujung ke hujung: persediaan pemandangan yang dipetakan QR, penjejakan lima sensor, latihan sederhana dan QA sedia model — menjana 10,000 jam data gerakan VR egosentrik merentasi ~4,000 peserta dan 100 tugas dalam masa 30 hari sahaja.
Susunan Set Data AI Fizikal
Lapisan set data yang berbeza menguasakan keupayaan yang berbeza. Shaip menyokong tindanan bersepadu yang diperlukan untuk melatih, mengesahkan dan memperkukuh sistem AI dunia sebenar.
| Lapisan keupayaan | Jenis set data utama | Bagaimana Shaip menyokongnya |
|---|---|---|
L1 Pemahaman manusia |
Data aktiviti & demonstrasi manusia | Koleksi global senario dunia sebenar, demonstrasi manusia dan konteks berasaskan tugas merentasi pelbagai persekitaran dan populasi. |
L2 Pelaksanaan tugas |
Data manipulasi robot | Penangkapan dan anotasi berstruktur bagi trajektori, keadaan gabungan, interaksi objek dan aliran kerja — dibina untuk kebolehulangan dan skala. |
L3 Arahan mengikut |
Data Visi-Bahasa-Tindakan (VLA) | Penjajaran input visual, arahan bahasa dan trajektori tindakan untuk pelaksanaan dunia sebenar — termasuk sokongan penalaan halus untuk model VLA. |
L4 Penyiapan aliran kerja |
Data tugasan ufuk panjang | Set set tugas berbilang langkah, set penilaian dan pengendalian pengecualian untuk jujukan kompleks — membolehkan prestasi mantap merentasi tugas lanjutan. |
Keselamatan & Pematuhan
Bersedia untuk membina AI fizikal yang benar-benar berfungsi?
Bercakap dengan Shaip tentang infrastruktur data multimodal, penjanaan data sintetik, RLHF, aliran kerja penilaian dan pengesahan manusia-dalam-gelung untuk robotik, autonomi dan AI yang diwujudkan.
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
Bagaimanakah Shaip mendapatkan data latihan AI fizikal secara sah dan beretika?
Semua data Shaip dikumpulkan di bawah persetujuan peserta yang ditandatangani dengan hak data dan terma penggunaan yang didokumenkan. Kami mengendalikan penangkapan dalam studio terkawal, pengumpulan lapangan dunia sebenar dan program dalam rumah — setiap satu dengan rangka kerja persetujuannya sendiri yang sejajar dengan piawaian GDPR, CCPA, HIPAA dan privasi serantau. Kami tidak mengikis, kami tidak menggunakan semula video awam dan setiap set data dihantar dengan rekod asal yang boleh diaudit untuk semakan undang-undang perusahaan.
Seberapa pantaskah Shaip boleh menyampaikan set data pertama untuk perintis AI fizikal?
Garis masa perintis biasa dijalankan Iin minggu dari ringkasan yang ditandatangani hingga penghantaran kelompok pertama, bergantung pada persekitaran pengumpulan, susunan sensor dan keperluan peserta. Demonstrasi berasaskan studio dan tangkapan egosentrik pada amnya lebih pantas; program gabungan berbilang sensor dengan LiDAR dan rig yang dikalibrasi mengambil masa yang lebih lama.
Bolehkah Shaip menyokong aliran kerja simulasi kepada sebenar?
Shaip menyediakan penangkapan dunia sebenar, penjanaan data sintetik dan saluran paip real2sim — dengan gelung pengesahan berstruktur untuk menutup jurang sim-ke-nyata. Ini termasuk pembesaran sintetik rawak domain, suntikan kes pinggir dan penanda aras sebenar + sintetik berpasangan.
Apakah modaliti sensor yang ditangkap dan dianotasi oleh Shaip?
Kamera (RGB, monokrom, peristiwa), kedalaman (stereo, cahaya berstruktur, ToF), LiDAR, IMU, radar, audio, daya/tork, penjejakan tangan, penjejakan mata, GPS dan telematik. Semua saluran dihantar disegerakkan masa dengan metadata penentukuran.
Bagaimanakah Shaip mengendalikan kes pinggir dan senario kritikal keselamatan untuk AI fizikal?
Shaip mengekalkan taksonomi berstruktur untuk pengumpulan kes pinggir — oklusi, cahaya malap, cuaca buruk, persekitaran berketumpatan tinggi, tingkah laku pelakon atipikal dan skrip peristiwa jarang berlaku. Hasil kerja termasuk set ujian regresi, penanda aras kesediaan keluaran dan liputan senario keselamatan yang dipetakan kepada peringkat risiko penggunaan.
Apakah pensijilan pematuhan yang dipegang oleh Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Jenis II, kawalan sedia HIPAA, GDPR. Rangka kerja pematuhan tambahan dilaksanakan setiap program jika diperlukan.
Bagaimanakah Shaip mengurus kualiti untuk anotasi AI fizikal?
Shaip mengendalikan saluran QA berperingkat: Ubiquity QA untuk pengesahan laluan pertama, CPA (Shaip Review) untuk penentukuran set emas dan Shaip Validation untuk semakan keluaran akhir. Persetujuan antara anotator, semakan konsensus dan ambang penerimaan khusus tugas dikonfigurasikan setiap projek.
Adakah Shaip menghantar RLHF dan data keutamaan untuk AI fizikal?
Ya. Pengumpulan keutamaan manusia, kedudukan perbandingan, data latihan model ganjaran dan aliran kerja penjajaran tingkah laku — skopnya untuk dasar robotik, penjajaran VLA dan model ganjaran penjanaan video.
