Soluții fizice de inteligență artificială
Operațiuni de date cu inteligență artificială fizică pentru robotică și echipe de inteligență artificială întrupată
Colectați, adnotați, validați și livrați seturi de date multimodale pregătite pentru antrenament pentru robotică, autonomie și modele de viziune-limbaj-acțiune — cu calitate la nivel de întreprindere, revizuire cu implicare umană și formate de ieșire flexibile, aliniate la fluxul dvs. de antrenament.
clipuri capturate
colectori
Blocajul fizic al datelor despre inteligența artificială
Roboții nu cedează din cauza hardware-ului. Actuatoarele, senzorii și sistemele de calcul au depășit datele necesare pentru utilizarea lor. Nu există un corpus la scară internet pentru inteligența fizică - niciun echivalent al textului web care i-a instruit pe LLM. Fiecare înțelegere, pas și corecție a sarcinii trebuie captată, structurată și validată din lumea reală.
Aceasta este diferența pe care Shaip o elimină: demonstrații umane din lumea reală și date multi-senzoriale, colectate și adnotate la scara pe care o cere de fapt antrenamentul bazat pe inteligența artificială.
Date de antrenament fizic cu inteligență artificială completă
De la colectarea datelor brute până la RLHF și evaluare — un singur partener pentru fiecare nivel de care are nevoie echipa ta.
Colectarea de date egocentrice și teleoperatorii
Captură de date multimodale la scară globală — inclusiv imagini, video, audio, date de la senzori, telematică, demonstrații de roboți, traiectorii ghidate de om și înregistrări de sarcini.
Află mai multeAdnotare VLA/acțiune multi-senzor
Obiecte, acțiuni, urmărire, segmentare, intenție, context spațial, mișcare și interacțiuni om-mașină — adevăr structurat la fiecare nivel.
Află mai multeGenerarea și asistența datelor sintetice
Generarea de seturi de date sintetice, asigurarea calității, îmbogățirea, validarea, alinierea taxonomiei și fluxuri de lucru pentru pregătirea pentru simulare în realitate — generarea de date de calitate la scară largă, nu doar verificarea acestora.
RLHF și învățarea preferințelor
Colectarea preferințelor umane, clasificarea comparativă, datele de antrenament ale modelelor de recompensă și fluxurile de lucru pentru alinierea comportamentului — structurate pentru a transforma IA fizică de la funcțională la fiabilă.
Evaluare și repere
Seturi de regresie, biblioteci de cazuri limită, acoperire a scenariilor de siguranță și parametri de referință pentru pregătirea lansării, special concepute pentru sistemele fizice de inteligență artificială.
Recenzie Human-in-the-Loop
Validare de către experți, gestionarea excepțiilor, asigurarea calității și bucle continue de feedback care îmbunătățesc fiabilitatea și reduc decalajul dintre rezultatele modelului și reantrenare.
Date de antrenament fizic bazate pe inteligență artificială, create pentru robotică, autonomie și echipe de inteligență artificială întrupată
Umanoizi și inteligență artificială întrupată
Antrenați sistemele să interpreteze mediul înconjurător, să urmeze instrucțiuni și să interacționeze mai sigur cu oamenii, instrumentele și spațiile — cu date demonstrative bazate pe activități umane reale.
Mobilitate autonomă
Sprijiniți percepția, înțelegerea scenei, navigația și siguranța operațională pentru vehicule și platforme mobile — cu acoperire integrată pentru cazuri limită și scenarii de siguranță.
Automatizare industrială și fabrici inteligente
Îmbunătățiți viziunea artificială, detectarea siguranței lucrătorilor, monitorizarea proceselor și gestionarea excepțiilor în medii complexe unde cerințele de fiabilitate sunt cele mai ridicate.
Automatizarea depozitului și a sarcinilor
Suportă fluxuri de lucru de tip „pick-and-place” pe termen lung și gestionarea excepțiilor din lumea reală pentru operațiuni robotizate — de la crearea inițială a setului de date până la teste de performanță pentru implementare.
Colectarea și adnotarea datelor pentru fiecare caz de utilizare a inteligenței artificiale fizice
De la capturarea comportamentului la persoana întâi până la simularea multi-senzor a unor procese, Shaip colectează și adnotează datele de care are nevoie sistemul dumneavoastră specific, la scara și la calitatea cerute de implementare.
Demonstrație de învățare cu robot umanoid
Capturați demonstrații pas cu pas ale sarcinilor umane folosind camere montate pe cap și urmărirea mâinilor pentru a construi date concrete pentru învățarea prin imitație în fluxurile de lucru din depozit, asamblare și bucătărie.
Capturarea activității egocentrice și conductele Real2Sim
Construiți seturi de date la persoana întâi prin intermediul căștilor VR, al camerelor montate pe cap și al dispozitivelor portabile pentru sarcini de mers, cules, gătit și asamblare, structurate pentru antrenament direct sau conversie prin simulare.
Colectarea de date prin fuziune multi-senzorală
Gestionați fluxuri de lucru sincronizate pentru Vision, IMU, LiDAR și Audio, cu configurare, aliniere a temporizării, QA și adnotări pentru sisteme autonome de robotică și inteligență artificială spațială.
Colecție de cazuri Edge Systems Autonome
Capturați scenarii operaționale rare și cu risc ridicat, cum ar fi ocluziile, condițiile de lumină slabă și mediile aglomerate, pentru a îmbunătăți performanța modelului acolo unde seturile de date generice sunt insuficiente.
Ochelari inteligenți și instruire cu inteligență artificială purtabilă
Colectați seturi de date POV din lumea reală de la ochelari inteligenți și dispozitive de realitate mixtă pentru recunoașterea obiectelor, înțelegerea contextului, cartografierea privirii și etichetarea interacțiunilor spațiale cu interfața utilizator.
Monitorizarea siguranței industriale și a conformității
Capturați comportamentul lucrătorilor în fabrici, sectoare de petrol și gaze și șantiere de construcții pentru detectarea echipamentului individual de protecție (EIP), identificarea acțiunilor nesigure, analiza ergonomiei și adnotarea la nivel de eveniment.
Date despre mișcare în domeniul sănătății și reabilitării
Sprijiniți analiza mersului, urmărirea mișcărilor terapeutice și monitorizarea vârstnicilor cu adnotări scheletice în 42 de puncte cheie, analiza unghiului articular, etichetarea fazelor de mișcare și etichetarea riscului de cădere.
Interacțiune AR/VR și antrenament gestual
Creați seturi de date bogate în gesturi pentru interacțiuni de indicare, prindere și derulare folosind căști VR cu urmărire a mâinilor și a ochilor în ecosisteme de realitate mixtă.
Alte cazuri de utilizare a inteligenței artificiale fizice acceptate
- Manipulare robotică și sarcini de preluare a locului de muncă
- Sisteme de navigație și mobilitate
- Depozitare, logistică și robotică industrială
- Asistenți întrupați și roboți de serviciu
- Seturi de date privind interacțiunea om-robot
- Modele de limbaj-viziune condiționate de acțiune
- Executarea sarcinilor în mai mulți pași și fluxurile de lucru prin clonare comportamentală
- Teleoperare și captura demonstrativă ghidată de om
Ce diferențiază Shaip de orice alt furnizor de date AI
Nu este un instrument de adnotare punctuală. Nu este o platformă de crowdsourcing. Stratul integrat de infrastructură de date care lipsea echipei tale fizice de inteligență artificială.
Infrastructură end-to-end: de la adnotarea punctuală la colectarea datelor din lumea reală, generarea de date sintetice, validarea de grad RLHF și parametrii de referință ai scenariilor de siguranță — toate sub o singură angajament.
Colectare globală la scară largă: demonstrații, activitate umană și captura de scenarii din lumea reală în diferite zone geografice, medii și tipuri de sarcini — gestionată, nu prin crowdsourcing.
Adâncime de adnotare multimodală: viziune, LiDAR, limbaj, acțiune și context al fluxului de lucru — structurate pentru modul în care inteligența artificială fizică se antrenează, evaluează și ajunge la implementare.
Forță de muncă gestionată și infrastructură de calitate: experți acreditați în domeniu, fluxuri de lucru structurate în asigurarea calității, certificări ISO, SOC 2 și HIPAA — concepute pentru precizie la nivel de implementare.
Medii față în față + din lumea reală: Captură controlată în studio și medii live din lumea reală — ambele disponibile, ambele gestionate. Scenarii personalizate și generare de cazuri limită incluse.
Medii reale. Nu date de laborator.
Modelele fizice de inteligență artificială eșuează în lumea reală atunci când sunt antrenate doar pe baza unor imagini de laborator curate și atent selectate. Rețeaua de colectori Shaip captează date de pe suprafețele reale pe care va funcționa modelul dvs. - în medii de consum, comerț cu amănuntul, industriale și de mobilitate.
IA fizică: Ce este și de ce este diferită
Sisteme de inteligență artificială care operează în lumea fizică și interacționează cu aceasta prin intermediul senzorilor, sistemelor de control și actuatoarelor — conectând inteligența cu acțiunile din lumea reală.
Modelele de bază, simularea mai bună, senzorii mai capabili și o putere de calcul mai mare la marginea lumii fac ca autonomia în lumea reală să fie practică la scară largă pentru prima dată.
Date multimodale de înaltă calitate (viziune + limbaj + acțiune), acoperire a cazurilor limită, bucle de validare și căi mai sigure de la simulare la implementare.
Nu ca producător de roboți, ci ca partener de infrastructură de date și validare din spatele echipelor de inteligență artificială fizică care construiesc următoarea generație de sisteme autonome.
Povești de succes
Coloana vertebrală a operațiunilor de date din spatele unui sistem de date privind mișcarea roboticii umanoide timp de 10,000 de ore
Învățarea de la simulare la realitate necesită mai mult decât volum - are nevoie de date de mișcare bazate pe date concrete, calibrate și validate pentru sarcini, la scară largă. Pentru un client de robotică umanoidă, Shaip a construit coloana vertebrală completă a operațiunilor de date: configurarea scenei cu mapare QR, urmărirea cu cinci senzori, repetiția moderată și QA gata de model - generând 10,000 de ore de date de mișcare VR egocentrice pentru aproximativ 4,000 de participanți și 100 de sarcini în doar 30 de zile.
Stiva de date fizice de inteligență artificială
Diferite straturi de seturi de date alimentează diferite capabilități. Shaip acceptă stiva integrată necesară pentru antrenarea, validarea și consolidarea sistemelor de inteligență artificială din lumea reală.
| Stratul de capabilitate | Tipul setului de date cheie | Cum o susține Shaip |
|---|---|---|
|
L1 Înțelegerea umană |
Date despre activitatea umană și demonstrații | Colecție globală de scenarii din lumea reală, demonstrații umane și contexte bazate pe sarcini, în diverse medii și populații. |
|
L2 Executarea sarcinilor |
Date de manipulare a roboților | Capturare structurată și adnotare a traiectoriilor, stărilor articulațiilor, interacțiunilor obiectelor și fluxurilor de lucru — construită pentru repetabilitate și scalabilitate. |
|
L3 Instrucțiuni care urmează |
Date Viziune-Limbaj-Acțiune (VLA) | Alinierea inputului vizual, a instrucțiunilor lingvistice și a traiectoriilor acțiunilor pentru execuție în lumea reală — inclusiv reglarea fină a suportului pentru modelele VLA. |
|
L4 Finalizarea fluxului de lucru |
Date de sarcină pe orizont lung | Seturi de date pentru sarcini cu mai mulți pași, seturi de evaluare și gestionarea excepțiilor pentru secvențe complexe — permițând performanțe robuste în cadrul sarcinilor extinse. |
Securitate și conformitate
Ești gata să construiești o inteligență artificială fizică care se implementează efectiv?
Discută cu Shaip despre infrastructura de date multimodale, generarea de date sintetice, RLHF, fluxuri de lucru de evaluare și validare human-in-the-loop pentru robotică, autonomie și inteligență artificială întruchipată.
Contactează-neÎntrebări Frecvente (FAQ)
Cum obține Shaip date despre antrenamentul fizic cu inteligență artificială în mod legal și etic?
Toate datele Shaip sunt colectate în baza consimțământului semnat al participanților, cu drepturi documentate privind datele și termeni de utilizare. Operăm programe controlate de captură în studio, colectare pe teren și programe la domiciliu - fiecare cu propriul cadru de consimțământ, aliniat la GDPR, CCPA, HIPAA și standardele regionale de confidențialitate. Nu extragem date prin scraping, nu reutilizăm videoclipuri publice și fiecare set de date este livrat cu o înregistrare de proveniență auditabilă pentru revizuirea legală a întreprinderii.
Cât de repede poate Shaip să livreze un prim set de date pentru un pilot fizic bazat pe inteligență artificială?
Termenele tipice ale proiectelor pilot se întind pe câteva săptămâni, de la semnarea brief-ului până la livrarea primului lot, în funcție de mediul de colectare, de stiva de senzori și de cerințele participanților. Demonstrațiile din studio și capturile egocentrice sunt în general mai rapide; programele de fuziune multi-senzori cu LiDAR și platforme calibrate durează mai mult.
Poate Shaip să suporte fluxuri de lucru simulate cu cele reale?
Shaip oferă captura de date din lumea reală, generare de date sintetice și conducte real2sim — cu bucle de validare structurate pentru a reduce decalajul dintre simulare și realitate. Aceasta include augmentarea sintetică randomizată pe domeniu, injecția de cazuri limită și benchmark-uri pereche reale + sintetice.
Ce modalități senzoriale captează și adnotează Shaip?
Cameră (RGB, monocromă, eveniment), adâncime (stereo, lumină structurată, ToF), LiDAR, IMU, radar, audio, forță/cuplu, urmărirea mâinii, urmărirea ochilor, GPS și telematică. Toate canalele sunt livrate sincronizate în timp cu metadatele de calibrare.
Shaip acceptă colectarea de date bazată pe teleoperare?
Da. Shaip proiectează și gestionează programe de captură prin teleoperare — recrutarea și instruirea operatorilor, configurarea platformei, scriptarea sarcinilor, QA la nivel de episod și adnotarea traiectoriei. Demonstrațiile teleoperate sunt livrate sincronizate în timp cu camera, starea articulației și canalele de forță/cuplu, formatate pentru învățarea prin imitație și reglarea fină a VLA.
Cum gestionează Shaip cazurile limită și scenariile critice pentru siguranță pentru IA fizică?
Shaip menține taxonomii structurate pentru colectarea cazurilor limită - ocluzie, lumină slabă, vreme nefavorabilă, medii cu densitate mare, comportament atipic al actorilor și scripting pentru evenimente rare. Printre rezultate se numără seturi de teste de regresie, parametri de referință pentru pregătirea lansării și acoperirea scenariilor de siguranță mapate la nivelurile de risc de implementare.
Ce certificări de conformitate deține Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Tip II, controale compatibile cu HIPAA, GDPR. Cadre de conformitate suplimentare sunt implementate pentru fiecare program, acolo unde este necesar.
Cum gestionează Shaip calitatea adnotărilor fizice bazate pe inteligență artificială?
Shaip operează o rețea de asigurări de calitate pe niveluri: Ubiquity QA pentru validarea la prima trecere, CPA (Shaip Review) pentru calibrarea setului de aur și Shaip Validation pentru revizuirea finală a versiunii. Acordul inter-anotatori, revizuirea consensuală și pragurile de acceptare specifice sarcinii sunt configurate pentru fiecare proiect.
Shaip furnizează date RLHF și de preferințe pentru IA fizică?
Da. Colectarea preferințelor umane, clasificarea comparativă, datele de antrenament ale modelelor de recompense și fluxurile de lucru pentru alinierea comportamentului — în domeniul politicilor de robotică, alinierea VLA și modelele de recompense pentru generarea de videoclipuri.
