最近幾年，人工智能賽道被進(jìn)一步細(xì)分，通用智能機(jī)器人（具身智能）成為了最受關(guān)注的細(xì)分領(lǐng)域之一。據(jù)預(yù)測(cè)，到2028年全球具身智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到138億美元。
新一代的具身智能是指通過(guò)自我學(xué)習(xí)掌握各種技能并執(zhí)行現(xiàn)實(shí)生活中通用任務(wù)的機(jī)器人。其優(yōu)勢(shì)在于任務(wù)的泛化性，需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素來(lái)訓(xùn)練和優(yōu)化算法，以達(dá)到智能的通用性；其商業(yè)化更是離不開(kāi)真實(shí)的場(chǎng)景環(huán)境，需要通過(guò)大量試驗(yàn)和場(chǎng)景訓(xùn)練提高可靠性和精準(zhǔn)性。通過(guò)大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)提高模型智能化程度，以真實(shí)場(chǎng)景帶動(dòng)產(chǎn)品迭代和市場(chǎng)推廣，是具身智能產(chǎn)業(yè)獲得長(zhǎng)足發(fā)展和商業(yè)化落地的關(guān)鍵所在。
然而，數(shù)據(jù)要素不足、數(shù)據(jù)要素質(zhì)量有限、數(shù)據(jù)要素種類較少、數(shù)據(jù)采集成本高等問(wèn)題正制約著具身智能行業(yè)向前發(fā)展。具身智能需要的是基于硬件的數(shù)據(jù)要素，這些數(shù)據(jù)要素不像大語(yǔ)言模型、視覺(jué)模型，可以從互聯(lián)網(wǎng)中獲得海量文本、視頻信息，而是需要針對(duì)不同功能、環(huán)境、場(chǎng)景一一采集。其發(fā)展除了需要機(jī)器人自身運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，還需要視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)信息、力學(xué)反饋等和現(xiàn)實(shí)環(huán)境相結(jié)合的數(shù)據(jù)要素。即使有針對(duì)性地去進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，但是現(xiàn)實(shí)世界的不確定性和無(wú)窮性也會(huì)加大采集難度、增加采集成本。一系列難題需要一眾行業(yè)玩家共同解決。在這一過(guò)程中，北京電子數(shù)智科技有限責(zé)任公司（簡(jiǎn)稱“北電數(shù)智”），從全棧一體化的位面，看到了具身智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)價(jià)值并為行業(yè)痛點(diǎn)提供了解決思路。
北電數(shù)智成立于2023年8月1日，自成立以來(lái)便以建設(shè)數(shù)字中國(guó)為使命，致力于以面向未來(lái)的AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和AI生產(chǎn)力引擎，推動(dòng)下一代工業(yè)革命在中國(guó)加速到來(lái)，打造國(guó)企新質(zhì)生產(chǎn)力典范。在這一宏大愿景的引領(lǐng)下，北電數(shù)智以全棧AI能力布局算力、模型與數(shù)據(jù)領(lǐng)域，現(xiàn)已構(gòu)建了五大產(chǎn)品矩陣，包含推動(dòng)國(guó)產(chǎn)芯片從可用到好用的“前進(jìn)?AI異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)”，提供模型適配與算力加速的高質(zhì)量AI工具鏈“寶塔模型適配平臺(tái)”，推動(dòng)數(shù)據(jù)安全共享、可信流通的“紅湖·可信數(shù)據(jù)空間”，服務(wù)國(guó)計(jì)民生的垂類模型矩陣，以及包含智算中心建設(shè)與運(yùn)營(yíng)、加速人工智能落地的AI工廠“星火?智算”。
基于當(dāng)前具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展桎梏，北電數(shù)智推出了“具身智能數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)”。該平臺(tái)能夠?yàn)榫呱碇悄芷髽I(yè)提供收集數(shù)據(jù)要素的訓(xùn)練場(chǎng)，并提供多種形式的數(shù)據(jù)要素采集服務(wù)，通過(guò)動(dòng)作捕捉設(shè)備、數(shù)據(jù)要素采集機(jī)器人和VR模仿學(xué)習(xí)設(shè)備等方式，幫助企業(yè)收集數(shù)據(jù)要素，減少環(huán)境對(duì)數(shù)據(jù)要素精度的影響。北電數(shù)智“具身智能數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)”還會(huì)處理數(shù)據(jù)要素，通過(guò)提供數(shù)據(jù)要素處理、時(shí)序?qū)?biāo)、數(shù)據(jù)標(biāo)注等服務(wù)，讓數(shù)據(jù)要素和模型最終部署到訓(xùn)練場(chǎng)，讓數(shù)據(jù)要素和模型在模擬仿真平臺(tái)運(yùn)行起來(lái)。不僅如此，北電數(shù)智“具身智能數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)”還提供了模型訓(xùn)練平臺(tái)的工具鏈，打通數(shù)據(jù)要素從采集到訓(xùn)練的全流程工作，推進(jìn)多模態(tài)具身智能大模型等關(guān)鍵技術(shù)的研究開(kāi)發(fā)。
對(duì)于另一端的場(chǎng)景，如果需求方無(wú)法提供生產(chǎn)環(huán)境等數(shù)據(jù)要素，北電數(shù)智也可以利用企業(yè)在工業(yè)、醫(yī)療、物流倉(cāng)儲(chǔ)等行業(yè)場(chǎng)景的深厚積累和“紅湖·可信數(shù)據(jù)空間”，充分建立數(shù)據(jù)信任，引領(lǐng)數(shù)據(jù)開(kāi)放；并優(yōu)先鏈接到重要且能近期見(jiàn)效的場(chǎng)景中，把場(chǎng)景放到訓(xùn)練場(chǎng)上，讓合作伙伴找到自己發(fā)揮的空間，通過(guò)技術(shù)演示和實(shí)證實(shí)驗(yàn)加速技術(shù)落地。
通過(guò)導(dǎo)入真實(shí)產(chǎn)線和場(chǎng)景數(shù)據(jù)，北電數(shù)智構(gòu)建了更精準(zhǔn)且更具物理真實(shí)的仿真環(huán)境，生成更精準(zhǔn)的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，滿足多種數(shù)據(jù)的要求；通過(guò)覆蓋行走、抓取等通用場(chǎng)景，和行業(yè)產(chǎn)線場(chǎng)景，針對(duì)關(guān)鍵技術(shù)卡點(diǎn)進(jìn)行工件開(kāi)發(fā)；通過(guò)完備的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)算法庫(kù)、完備的仿真和真實(shí)訓(xùn)練環(huán)境，實(shí)現(xiàn)不同訓(xùn)練方式及路線組合，加快人形機(jī)器人落地步伐，讓具身智能機(jī)器人能夠快速落地實(shí)際的應(yīng)用和案例，真正走到生產(chǎn)、生活中去。
如今，AI大模型在各行各業(yè)加速落地，在具身智能這個(gè)重要場(chǎng)景中，北電數(shù)智致力于打造訓(xùn)練場(chǎng)，打通和鏈接整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈，解決數(shù)據(jù)獲取和場(chǎng)景賦能問(wèn)題。但是不同行業(yè)難點(diǎn)痛點(diǎn)各異，北電數(shù)智也在積極提供差異化的服務(wù)，讓數(shù)據(jù)要素充分流通，讓AI大模型真正落地于各行各業(yè)，全面推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力價(jià)值釋放。
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