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具身智能“奇点”将至,Coohom Cloud为具身智能突破数据瓶颈

人形机器人的“图灵时刻”已经到来。从资本市场的“热捧”,到上海世界人工智能大会、世界机器人大会、云栖大会现场的激辩,2024年,人形机器人一路狂奔。有统计显示,2024年上半年,关于具身智能的探讨多达500余次。而在本周,上海和杭州分别举办着两场跟具身智能相关的活动,2024具身智能大会和第三届全球数字贸易博览会。

有意思的是,每一次具身智能的活动上,数据是大家必提到的话题。这个核心技术底层问题,已经成为整个行业取得大突破的壁垒和瓶颈。因为人形机器人面临的场景多样,这些场景数据采集并不容易。群核科技(酷家乐)创新实验室Koolab孵化出的Coohom Cloud,便是为了解决这个问题而来。

具身智能火了,但AI数据何解?

具身智能是指能理解、推理并与物理世界互动的智能系统。这并非是个新概念,但得益于大模型的发展,具身智能也迎来新一轮发展期。

从马斯克、黄仁勋到AI知名学者李飞飞,一致看好这个赛道。国内也已涌现了一批重要玩家,比如宇树科技、智元机器人、银河通用机器人、星动纪元、逐际动力等。

刚刚36氪研究院发布的具身智能发展报告显示,具身智能的市场规模已从2018年的2,923亿元增长至2023年的7,487亿元,年复合增长率达到20.7%。预计未来五年,具身智能的市场规模将持续增长,有望在2026年突破万亿。

当前,具身智能技术正从理论走向实践,加速落地。但随之而来的问题是,这背后需要海量的数据支持,尤其是人形机器人更为明显。

中国信通院联合发布的《具身智能发展报告(2024年)》中提到,缺乏数据成为具身智能能力突破的重要壁垒。一方面,真实数据面临获取成本过高,广泛、高质量和多样化的挑战。另一方面仿真合成数据面临“现实差距”——即模拟环境与现实世界之间的差异挑战。

不同于文本数据量大且易获得,人形机器人面临的场景多样,而且这些场景的数据采集不容易。而数据又直接影响到机器人的感知能力、思考和决策能力以及行动执行能力。因此,海量、优质的数据争夺已经成为企业间的无声战场。

数据壁垒下,Coohom Cloud为具身智能解决数据需求

如何解决“数据瓶颈”?一方面机器人企业通过强化学习算法提高模型训练效率,一方面则通过模拟环境合成数据辅助真实世界数据以丰富训练数据来源。

目前群核科技(酷家乐)创新实验室Koolab孵化出的Coohom Cloud,正在利用其庞大的室内数据资源,结合高性能的渲染引擎和先进的数据处理技术,为AI行业“投喂”逼真且物理真实的2D、3D室内数据集等产品和服务。群核科技平台上每天会生成40万+3D设计方案,并沉淀了约3.6亿个3D模型数据,涵盖家具、电器、生活用品等。

Coohom Cloud通过自研数据引擎,可以高效地将设计平台沉淀数据库转化为AI训练的燃料。它不仅能够定制化输出针对不同行业所需要的数据集,还能实现室内场景的数字化生成,与NVIDIA Isaac Sim、Unreal Engine、Blender等专业仿真器和渲染引擎无缝对接。

有趣的是,Coohom Cloud对AI数据的探索,始于一篇研究论文。2018年,群核科技与包括英国帝国理工大学、美国南加州大学浙江大学等高校联手推出了多种数据集,为室内环境理解,3D重构,机器人交互等研究提供的强大数据基础。

2022年底,群核科技KooLab与英特尔实验室、西班牙计算机视觉中心以及慕尼黑工业大学共同打磨的SPEAR智能仿真平台,面向开发者全面开放,帮助开发人员加快对不同智能机器人的训练和验证。

在一家清洁机器人企业的应用中,Coohom Cloud的方案,让企业从模型素材到语义标注,再到数据结构处理全流程把控,为用户关注的边缘场景,专门打造特殊的室内虚拟环境,并通过调整光照参数,实现场景多样性衍生,在45个工作日即生成了数万组高质量的3D模型数据集和百万组精细化图片数据,数据交付即可用,帮助企业大幅减少数据侧投入,提高AI项目进度。

今年以来,从5月份的日本横滨召开的国际顶级机器人学术会议(ICRA2024),6月份美国西雅图举办的2024年CVPR会议,还是最近正在举办中的第三届全球数字贸易博览会,Coohom Cloud频繁与机器人企业交流数据需求。Coohom Cloud提供的具有渲染真实和物理真实的室内数据集产品得到了他们的充分认可。

(Coohom Cloud亮相ICRA 2024)

(Coohom Cloud亮相CVPR 2024)

(本届数贸会首次设置机器人专区,集中展示60多款机器人,包括特斯拉、银河通用、宇树科技等,Coohom Cloud也受邀亮相)

“人工智能下一个浪潮是具身智能”,英伟达CEO黄仁勋的预测正在成为现实。随着具身智能持续火热,数据已然成为了这个时代的核心资产。Coohom Cloud正以其强大的数据生成技术,为AI的多样化应用需求提供支撑,推动行业向更广泛的智能化发展迈进。

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