Negli ultimi sei mesi, i modelli del mondo e la raccolta dei dati sono diventati parole chiave fondamentali nel campo dell’intelligenza incarnata.
In quanto nuovo paradigma del “cervello” dell’intelligenza incarnata, il modello mondiale è considerato un percorso importante verso l’AGI; i dati di alta qualità sono il “carburante” scarso per i modelli di addestramento. Molte aziende hanno annunciato ufficialmente la costruzione di fabbriche di data mining e hanno esplorato vari percorsi di data mining.
La concorrenza tra le società nazionali di intelligenza incorporata si è estesa dai prodotti ontologici agli scenari di atterraggio, alla costruzione ecologica e ad altri aspetti. Alcune aziende non si limitano più all’iterazione dei propri prodotti, ma hanno anche esteso il loro raggio d’azione a monte e a valle della catena industriale attraverso investimenti volti a costruire barriere alla concorrenza.
In termini di tecnologia, il “modello mondiale” è diventato al centro dell’attenzione, attirando molta attenzione alla conferenza di Zhiyuan “AI Spring Festival Gala” e alla prima conferenza globale degli sviluppatori tenuta dalla società di unicorni di intelligenza incarnata Xinghaitu.
Anche questo percorso ha ricevuto scommesse di capitale e aziende focalizzate su modelli mondiali come Daxiao Robotics e Xingyuanzhi hanno ricevuto ingenti finanziamenti.
In precedenza, i percorsi tecnologici tradizionali nel campo dell’intelligenza incarnata erano i modelli VLA e VLM, ma presentavano i limiti di “comprendere la semantica ma non la fisica” e una generalizzazione insufficiente.
Ad esempio, quando un robot riceve l’istruzione di “prendere una tazza d’acqua”, sebbene sia in grado di riconoscere l’oggetto e comprendere l’istruzione, potrebbe non capire che la forza di presa richiesta per tazze d’acqua di peso diverso è diversa.
Il modello mondiale è un mondo virtuale costruito dall’intelligenza artificiale nella “mente”, che viene utilizzato per comprendere le leggi fisiche, prevedere risultati futuri e decidere azioni.
Wang Zhongyuan, presidente dello Zhiyuan Research Institute, ritiene che il modello mondiale sia il modello base dell’intelligenza artificiale di prossima generazione e possa risolvere il problema della “non comprensione del mondo fisico”, ma in questa fase è ancora nelle sue fasi iniziali.
Recentemente, ci sono stati disaccordi tra VLA e i modelli mondiali del settore, e alcune aziende hanno scelto di andare di pari passo con i due percorsi tecnici e cercare di integrarli.
Alla Global Developers Conference del 16 giugno, Xinghaitu ha rilasciato il modello base VLA di nuova generazione G0.5 e lo ha annunciato come open source, annunciando il modello mondiale Fast-WAM e il modello base di controllo dell’intero corpo.
Xinghaitu aderisce al doppio percorso tecnico di “VLA + WAM” per studiare sistematicamente i colli di bottiglia della generalizzazione dell’intelligenza incarnata in un ambiente aperto. VLA garantisce operazioni in tempo reale e WAM fornisce deduzioni lungimiranti per ottenere in modo collaborativo progressi di intelligence.
Gao Jiyang, amministratore delegato di Xinghaitu, ha affermato che VLA e il modello mondiale hanno la stessa origine e simbiosi e saranno integrati in futuro. Le somiglianze di fondo tra i due sono simili.
Guo Yandong, fondatore e CEO di Zhiping, ha anche affermato che il modello mondiale è una componente fondamentale del sistema VLA e che la società ha precedentemente promosso la ricerca sull’integrazione dei due.
In termini di raccolta dati, i modelli VLA e i modelli mondiali si basano entrambi su dati di addestramento, ma c’è un grande divario nei dati di interazione tra gli esseri umani e il mondo fisico, che ha spinto molti società di intelligence incarnate dal capo per implementare fabbriche di data mining. Xinghaitu e Beijing Yizhuang hanno costruito congiuntamente Yishu Intelligence e lanciato un piano di 1 milione di ore di dati reali di altissima qualità, pianificando di completare un milione di ore quest’anno e di avvicinarsi a 10 milioni di ore nei prossimi tre anni.
Il piano implementa tre sistemi principali: dati reali ontologici, raccolta dati UMI e dati POV umani e apre alcuni dati alle imprese nel distretto di Yizhuang, Pechino.
In precedenza, Daimeng Robots ha collaborato con China Mobile per avviare la costruzione di una rete di “raccolta dati in casa”, in grado di generare 1 milione di ore di dati all’anno a piena produzione;
Luming Robot prevede di distribuire apparecchiature in più città per la raccolta dati, con l’obiettivo di milioni di ore di capacità di produzione di dati; MiFeng Technology, una filiale di Zhiyuan, ha rilasciato piattaforme e hardware rilevanti, annunciando che raggiungerà decine di milioni di ore di capacità di produzione di dati entro il 2026; JD.com ha annunciato il completamento di un centro di raccolta dati intelligente incorporato, che ha accumulato più di 10 milioni di ore di dati di alta qualità in due anni, e ha lanciato un’infrastruttura dati intelligente incorporata.
In termini di ecologia industriale, alcune società di intelligence incarnata hanno finito per investire in start-up a monte e a valle del settore.
Xinghaitu ha investito in 18 società nell’ultimo anno, con un rendimento contabile complessivo di oltre 5 volte.
Ha inoltre lanciato il “Piano Xingtu” con Cathay Capital, prevedendo di investire 1 miliardo di yuan in cinque anni. Zhiyuan ha investito in più di 20 società in fase iniziale nell’ultimo anno e mezzo e la sua valutazione annualizzata è aumentata di 17 volte.
Il 10 giugno ha pubblicato il “Piano di sviluppo ecologico Yuansheng”. Inizialmente implementerà 100 milioni di yuan in fondi di sostegno ecologico nel 2026 e prevede di investire 2 miliardi di yuan nei prossimi cinque anni per potenziare l’industria, il mondo accademico, la ricerca e i gruppi di sviluppatori.
Questo profondo legame ecologico aiuta i principali attori a prendere l’iniziativa e a prendere l’iniziativa nello sviluppo del settore.
Inoltre, sia Zhiyuan che Xinghaitu hanno proposto il concetto di tripla curva, che coinvolge curve di sviluppo industriale e livelli di intelligenza. I punti comuni sono legati alla promozione della produttività.
