За последние шесть месяцев модели мира и сбор данных стали ключевыми словами в области воплощенного интеллекта.
Модель мира как новая парадигма воплощенного интеллекта «мозга» рассматривается как важный путь к ОИИ; высококачественные данные — это дефицитное «топливо» для обучения моделей.
Многие компании официально объявили о строительстве фабрик по интеллектуальному анализу данных и исследовали различные маршруты интеллектуального анализа данных.
Конкуренция среди отечественных компаний, занимающихся воплощением разведки, расширилась от онтологических продуктов до сценариев высадки, экологического строительства и других аспектов.
Некоторые компании больше не ограничиваются созданием собственных продуктов, но также расширили свое влияние на верхние и нижние звенья производственной цепочки за счет инвестиций для создания конкурентных барьеров.
С точки зрения технологий, «мировая модель» оказалась в центре внимания, привлекая большое внимание на конференции «Весенний фестиваль искусственного интеллекта» в Чжиюане и первой глобальной конференции разработчиков, проводимой компанией-единорогом интеллекта Xinghaitu.
На этот маршрут также были сделаны капитальные ставки, а компании, специализирующиеся на мировых моделях, такие как Daxiao Robotics и Xingyuanzhi, получили большие объемы финансирования.
Раньше основными технологическими маршрутами в области воплощенного интеллекта были модели VLA и VLM, но они имели недостатки «понимания семантики, но не физики» и недостаточного обобщения.
Например, когда робот получает команду «достать чашку с водой», хотя он и может распознать объект и понять инструкцию, он может не понимать, что сила захвата, необходимая для чашек с водой разного веса, различна.
Модель мира — это виртуальный мир, созданный искусственным интеллектом в «разуме», который используется для понимания физических законов, прогнозирования будущих результатов и принятия решений о действиях.
Ван Чжунъюань, президент Научно-исследовательского института Чжиюань, считает, что модель мира представляет собой базовую модель искусственного интеллекта следующего поколения и может решить проблему «непонимания физического мира», но на этом этапе она все еще находится на ранних стадиях.
В последнее время в отрасли возникли разногласия между VLA и мировыми моделями, и некоторые компании решили пойти рука об руку с двумя техническими путями и попытаться их интегрировать.
На Глобальной конференции разработчиков 16 июня компания Xinghaitu выпустила базовую модель VLA G0.5 нового поколения и объявила о ней как с открытым исходным кодом, анонсировав мировую модель Fast-WAM и базовую модель управления всем телом.
Синхаиту придерживается двойного технического пути «VLA + WAM» для систематического изучения узких мест обобщения воплощенного интеллекта в открытой среде. VLA обеспечивает операции в режиме реального времени, а WAM обеспечивает прогнозные выводы для совместного достижения интеллектуальных результатов.
Гао Цзиян, генеральный директор Xinghaitu, сказал, что VLA и модель мира имеют одно и то же происхождение и симбиоз и будут интегрированы в будущем.
Основные сходства между ними схожи. Го Яньдун, основатель и генеральный директор Zhiping, также сказал, что мировая модель является ключевым компонентом системы VLA, и компания ранее продвигала исследования по их интеграции.
Что касается сбора данных, модели VLA и модели мира полагаются на обучающие данные, но существует большой разрыв в данных о взаимодействии между людьми и физическим миром, что побудило Многие возглавляемые разведывательными компаниями развертывают фабрики по интеллектуальному анализу данных. Xinghaitu и Beijing Yizhuang совместно создали Yishu Intelligence и запустили план сверхвысокого качества реальных данных на 1 миллион часов, планируя завершить 1 миллион часов в этом году и перейти к 10 миллионам часов в следующие три года.
В плане реализованы три основные системы: реальные данные онтологии, сбор данных UMI и данные POV человека, а также открываются некоторые данные для предприятий в районе Ичжуан в Пекине.
Ранее Daimeng Robots сотрудничала с China Mobile, чтобы начать строительство сети «сбора данных в доме», которая может генерировать 1 миллион часов данных в год при полной производительности;
Luming Robot планирует развернуть оборудование в нескольких городах для сбора данных с целью обеспечить производительность в миллионы часов; MiFeng Technology, дочерняя компания Zhiyuan, выпустила соответствующие платформы и оборудование, объявив, что к 2026 году она достигнет десятков миллионов часов производительности данных; JD.com объявила о завершении создания встроенного интеллектуального центра сбора данных, накопившего более 10 миллионов часов высококачественных данных за два года, и запустила встроенную интеллектуальную инфраструктуру данных.
Что касается промышленной экологии, некоторые разведывательные компании в конечном итоге инвестировали в стартапы, занимающиеся добычей и переработкой продукции в отрасли.
В прошлом году Xinghaitu инвестировала в 18 компаний, при этом совокупная балансовая доходность выросла более чем в 5 раз.
Он также запустил «План Синту» с Cathay Capital, планируя инвестировать 1 миллиард юаней за пять лет. За последние полтора года Zhiyuan инвестировала в более чем 20 компаний на ранней стадии, и ее годовая оценка выросла в 17 раз.
10 июня компания опубликовала «План экологического развития Юаньшэн». Сначала она вложит 100 миллионов юаней в фонды экологической поддержки в 2026 году и планирует инвестировать 2 миллиарда юаней в течение следующих пяти лет в расширение возможностей промышленности, научных кругов, исследовательских групп и групп разработчиков.
Эта глубокая экологическая связь помогает ведущим игрокам взять на себя инициативу и инициативу в развитии отрасли.
Кроме того, и Чжиюань, и Синхайту предложили концепцию тройных кривых, включающую кривые промышленного развития и уровни интеллекта. Общие моменты связаны с повышением производительности.
