Das Shanghaier Robotik-Startup Zhiyuan Robotics hat zusammen mit dem Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, dem staatlich-lokalen Innovationszentrum für humanoide Roboter und Shanghai Kupas den Millionen-Echtgerätedatensatz AgiBot World offiziell als Open Source veröffentlicht. Ziel ist es, das Training von generalisierten und universellen großen Robotermodellen zu unterstützen. Es handelt sich angeblich um den weltweit ersten Millionen-Echtgerätedatensatz, der auf realen Szenarien aus allen Bereichen, einer Allzweck-Hardwareplattform und einer durchgängigen Qualitätskontrolle basiert.
Der AgiBot World-Datensatz entstand in Zhiyuans selbstgebauter, groß angelegten Datenakquisitionsfabrik und Anwendungs-Testumgebung mit einer Gesamtfläche von über 4000 Quadratmetern. Er umfasst über 3000 reale Gegenstände und rekonstruiert fünf Kernumgebungen: Haushalt, Gastronomie, Industrie, Einzelhandel und Büro. Er enthält Videos mit über 80 verschiedenen Fähigkeiten aus dem täglichen Leben. Im Vergleich zu Googles Open X-Embodiment ist die Datenmenge von AgiBot World um das Zehnfache größer, die Abdeckung der Szenarien um das Hundertfache erweitert und die Datenqualität vom Laborstandard auf Industriestandard angehoben.
Ein Verantwortlicher von Zhiyuan Robotics erklärte, dass die Veröffentlichung von AgiBot World die Entwicklung der humanoiden Robotik erheblich vorantreiben wird. Roboter werden nicht mehr nur einfache Schreibtischaufgaben erledigen, sondern in alle Bereiche des menschlichen Alltags integriert werden. AgiBot World ist das dritte Open-Source-Projekt von Zhiyuan Robotics in diesem Jahr. Die entsprechenden Daten werden schrittweise auf HuggingFace, Github und der Projektseite Agibot-world.com hochgeladen.
Zukünftig wird Zhiyuan Robotics weitere Millionen von Simulationsdaten als Open Source bereitstellen, um das Training noch allgemeinerer und universellerer großer Modelle zu unterstützen; ein Embodiment-Basis-Großmodell veröffentlichen, das ein Feintuning des Modells ermöglicht; und eine komplette Toolchain veröffentlichen, um einen geschlossenen Kreislauf aus Erfassung, Training und Bewertung zu ermöglichen.
GitHub-Adresse: https://github.com/OpenDriveLab/agibot-world
Projektseite: https://agibot-world.com/