Recentemente, a startup chinesa de robótica Zhiyuan Robotics, em colaboração com o Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai, o Centro de Inovação em Robótica Humanoide construído em conjunto pelo estado e pelo local, e a Kuapas de Xangai, lançou oficialmente o conjunto de dados de um milhão de máquinas reais AgiBot World, com o objetivo de apoiar o treinamento de grandes modelos de robótica generalizados e universais. Segundo informações, este é o primeiro conjunto de dados de um milhão de máquinas reais do mundo baseado em cenários reais abrangentes, plataforma de hardware multifuncional e controle de qualidade completo.
O conjunto de dados AgiBot World nasceu na fábrica de coleta de dados em larga escala e base de experimentos de aplicação autoconstruída pela Zhiyuan, com uma área total de mais de 4.000 metros quadrados, contendo mais de 3.000 itens reais, replicando cinco cenários principais: doméstico, de restaurantes, industrial, de supermercados e de escritórios, e incluindo vídeos de mais de 80 habilidades diversas da vida cotidiana. Em comparação com o Open X-Embodiment do Google, a escala de dados do AgiBot World é 10 vezes maior, a cobertura da gama de cenários é 100 vezes maior e a qualidade dos dados aumentou do nível de laboratório para o padrão industrial.
Um responsável da Zhiyuan Robotics disse que o lançamento do AgiBot World impulsionará significativamente o desenvolvimento da tecnologia de robôs humanoides, e os robôs deixarão de realizar apenas tarefas simples de mesa para entrar em todos os aspectos da vida cotidiana das pessoas. Segundo informações, o AgiBot World é o terceiro projeto de código aberto da Zhiyuan Robotics este ano, e os dados relevantes serão carregados em etapas no HuggingFace, Github e na página inicial do projeto Agibot-world.com.
No futuro, a Zhiyuan Robotics também lançará gradualmente dezenas de milhões de dados de simulação para apoiar o treinamento de grandes modelos mais generalizados e universais; lançará um grande modelo de base incorporado, que pode apoiar o ajuste fino do modelo; e lançará uma cadeia de ferramentas completa para realizar o ciclo fechado de coleta, treinamento e avaliação.
Endereço do GitHub:https://github.com/OpenDriveLab/agibot-world
Página inicial do projeto:https://agibot-world.com/
