- gadā tirgū parādījās 330 androīdi.
Pagājušais gads Ķīnai bija pirmais masveida cilvēkveidīgo robotu ražošanas gads: vairāk nekā 140 vietējo ražotāju prezentēja pār 330 dažādus modeļus. Tomēr aiz optimisma slēpjas skarba realitāte: datu trūkums joprojām ir galvenais šķērslis šādu robotu masveida komercializācijai.
Lai risinātu šo datu trūkuma problēmu, Ķīna aktīvi veido plašu valsts tīklu multimodālo datu vākšanas centru, kas kļūst par svarīgu valsts stratēģijas daļu pārejai no «robotu ražošanas» uz «robotizēto intelektu».
Spilgts šādas infrastruktūras piemērs ir daudzfunkcionāls multimodālo datu vākšanas un testēšanas centrs cilvēkveidīgajiem robotiem pilsētā Zigongā, Sičuaņas provincē /Dienvidrietumu Ķīna/. Objekts 6 000 kvadrātmetru platībā oficiāli sāka darbu 8. janvārī šogad un plāno sasniegt pilnu projektēto jaudu martā. Centrs aprīkots ar mūsdienu iekārtām: griezes momenta sensoriem robotu locītavās, augstas precizitātes RGB‑D redzes sistēmām un laidariem, kas ļauj reģistrēt datus ar maksimālu precizitāti visos uzdevumu izpildes posmos.
Pilnā noslodzē centrs varēs ģenerēt 15 000 ierakstu dienā un līdz 3 000 000 augstas kvalitātes ierakstu gadā. Savāktie dati tiek izmantoti robotu apmācībai reālos rūpnieciskos scenārijos: kravu šķirošanā, priekšmetu satveršanā, pārvietošanā un precīzā novietošānā — pamatoperācijās robotu integrācijai rūpnīcās, noliktavās, loģistikas centros u.c.
Datu vākšanas centru attīstību atbalsta valsts augstākajā līmenī. Ķīna jau ir ieviesusi savu pirmo nacionālo standartu sistēmu, kas pārklāj visu cilvēkveidīgo robotu un iemiesotā mākslīgā intelekta ražošanas ķēdi un dzīves ciklu. Normatīvi standartizē tehniskās specifikācijas, vērtēšanas kritērijus un mijiedarbības protokolus, novēršot fragmentāciju strauji attīstošā nozarē.
Pateicoties valsts atbalstam, šādi infrastruktūras projekti strauji rodas visā valstī. Papildus Zigongai iemiesotā MI datu vākšanas centri vai lieli testpoligoni robotu apmācībai izveidoti tādās pilsētās kā Pekina, Šanhaja, Tiandzina, Gvangdžou /prov. Guanduna/, Liuzhou /Guangxi Žuandžu autonomais reģions/, Jiujiang /prov. Džiangsi/, Wuxi /prov. Džiansu/, Uhaņa /prov. Hubei/, Shaosinga /prov. Džedzianga/ un Zhengzhou /prov. Henana/.
Viena no lielajām korporatīvajām iniciatīvām šajā jomā pieder ķīniešu e‑komercijas milzim «Czindun» /JD.com/, kas tiecas izveidot pasaulē apjoma ziņā lielāko iemiesotā intelekta datu vākšanas centru, balstoties uz savu superpiegāžu ķēdi un reālajiem scenārijiem mazumtirdzniecībā, loģistikā, veselības aprūpē, rūpniecībā, piegādēs un mājas pakalpojumos. Uzņēmums plāno divu gadu laikā uzkrāt vairāk nekā 10 000 000 stundu reālu videoierakstu par cilvēku darbību un vienlaikus savākt 1 000 000 stundu datus par robotiem. Viss datu vākums tiks veikts stingri saskaņā ar likumdošanu.
Pasaules cilvēkveidīgo robotu nozare sastopas ar kopēju problēmu — trūkst datu robotu apmācībai reālos apstākļos. Kā norāda nozares eksperti, atšķirībā no autonoma braukšanas, kas balstās uz miljardiem kilometru testdatu, operacionālās datu kopas cilvēkveidīgajiem robotiem sarežģītās vidēs ir ārkārtīgi ierobežotas. Datu vākšana sarežģītās rūpnieciskās vidēs prasa milzīgas finansiālās un laika izmaksas. Viens datu vākšanas sesija var izmaksāt vairāk nekā 1 000 juaņu /aptuveni 145 ASV dolāru/, bet robota apmācība šķirošanai, pat bateriju šķirošanai, prasa desmitiem tūkstošu satvērienu operāciju.
Ķīnas centri izmanto kombinētu pieeju: cilvēka attālās vadības izmantošanu ar VR ierīcēm kopā ar autonomu datu vākšanu. Tas ļauj veidot pilnvērtīgas multimodālas datu kopas mākslīgā intelekta modeļu apmācībai, paātrināt algoritmu optimizāciju un palielināt robotu noturību pret nestandarta situācijām.
Uz šā gada februāra beigām Sičuaņas provincē kopumā bija reģistrēti 1 138 uzņēmumi, kas saistīti ar robotiku. Zigongas centra palaišana rada stabilu pamatu, lai Sičuaņas provincē panāktu izrāvienus «MI+» jomā un veido veiksmīgu pieredzi, ko varēs izmantot citas Ķīnas reģions un ārvalstu partneri.
<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/GLohSXocmhA?si=E-Rgh6JlMtD9mej7" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
