A mesura que la investigació en robòtica va més enllà de la configuració controlada del laboratori cap a entorns-del món real, la demanda de dades a gran-escala i d'alta-qualitat s'ha tornat cada cop més crítica, segons AGIBOT. La companyia ha llançat avui AGIBOT WORLD 2026, un conjunt de dades heterogeni de codi obert{-que, segons va dir, està dissenyat per donar suport sistemàticament a cinc vies clau de recerca en intel·ligència encarnada.
"El conjunt de dades inclou dades de robots del món real-estructurades, d'alta{0}}qualitat i anotades amb precisió, proporcionant als desenvolupadors i investigadors una base sòlida per entrenar sistemes d'IA incorporats de propera-generació", va dir AGIBOT.
AGIBOT WORLD segueix una estratègia de recollida de dades de-forma lliure-
AGIBOT WORLD 2026 abasta una àmplia gamma d'entorns-del món real, com ara espais comercials, cases i escenaris quotidians. AGIBOT va dir que això captura la complexitat, la variabilitat i la imprevisibilitat que els robots han de gestionar a la pràctica.
A diferència dels conjunts de dades convencionals basats en demostracions repetitives i amb guió, l'empresa amb seu a Xangai-ha adoptat un enfocament de recollida de dades de-forma lliure-, en què els teleoperadors realitzen tasques de manera dinàmica basant-se en condicions de-temps real.
Va afirmar que aquesta estratègia pot millorar significativament la diversitat dins de cada episodi i millorar la generalització en múltiples dimensions, incloses les categories d'objectes, les configuracions inicials i les seqüències d'execució de tasques. AGIBOT va dir que el seu robot utilitza una base de rodes flexible, moviments articulats del cap i la cintura i capacitats d'elevació-per a una recollida de dades eficient, natural i altament transferible.
Paral·lelament, AGIBOT construeix entorns bessons digitals 1:1 en simulació, amb totes les dades de simulació corresponents alliberades juntament amb el conjunt de dades-del món real
Les innovacions fan un pont entre les dades i el comportament real del robot
"Una pregunta fonamental en la IA incorporada segueix sent: les dades reflecteixen realment com funciona un robot com a sistema integrat?" va assenyalar AGIBOT. Per solucionar-ho, l'empresa ha introduït diverses característiques:
Control-del cos sencer (WBC):Això permet un control coordinat de braços, cintura i mans, permetent als robots realitzar tasques de manera més fluida com un sistema unificat en lloc de fer moviments aïllats.
Teleoperació en primera-persona més enllà-visual-:La percepció del robot està alineada amb la de l'operador, permetent un control més intuïtiu, continu i transferible.
Força-la recollida de dades controlada:AGIBOT va dir que ha incorporat dinàmiques de contacte i retroalimentació de força, capturant no només trajectòries de moviment, sinó també interaccions físiques reals.
"En conjunt, aquestes capacitats garanteixen que el conjunt de dades representi amb més precisió el comportament del robot-del món real", va afirmar la companyia.
El maquinari de grau-industrial alimenta el canal de dades
AGIBOT va explicar que el conjunt de dades es recull a la seva plataforma de maquinari G2, que integra actuadors conjunts d'alt rendiment-, sensors multi-modals i un controlador de domini d'alt rendiment-per donar suport al control precís de la força i al desenvolupament escalable.
Equipat amb pinces Zhixing 90D i el destre OmniHand, el G2 captura dades multi-modals-que inclouen RGB(D), senyals tàctils, núvols de punts lidar, dades IMU i estats-de l'articulació del cos- dins d'una canalització unificada.
AGIBOT va afegir que cada episodi de dades es sotmet a una neteja i validació rigorosa mitjançant el seu sistema de processament de dades-de "-grau industrial", que garanteix la preparació per a aplicacions de recerca i formació de models a gran-escala.
Publicació de la fase 1: aprenentatge d'imitació
La companyia va dir que planeja llançar AGIBOT WORLD 2026 en cinc fases, cadascuna alineada amb una direcció de recerca bàsica en intel·ligència encarnada.
El primer llançament se centra en l'aprenentatge per imitació, un paradigma clau que permet als robots adquirir habilitats físiques complexes a partir de demostracions d'experts. Aquesta fase inclou centenars d'hores de dades del món real-recollides principalment en entorns comercials i de serveis. El conjunt de dades combina:
Descripcions del-nivell de tasca (instruccions del nivell-segment)
Seqüències d'acció (execució-a-pas a pas)
Etiquetes d'habilitats atòmiques (p. ex., estirar, col·locar)
Anotacions d'objectes (quadres de delimitació 2D i atributs com ara el nom i el color)
"El que és important és que les trajectòries de recuperació d'error-també es conserven i s'anoten", va dir AGIBOT. "Aquest marc d'anotació jeràrquica-que abasta des de tasques d'alt-nivell fins a accions de-baix nivell-ofereix la fidelitat i les prioritats correctives necessàries per formar agents incorporats més robusts i adaptatius".
AGIBOT WORLD forma part d'un compromís-a llarg termini amb l'ecosistema d'IA incorporat
AGIBOT va dir que forma part d'un grup reduït d'empreses emergents que adopten un enfocament a llarg termini, impulsat per la infraestructura-, de la intel·ligència encarnada.
Reconeixent des d'hora que les dades d'alta-qualitat són fonamentals per desbloquejar la propera generació de capacitats robòtiques, l'empresa ha obtingut de manera coherent milions de fonts obertes de-milions-escala real-de conjunts de dades i de simulació.
AGIBOT va dir que aquest esforç reflecteix el seu objectiu més ampli en la intel·ligència encarnada: democratitzar l'accés a dades de robots d'alta-qualitat. Mitjançant l'evolució contínua de l'ecosistema AGIBOT WORLD, l'empresa pretén contribuir a la comunitat global de robòtica i accelerar la transició de l'IA incorporada dels laboratoris de recerca a aplicacions del món real-.