Большинство команд, занимающихся разработкой физического ИИ, знают, что им нужны данные. Мало кто знает, что им нужен целый массив данных. Возможности, необходимые развернутому человекоподобному роботу, беспилотному летательному аппарату или складскому роботу — восприятие, действия, следование инструкциям, выполнение многоэтапных рабочих процессов — каждая соответствует разному слою обучающих данных, с различными методами сбора, глубиной аннотирования и контролем качества. Набор данных для физического ИИ позволяет рассматривать эти слои как единую интегрированную систему, а не как четыре разрозненных решения о закупках.
Основные выводы
- Физический набор данных для ИИ состоит из четырех слоев, связанных с четырьмя реальными возможностями.
- Первый слой содержит данные об активности человека и демонстрационных действиях, необходимые для восприятия и понимания.
- Второй слой собирает данные о манипуляциях робота для обеспечения повторяемого выполнения задачи.
- Третий уровень обеспечивает согласованность видения, языка и действий для эффективного выполнения инструкций в масштабах всего предприятия.
- Четвертый уровень поддерживает выполнение многоэтапных задач в долгосрочной перспективе в реальных условиях.
- Каждый слой питает следующий; слабые места ниже распространяются вверх по стеку.
Почему следует рассматривать физические данные ИИ как единый набор?
Данные физического ИИ ведут себя как стек, поскольку каждый слой возможностей зависит от слоев, расположенных ниже. Данные восприятия без данных о действиях создают модель, которая видит, но не может двигаться. Данные о действиях без согласования с языком создают модель, которая движется, но не может следовать инструкциям. Данные о долгосрочных рабочих процессах без надежного следования инструкциям терпят крах на первом же многоэтапном этапе.
Открытый физический набор данных NVIDIA для искусственного интеллекта, предоставленный сообществу разработчиков, включает тысячи часов многокамерного видео с беспрецедентным разнообразием (NVIDIA, 2025), и даже в таком масштабе командам разработчиков по-прежнему необходимы собственные специализированные слои поверх него. Предварительное обучение данных необходимо, но недостаточно.
Уровень 1: Что включает в себя понимание данных человеком?
Данные о понимании человеком — это данные о человеческой активности и демонстрации — видеозаписи от первого и третьего лица, на которых люди выполняют задачи в реальных условиях. Они обучают модель тому, как выглядит мир и как люди в нем перемещаются.
Данные, полученные в ходе демонстраций на людях: Видеозаписи и записи с датчиков, запечатлевшие выполнение людьми определенных задач, с аннотациями, которые сопоставляют наблюдения с действиями, намерениями или результатами.
Этот слой влияет на восприятие, понимание сцены и определение намерений. Качественные вопросы, которые следует задавать:
- Охватывают ли данные условия, в которых будет работать ваш робот?
- Аннотации к демонстрациям составляются на уровне атомных действий или только по отдельным фрагментам?
- Документировано ли согласие участника и можно ли его отследить?
L1 Шаипа сбор данных Этот слой фиксирует реальную активность на кухнях, заводах, складах, в медицинских учреждениях и на дорогах — в средах, соответствующих условиям развертывания, а не лабораторным условиям.
Уровень 2: Что включают в себя данные о выполнении задачи?
Данные о выполнении задачи — это данные о манипулировании роботом: траектории, состояния суставов, взаимодействия с объектами и динамика контакта для повторяющихся физических задач. Они учат модель, как действовать, а не просто что воспринимать.
Данные о манипуляциях робота: Последовательности состояний робота, положений концевого манипулятора и взаимодействий с объектами, снабженные временными метками и записанные во время дистанционного управления, выполнения скриптов или воспроизведения демонстрационных роликов.
Здесь проявляется специфическая для конкретного воплощения структура. Конфигурации суставов, геометрия захватов и пространства действий различаются у разных роботов, поэтому данные о манипуляциях редко можно переносить между различными воплощениями без перенацеливания. Межвидовые усилия — такие как наборы данных, объединяющие 22 воплощения роботов в рамках одной схемы действий (DeepMind/Stanford et al., 2024) — несколько упростили этот процесс, но сбор данных о манипуляциях, специфичных для конкретной задачи, по-прежнему остается ручным процессом.
Уровень 3: Что нового добавляют данные VLA?
Данные VLA добавляют языковую согласованность к видению и действию — каждый эпизод содержит инструкцию на естественном языке, привязанную к траектории, которая ее выполняет.
Данные Vision-Language-Action (VLA): Данные для обучения на уровне эпизодов, содержащие синхронизированные визуальные наблюдения, инструкции на естественном языке и траектории действий с метками успешного выполнения.
Этот слой обеспечивает выполнение инструкций. Без него модель манипулирования может выполнить одну обученную задачу; с ним же базовая модель может обобщать сотни инструкций. Суть в том, что описания языка должны быть атомарными, конкретными и соответствовать фактическим границам действий, а не расплывчатыми краткими описаниями. Точность аннотаций на этом уровне определяет, будет ли точно настроенная модель VLA обобщать новые подсказки или запоминать обучающий набор.
Уровень 4: Что охватывают данные о задачах с долгосрочным горизонтом?
Данные о задачах с длительным горизонтом планирования охватывают многоэтапные рабочие процессы — последовательности, в которых робот должен выполнить одну подзадачу, чтобы начать следующую. Приготовление еды, сортировка складского поддона и сборка комплекта — это задачи с длительным горизонтом планирования. Каждая из них требует от модели отслеживания состояния, восстановления после сбоя подзадачи и последовательного применения навыков.
Исследовательский набор данных, посвященный манипуляциям с настольными играми в течение длительного периода времени, включал 200 эпизодов, охватывающих 20 многоэтапных задач с загроможденными сценами (авторы LHManip, arXiv, 2024) — небольшой по масштабу, но четко структурированный. Производственные группы обычно создают оценочные наборы данных, содержащие от сотен до тысяч эпизодов, охватывающих длительный период времени, а также трассировки обработки исключений для восстановления после сбоев.
Как четыре уровня обеспечивают развертывание
| Слой | Возможность разблокирована | Чего обычно не хватает командам |
|---|---|---|
| L1 — Человеческое понимание | Восприятие, намерение, контекст сцены | Соответствие среды месту развертывания |
| L2 — Выполнение задачи | Повторяемая манипуляция | Динамика контактов, восстановление после сбоев |
| L3 — Инструкция следования | Обобщение между задачами | Атомарные, согласованные с действиями языковые метки |
| L4 — Завершение рабочего процесса | Многоэтапные задачи из реального мира | Обработка исключений, отслеживание состояния |
Представьте себе команду специалистов по промышленной автоматизации, которая отлично справляется с уровнями L1 и L2 — четкое восприятие, плавное манипулирование в тестах, — но пропускает уровень L3. Их робот берет любой объект, на который вы указываете, но не может выполнить словесную инструкцию без изменения кода. Пропуск уровня L4 имеет тот же характер: система обрабатывает отдельные задачи, а затем дает сбой на втором этапе. Каждый пропущенный уровень ограничивает возможности развертывания.
Сертификация и соответствие требованиям для физических данных в области искусственного интеллекта
Программы обработки физических данных с использованием искусственного интеллекта сталкиваются с ужесточением регулирования и процедур закупок, особенно в сферах здравоохранения, автономного транспорта и обеспечения безопасности труда. Корпоративные покупатели все чаще требуют структурированного контроля перед подписанием договоров на сбор или аннотирование данных.
- ISO 27001 для управления информационной безопасностью.
- SOC 2 Тип II для контроля организации сервисных услуг.
- Контрольные параметры, соответствующие требованиям HIPAA, для клинических или реабилитационных данных о движении.
- Рамочные положения GDPR и CCPA, касающиеся согласия участников и прав на данные.
Компания Shaip работает в рамках каждой из этих рамок в рамках глобальных программ по сбору платежей. Покупатели могут ознакомиться с подробностями на сайте. страница безопасности и соответствия требованиям прежде чем определять масштабы физического взаимодействия с ИИ.
Вывод: стратегия заключается в использовании стека.
Физический набор данных для ИИ — это не контрольный список закупок; это архитектура развертываемой системы. Команды, которые рассматривают его как единую интегрированную конструкцию — человеческое понимание, питающее манипуляции, манипуляции, питающие следование инструкциям, и все это — для выполнения задач в долгосрочной перспективе — создают роботов, работающих в реальном мире. Компания Shaip выступает в качестве партнера по инфраструктуре данных на всех четырех уровнях, включая мультимодальный ИИ Рабочие процессы, объединяющие восприятие, язык и действие в рамках единого взаимодействия.
Что представляет собой физический набор данных для ИИ?
Физический набор данных для ИИ представляет собой четырехслойную структуру, которая сопоставляет типы обучающих данных с возможностями роботов. Слой 1 охватывает активность человека для восприятия, слой 2 — манипуляции робота, слой 3 — данные о зрении, языке и действиях для выполнения инструкций, а слой 4 — многоэтапные задачи с длительным горизонтом планирования. Каждый слой обеспечивает определенные возможности развертывания.
Всегда ли все четыре уровня должны разрабатываться собственными силами?
Необязательно создавать все четыре слоя собственными силами. Большая часть первого слоя охватывается общедоступными наборами данных для предварительного обучения, а данные для выборочной тонкой настройки на уровнях со 2 по 4 используются в рамках собственных программ или программ партнеров. Решающий вопрос заключается в том, соответствуют ли данные среде развертывания, а не в том, были ли они собраны самостоятельно.
Какой слой больше всего недооценивается командами, занимающимися физическим ИИ?
Четвертый уровень — данные о задачах на долгосрочную перспективу — недооценивается больше всего. Команды часто создают мощные конвейеры обработки и анализа данных, а затем считают, что упорядочивание происходит само собой. На практике же многоэтапные задачи требуют явных демонстраций, трассировок обработки исключений и наборов данных для оценки, которые выявляют сбои в подзадачах. Без этого развертывание останавливается на демонстрации отдельных задач.
Как физический набор данных ИИ соотносится с моделями VLA?
Физический набор данных для ИИ связан с моделями VLA на уровне 3. Данные для обучения VLA находятся на уровне выполнения инструкций, опираясь на данные восприятия уровня 1 и данные манипуляций уровня 2 в качестве основы. Хорошо построенная модель VLA требует для своей работы всех трех нижних уровней; уровень 4 затем расширяет ее возможности для многоэтапных рабочих процессов, характерных для реального мира.
Входят ли синтетические данные в состав набора данных?
Синтетические данные являются частью каждого уровня стека данных, но редко полностью заменяют реальные данные. Генерация синтетических данных масштабируется для редких событий, крайних случаев и вариантов реализации. Реальные данные служат основой для динамики контактов, переноса данных из симуляции в реальную среду и взаимодействия человека и робота. В зрелых программах используются оба подхода с парными бенчмарками, которые отслеживают разрыв в производительности между симуляцией и реальной средой.
Сколько времени требуется для создания полного набора данных для физического ИИ?
Создание полноценного физического набора данных для ИИ обычно занимает от нескольких месяцев до нескольких лет, в зависимости от масштаба и реализации. Программы сбора данных в различных средах — самый длительный этап. Команды ускоряют процесс, начиная с целенаправленной тонкой настройки данных уровня 3 для целевой задачи, а затем расширяя охват до рабочих процессов уровня 4 и более широкого покрытия уровня 1 по мере стабилизации сценария использования развертывания.
