Unidade Robotaxi da Hello Inc. lança o HelloWorld — um modelo de mundo para geração de cenários de direção sob demanda
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Unidade Robotaxi da Hello Inc. lança o HelloWorld — um modelo de mundo para geração de cenários de direção sob demanda

A unidade robotaxi da Hello Inc. apresentou o HelloWorld, um modelo de mundo generativo para direção. Este modelo destina-se à criação de dados de condução sob demanda e ao teste interativo de políticas de condução de veículos.

A equipe anunciou o modelo em 12 de outubro e publicou o trabalho científico correspondente no arXiv, bem como uma página do projeto. O HelloWorld combina controle de cenas, geração contínua, observação multissensorial e saída de dados eficiente.

Os engenheiros podem editar diretamente veículos, pedestres e suas trajetórias, após o que o modelo gera vídeos correspondentes de múltiplas câmeras juntamente com dados de lidar. Exemplos dessas alterações incluem adicionar um pedestre atravessando a rua, mudar a rota de um veículo à frente ou alterar as condições climáticas — por exemplo, passar de chuva para neve, ou de dia para noite.

O modelo também aceita descrições de situações em linguagem simples como segundo método de construção de cenas. O usuário descreve a situação desejada, e um pipeline de aplicações especial transforma essa descrição nas condições necessárias para o funcionamento do modelo. Elementos como canteiros de obras, tráfego intenso, pedestres atravessando a rua, neblina e diferentes iluminações podem ser usados para direcionar o processo de geração.

O objetivo principal do desenvolvimento é preencher lacunas nos dados coletados no mundo real. Situações de cauda longa, como perigos raros ou combinações incomuns de clima e movimento, são difíceis de coletar em quantidade suficiente apenas através da coleta de dados rodoviários. A capacidade de gerar tais cenários sob demanda permite que os desenvolvedores criem dados de treinamento direcionados e realizem testes contrafactuais: reproduzir o mesmo momento alterando um elemento para avaliar a reação da política de direção.

De acordo com o trabalho científico apresentado, o HelloWorld contém cerca de 2 bilhões de parâmetros, gera visualizações para sete câmeras com saída condicional de lidar e utiliza geração causal de múltiplos passos. Essa arquitetura visa garantir velocidade de saída suficiente para simulação interativa múltipla, e não apenas para geração de clipes individuais.

Modelos de mundo tornaram-se uma ferramenta comum na área de direção autônoma e inteligência artificial incorporada, onde equipes os utilizam para reduzir os custos de coleta e rotulagem de casos de borda. O HelloWorld é a primeira publicação de pesquisa pública desse tipo pela equipe de robotaxi desta empresa. No entanto, a empresa ainda não informou quando ou como o modelo será integrado aos programas de teste de seus veículos.

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A Striding AI, uma startup de inteligência artificial física de Pequim, apresentou um sistema de robôs destinado a lojas 24 horas. A apresentação ocorreu em 8 de outubro na 22ª Feira Asiático-Pacífico de Varejo (APRCE 2026), de acordo com um comunicado da empresa divulgado através da QbitAI.

O sistema é composto por três componentes principais. O robô H1 é um humanóide bípede projetado para áreas onde os clientes circulam. Ele é capaz de falar mais de 20 idiomas, demonstrar 45 expressões faciais distintas e 36 gestos, além de fornecer uma API aberta para desenvolvimento personalizado.

O robô C1 é um veículo com rodas e manipuladores, adequado para corredores estreitos. Ele opera em uma base omnidirecional fina, tem uma altura de aproximadamente 100 mm a mais de 1750 mm e executa tarefas de movimentação de mercadorias, reabastecimento de prateleiras e carregamento. A Striding AI afirma que o C1 utiliza sensores combinados para detectar clientes próximos, para de operar a até 10 cm de um obstáculo em situações de emergência e é equipado com câmeras de profundidade frontal e traseira, além de visão de 360 graus.

A plataforma de controle M1 é responsável pela distribuição de tarefas, rastreamento de status e possibilidade de intervenção do pessoal. A empresa enfatiza que esta instalação não requer nenhuma alteração na estrutura das prateleiras ou corredores da loja, o que ela chama de 'zero retrofit'. O objetivo da implementação dos robôs é transferir tarefas rotineiras e noturnas, como verificação de estoque, inspeções e patrulhamento, para que os funcionários possam dedicar mais atenção aos clientes. A empresa declara que os robôs executam autonomamente 99% das tarefas, embora os detalhes desse indicador não sejam divulgados.

O fundamento para o funcionamento dos robôs é o chamado 'cérebro incorporado' da Striding AI. O modelo de ação no mundo SLM-0.5, sendo leve, demonstrou uma taxa média de sucesso de tarefas de 98,6% no benchmark LIBERO e, segundo a empresa, realiza cálculos 24 vezes mais rápido do que as abordagens padrão. O sistema STEAM, baseado no framework de código aberto RLinf e sendo um sistema de aprendizado por reforço pós-treinamento, alcançou 95% de sucesso na tarefa de reabastecimento de prateleiras. A camada de agente Rpent, desenvolvida em colaboração com a Universidade Tsinghua e Infinigence AI, divide uma solicitação, como o reabastecimento de uma fileira de prateleiras, em etapas sequenciais, invoca módulos de navegação e captura, e replaneja ações em caso de falhas.

A Striding AI foi cofundada pelo empreendedor serial Song Yao, Yan Yuxin, pesquisador da Tsinghua Yu Chao e o grupo Charoen Pokphand. A empresa planeja testar o sistema em uma grande rede global de varejo e iniciar a operação comercial em 2027. A venda pode ser feita como compra única ou por assinatura Robotics-as-a-Service, que inclui hardware, software e manutenção. Também estão planejadas versões mais potentes e o robô A1 para operações de caixa e embalagem, embora os prazos de seu lançamento não tenham sido definidos.

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