Pekinning Yichuan hududida boʻlib oʻtgan Jahon robototexnika konferensiyasida diqqat markazi robotlarning ish tezligidan maʼlumotlarni yigʻish samaradorligiga oʻtdi. Interact Analysis tomonidan oʻtkazilgan tadqiqot shuni koʻrsatdiki, Xitoyda allaqachon kamida 90 ta insonoid robotlarni yigʻish va oʻqitish markazlari faoliyat yuritmoqda yoki qurilmoqda. Bu investitsion mantiq jismoniy tanalarni yaratishdan maʼlumotlarni olishga qanchalik tez oʻzgarib borayotganini koʻrsatadi.
Koʻrgazmadagi ishtirokchilar maʼlumotlarni yigʻish uchun turli xil qurilmalarni namoyish etishdi. Lightwheel AI kompaniyasi hozirgi kunda eng katta ochiq jismoniy maʼlumotlar toʻplami boʻlgan EgoSuite-Open100k ni namoyish etdi, u 15 000 dan ortiq ssenariylarda 100 000 soatdan ortiqni qamrab oladi. ORBBEC birinchi shaxsdan ushlash va qoʻl bilan mahkamlash orqali jihozlangan tana-siz apparat matrisasini taqdim etdi, BrainCo esa toʻliq palma bilan taktil chaqqon qoʻllar bilan birlashtirilgan maʼlumotlarni yigʻish uchun qoʻlqopchalarni koʻrsatdi. GigaDevice esa jismoniy intellekt uchun mikroregulyatorlar, xotira va analog komponentlarni oʻz ichiga olgan mahsulotlar liniyasini namoyish etdi.
SenseTime aqlli sanoatlar tadqiqot instituti xodimi Tian Feng oltita parallel maʼlumotlarni yigʻish paradigmasini tasvirlab berdi: teleboshqaruv va harakatni ushlashdan sintezlangan maʼlumotlar va haqiqiy ishlab chiqarish liniyalarida yigʻishgacha. Eng tez oʻsib borayotgani tana-siz yigʻish boʻlib, sotuvchilarga koʻra, bu fizika robotdagi kolleksiyaga nisbatan xarajatlarni taxminan beshdan bir qismgacha kamaytirishi mumkin. Biroq, Tian bunday usul dinamika haqidagi maʼlumotlar, masalan, boʻgʻim moment va kontakt kuchini yoʻqotishiga olib kelishini ogohlantirdi, bu nozik yigʻish vazifalarini bajarishda xatoliklarga sabab boʻlishi mumkin, shuningdek, yigʻuvchilarga moyil boʻlgan namunalar haqiqiy ishchilarga qaraganda tizimli tarafkashlikni keltirib chiqaradi.
Yanada chuqurroq savol shundaki, katta til modellarida ishlaydigan miqyoslash qonunlari robotlarga qoʻllaniladimi? Generalist AI tomonidan 2025-yil noyabr oyida oʻtkazilgan tajriba kichikroq modellar murakkab sensor-motor massivni oʻzlashtirishda qiynalishini koʻrsatdi va mualliflar «model ossifikatsiyasi» deb nomlagan taxminan yetti milliard parametr chegarasini belgiladi. Shu bilan birga, robot texnikasining fragmentatsiyasi bir korpusda yigʻilgan maʼlumotlarni boshqa biriga qayta ishlatishni qiyinlashtiradi, bu esa umumiy hajmni «orol maʼlumotlar» ga tarqatib yuboradi.
Tahlilchilar shuningdek, koʻplab markazlar davlat moliyalashtirishga asoslangan hisob-kitob sikli, robotlarni masshtabli xarid qilish va maʼlumotlarni qaytarib sotib olish asosida faoliyat yuritishini ogohlantiradilar, bu esa haqiqiy talab tekshirilmagan holda umumiy koʻrsatkichlarni sunʼiy ravishda oshiradi. IDC maʼlumotlari shuni koʻrsatadiki, 2025 yilda insonoid robotlar yetkazib berishining 78,4 foizi samaradorlik, tadqiqot va maʼlumotlarni yigʻish ssenariylarini tashkil etadi, shu bois ishlab chiqarish liniyasida ishlash sezilarli ulushni egallaydi. Tian fikricha, toʻsiq maʼlumotlar yetishmasligi emas, balki maʼlumotlarni birlashtirish, uskunalarni standartlashtirish va tijorat daromadiga erishish imkoniyatidir.