Horizon Robotics BYD kompaniyasining Godʼs Eye B toʻplami uchun chip va haydovchi yordam tizimini yetkazib berishni rejalashtirmoqda

Alibaba xaritash va navigatsiya platformasi boʻlgan Amap oʻzining toʻrt oyoqli roboti Tutu ni Hangzhoudagi Sisi joylashgan Alibaba kampusi hududida muntazam tekshiruvlar oʻtkazish uchun joriy etdi. Robototexnika boʻyicha Xitoy nashri Robot Qianzhan tomonidan Tencent Newsda eʼlon qilingan hisobotga koʻra, Amap kompaniyasi Qingcheng 2026 Konferensiyasi davrida Alibaba Groupning umumiy ishlar departamenti va Qincheng Zhihui kampus xizmat koʻrsatish boʻlimi bilan birgalikda aqlli kampus uchun mavzu tadqiqotini va birgalikdagi yechimni taqdim etdi.

Muhim jihat shundaki, Amap robotlar uchun oʻzining apparat taʼminotini ishlab chiqarmaydi yoki kampus operatsiyalarini boshqarmaydi. Buning oʻrniga, kompaniya aqlli fazoviy yechimlar va vazifa bajarish imkoniyatlarini taqdim etadi: u robot tanasidan harakatlanish uchun foydalanadi va uni vazifa boshqaruv tizimlari hamda kampus operatsiyalari bilan integratsiya qiladi.

Soʻnggi oylarda Tutu odamlar bilan bogʻliq koʻrish qobiliyati cheklanganlarni kuzatib borish, ekskursiyalar oʻtkazish, xarid qilishda yordam berish, tekshiruvlar va oxirgi mil yetkazib berish kabi sohalarda sinovdan oʻtgan. Robot ishlashining asosini tashkil etuvchi dasturiy taʼminot Amapning uch darajali tuzilgan ABot tizimidir.

ABot-World va ABot-Earthni oʻz ichiga olgan asosiy maʼlumotlar darajasi muhitni tushunish va simulyatsiya uchun dunyo modelini va fazoviy maʼlumotlar bazasini taʼminlaydi. Model darajasi ABot-N1 navigatsiya asosiy modeli va ABot-M0.5 manipulyatsiya modeli kabi elementlarni oʻz ichiga oladi. ABot-AgentOS va ABot-ER dan iborat agentlik darajasi vazifalarni rejalashtirish, ularni bajarish va xotira uchun javobgar boʻlib, shuningdek, obʼektlar holatini va fazoviy bogʻliqliklarni kuzatadi.

Harakatlanish tizimi ikki tezlikli yondashuvdan foydalanadi: bulut vazifa maʼlumotlari va xarita asosida yuqori darajadagi rejalashtirishni amalga oshiradi, shu bilan birga robotning oʻzi jonli kamera maʼlumotlaridan foydalanib, qurilma ustida yoʻlini yaratadi. Bu unga toʻsiqlar, odamlar toʻplamlari va vaqtinchalik toʻsiqlarga duch kelganda toʻxtamay, tor koridorlarga moslashish imkonini beradi.

Sisi kampusidagi tizimning yangiligi

Sisi kampusidagi yangilik ish buyruqlari tsikli boʻldi. Bu birgalikdagi yechim xizmatlar katalogini, tekshiruv maqsadlarini, tekshiruv chastotasini va qabul qilish standartlarini bajariladigan vazifalarga aylantiradi, ular keyin xaritalar, kirish ruxsatnomalari, kampus obʼektlari va ish buyruqlari bilan bogʻlanadi. Masalan, yongʻin qarshi eshik uchun robot kerakli joyga yetib borishi, fotosurat tekshiruv talablariga mos keladigan burchakni sozlamasi va olingan dalillarni xodimlar tomonidan tekshirish va choralar koʻrish uchun yuborishi kerak.

Murakkab holatlar odamlar tomonidan koʻrib chiqiladi va belgilab qoʻyiladi, soʻngra maʼlumot baholash va modellar sinovi uchun qaytariladi. Vaqtinchalik qurilish maydonchasini tekshirish kabi qoʻshimcha topshiriqlar kiritilishi mumkin va robot oʻz odatiy yoʻliga qaytadi.

Rollar toʻrt tomon oʻrtasida taqsimlangan: Alibaba umumiy ishlar jamoasi haqiqiy vazifalarni va standartlarni belgilaydi; Qincheng Zhihui xizmatlarni texnik xizmat koʻrsatish va qabul qilishni amalga oshiradi; Amap navigatsiya va koʻp bosqichli bajarish uchun javobgar; kampus mutaxassislari esa yakuniy qarorlarni qabul qiladi. Dastlabki foydalanish ssenariysi xavfsizlik patrulashidir, kelajakdagi rejalar esa yengil yetkazib berish, mehmonlar uchun ekskursiyalar va yongʻin xavfsizligini qoʻllab-quvvatlashni oʻz ichiga oladi.

Bu arxitekturaning har bir vazifa standarti va masʼuliyat liniyalari saqlanib qolgan holda boshqa kampuslarda qayta ishlatilishi mumkinligi hali ham ochiq savol boʻlib qolmoqda.

Lenovo kompaniyasi 24-oktabrda CSDNʼs 2026 1024 Programmers' Day va AI Builders Conference tadbirida oʻzining AI Host P7 qurilmasining dastlabki modelini namoyish etdi. Bundan tashqari, keng sotuvga chiqishidan oldin birinchi foydalanuvchilarni kodlash va ofis ishlari haqiqiy vazifalarda qurilmani sinab koʻrishga taklif qiladigan dastlabki kirish dasturi ishga tushirildi. Avvalroq bu portativ AI host konsepsiyasi Lenovo tomonidan may oyida taqdim etilgan boʻlib, ushbu dastlabki versiya yanada batafsil texnik xususiyatlar va dasturiy funksiyalarni oʻz ichiga oladi.

Qurilma taxminan 300 gramm ogʻirlikda va ikkita mahalliy chip asosida qurilgan. Birinchisi – bu Houmo AI M50 xotirada hisoblashlar uchun inferens chipi boʻlib, Houmo taʼkidlaganidek, u 10 vatt isteʼmol bilan 160 TOPS samaradorligini taʼminlaydi. Ikkinchi chip esa CIX Technology ning P1 agentlik SoCʼsi boʻlib, 6 nm texnologik jarayonda ishlab chiqarilgan va 12 yadroli Armv9.2 protsessor hamda 30 TOPS quvvatli NPU bilan jihozlangan boʻlib, bu heterogen hisoblashlarda 45 TOPS ga erishish imkonini beradi.

CIX maʼlumotlariga koʻra, P1 chipi tizimni boshqarish, vazifalarni bajarish va rejalashtirish uchun javobgar boʻladi, shuningdek, 122 milliard parametrli va 128K kontekstli modelni sekundiga 50 token tezligida ishga tushirish uchun tashqi akseleratorlar bilan oʻzaro aloqaga kirish qobiliyatiga ega. Lenovo dastlabki P7 versiyasi 125 milliard gacha parametrli va 256K kontekstli modellar bilan mahalliy ravishda ishlov berishga qodir ekanligini taʼkidlaydi.

Qurilma Qwen3.8-Flash-Next, Qwen3.8-27B va Qwen3.6-35B-A3B kabi lokal model kutubxonasi bilan yetkaziladi, shu jumladan nutqni tanish, nutqni sintezlash, hujjatlarni qayta ishlash va tasvir dizayni uchun modellar. Lenovo oʻzining aralash kvantlash INT4 va INT8 dan foydalanadigan ichki AI hisoblash arxitekturasi oʻrtacha toʻliq aniqlikdagi BF16 bazaviy darajasining 98,3% ni toʻrtta benchmark boʻyicha koʻrsatishini maʼlum qiladi. Shuni taʼkidlash kerakki, bu koʻrsatkichlar kompaniya maʼlumotlari boʻlib, mustaqil sinovdan oʻtmagan.

Lenovo P7 ni shaxsiy tokenlar hubi sifatida joylashtiradi. Token menejeri funksiyasi foydalanuvchilarga kodlash vositalari va agentlar ilovalarini API manzili orqali mahalliy modellarga yoʻnaltirish imkonini beradi, shu tariqa model chaqiruvlarini pullik bulutli kvotalardan foydalanish oʻrniga qurilma ustida saqlab qoladi. Vazifalarni bajarish rejimi doimiy ishlaydi va progress telefonlar, planshetlar va kompyuterlardan kuzatilishi mumkin. Oʻrnatilgan Tianxi AI ning Avto rejimi uning murakkabligiga qarab soʻrovlarni mahalliy va bulutli modellar oʻrtasida taqsimlaydi.

AI hostlar yoʻnalish rahbari Sun Ke taʼkidlaganidek, haqiqiy mahsuldorlik tokenlar qiymatini hisoblashdan boshlanmasligi kerak. Lenovo hozircha narx yoki chiqarilish sanasini oshkor qilmagan, faqat P7 tez orada sotuvga chiqishini maʼlum qilgan.

ACE Robotics kompaniyasi vizual joylashtirishga ixtisoslashgan taxminan toʻqqiz milliard parametrli fundamental model boʻlgan ACE-Brain-0.6 ni taqdim etdi. Ushbu model til koʻrsatmalarini real muhitdagi aniq hududlar, obʼekt qismlari va oʻzaro taʼsir zonalariga moslashtirish uchun moʻljallangan.

Model Qwen3.5-9B asosida qurilganligi maʼlum boʻldi. Ishlab chiqarish jarayonida koʻrish kodlovchisi muzlatilgan, til modeli esa taxminan bir million tasdiqlangan fazoviy nazorat namunalari ustida qayta oʻrgatildi. Bu maʼlumotlar taxminan 940 000 ta tasvir va 2,7 million ta savol-javob juftligini qamrab oladi.

Raqobatchilar bilan solishtirish natijalari

ACE Roboticsning oʻzi eʼlon qilgan maʼlumotlarga koʻra, ACE-Brain-0.6 OpenAI ning GPT-6 Astra modelidan sakkizta testdan oltitasida joylashtirishda ustunlik qildi. Aniqlik natijalari quyidagilarni oʻz ichiga oladi: Where2Place (76.55 ga qarshi 71.10), PixMo-Count (89.41 ga qarshi 88.10), RoboSpatial (74.82 ga qarshi 69.55), RoboAfford (88.51 ga qarshi 84.94), ShareRobot (49.70 ga qarshi 46.60) va jamoaning oʻz RobotGrounding toʻplami (94.13 ga qarshi 91.10).

Umuman olganda, modelning yetti jamoat benchmarklaridagi oʻrtacha balli 74.53 ni tashkil etgan, Astra esa 73.68 ni koʻrsatgan. RobotGrounding toʻplami 14 ta vazifa turidagi 2 591 ta savolni oʻz ichiga oladi, ular orasida kichik narsalarni topish, bir nechta nusxiyalarni sanash, soʻralgan maqsadning yoʻqligini aniqlash va turli kamera turlari oʻrtasida maqsadlarni moslashtirish kabi vazifalar mavjud.

Kompaniya shuningdek, Google Gemini 4 Argon va Anthropic Claude Opus 5.5 bilan taqqoslashlarni taqdim etdi, ularni geografik siyosiy raqobat sifatida emas, balki fazoviy idrok etish uchun mezon sifatida koʻrib chiqdilar. Nazorat ostidagi miqyoslash sinovlarida, arxitektura va oʻquv retsepti oʻzgarmagan holda, oʻquv toʻplamini 260 000 dan taxminan bir million namuna gacha oshirish yetti benchmark boʻyicha oʻrtacha koʻrsatkichni 69.3 dan 74.5 gacha oshirdi, bu deyarli logarifmik egilishni namoyish etdi. Maʼlumot hajmini ikki baravar oshirish oʻrtacha 2,4 ballga yaqin oʻsishga olib keldi, shu bilan birga, xuddi shu turdagi koʻproq namunalarni qoʻshish samaradorlikni bir ballgacha oshirdi. Samaradorlikdagi asosiy oʻsish yangi sahnalar, fazoviy munosabatlar va nazorat formatlari tufayli erishildi.

Maʼlumotlarni qayta ishlash konveyeri 30 dan ortiq ochiq robot maʼlumotlar toʻplamlari va birinchi shaxsdan olingan maxfiy maʼlumotlarni birlashtiradi. Soʻngra, Grounding DINO va SAM 3 kabi vositalar olish va harakat holati signallarini tekshiriladigan fazoviy belgilarga aylantirish uchun ishlatiladi. ACE Robotics javoblar faqat toʻliq vizual maʼlumot mavjud boʻlganda hosil qilinishini taʼkidlaydi, masalan, hisoblash haqidagi savollarga javob berishdan oldin toʻliq nusxa belgilarini talab qilish orqali.

GitHubdagi DAXIAORobotics nomli jamoat repozitoriyalarida hali ham ACE-Brain-0 va ACE-Brain-0.5 roʻyxatda keltirilgan; ammo nashr paytida ACE-Brain-0.6 ning ogʻirliklari ochiq kirishda joylashtirilmagan. SenseTime hamkorining boshligʻi Shaogan Wang boshchiligidagi ACE Robotics avval ACE-Brain-0.5 ni birlashtirilgan idrok etish-rejalashtirish-harakatlantirish-baholash sikli sifatida taqdim etgan edi. 0.6 versiyasi yuqori darajadagi fikrlash va ishonchli jismoniy ijro oʻrtasidagi bogʻlovchi sifatida faqat joylashishga eʼtibor qaratadi.