助力具身智慧 台商打通AI數據

已將目前網頁的網址複製到您的剪貼簿！ 編解碼機器人小檔案 全球人形機器人企業正努力實現商業化落地，但目前最大痛點之一，為缺乏足夠海量的真實物理世界數據，訓練其「大小腦」大模型。針對此產業痛點，來自台灣的青瞳視覺研發副總裁林哲弘今年在原公司的技術基礎上，與其他夥伴新成立編解碼機器人，為物理AI大模型及具身智慧提供高品質數據代工服務。目前合作對象涵蓋宇樹機器人等陸企，以及輝達、微軟等科技巨頭。 具身智慧（Embodied AI）與人形機器人產業迅速崛起，機器人正從簡單的表演互動，努力邁向工業製造與商業服務。但要實現商業化落地，仍缺乏足夠海量的真實物理世界數據。林哲弘說，「有足夠的場景數據，才能讓機器人像人一樣去理解世界」。 目前「數據壁壘」是產業通病與轉型瓶頸之一。林哲弘表示，大語言模型（LLM）能迅速突破，是因為過去幾十年互聯網已累積全球數十億人的公開數據，但在實體物理世界中，能讓機器人理解工廠作業規範的精細數據卻極其匱乏。 林哲弘指出，若沒打通企業間的數據牆，將千萬工人的實務操作進行標準化採集與生態共享，人形機器人就無法獲得泛化能力，只能停留在單一特定工位的封閉環境中。 針對此產業痛點，編解碼機器人希望能打通數據壁壘，聯合上百家標竿企業，透過精準的動作捕捉技術，採集工人在工廠內的動作與手部細微操作等數據並保存，並進一步建立工業數據集，為機器人模型團隊提供強大的物理AI數據底座支撐。 要讓這些數據產生最大價值，與大陸企業進行深度合作成為關鍵的推進器。林哲弘表示，與陸企深度合作具三大優勢，一是龐大的工業與商業場景。大陸擁有全球最豐富製造業，能為機器人數據採集提供廣泛的實踐場地。 二是成熟的雲端基礎設施，包含騰訊雲、阿里雲、百度雲及京東雲等大型雲端企業，能為海量數據的保存與模型訓練提供穩固的雲端平台。三為強大的軟體演算法與算力資本，大模型訓練極度消耗算力，陸企與大模型團隊具備極強的軟體研發實力與資本投入能力，能加速大模型的迭代速度。 將工商時報加入Google偏好來源