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Lanzamiento del corazón de la máquina

Departamento editorial de Machine Heart

En el más de un año transcurrido desde el advenimiento de la moda de la inteligencia encarnada, se han producido cambios revolucionarios en los métodos de producción e interacción del mundo físico y la información.

Al mismo tiempo, está comenzando silenciosamente una nueva batalla: los principales fabricantes se están devanando los sesos para capturar el "combustible" de IA más valioso: los datos. Actualmente, la falta de datos sigue siendo un alto muro al que se enfrenta la inteligencia encarnada universal. A lo largo de los últimos tres años, en las investigaciones sobre inteligencia incorporada realizadas por empresas conocidas como Google, NVIDIA y OpenAI, aún no hemos visto la aparición de la Ley de escala, que está relacionada con la falta de varios tipos de datos.

¿Cómo resolver este problema fundamental? Desde una perspectiva tecnológica, Sim2Real AI es un camino de larga data. Sin embargo, debido al "sesgo conceptual" al eliminar la brecha Sim2Real, la academia y la industria lo consideran más como un método auxiliar para complementar datos.

Pero, ¿es realmente así?

Jia Kui, profesor titular de la Universidad China de Hong Kong (Shenzhen) y fundador de Cross-Dimensional Intelligence, dio la respuesta a través de una práctica a largo plazo desde el mundo académico hasta la industria: "Sim2Real AI es el camino más eficiente hacia la inteligencia incorporada".

Desde la visión bidimensional a la visión tridimensional, desde la inteligencia espacial a la inteligencia incorporada, desde la investigación científica hasta la implementación comercial de productos, Jia Kui ha estado explorando este campo durante más de veinte años. Recientemente, en WAIC, se mantuvo una conversación sobre cómo la inteligencia incorporada puede superar el dilema de los datos.

Si utilizara la IA para intentar comprender esta conversación, podría ayudarle a resumir estos puntos clave:

¿Cuál es la naturaleza de la inteligencia espacial y la inteligencia incorporada que son actualmente los temas más candentes?

¿Cuál es el significado específico de realizar inteligencia espacial y corporal utilizando el paradigma de la Ley de Escala?

¿Cuál es el camino más eficiente para lograr la inteligencia encarnada universal?

¿Cómo pasa la inteligencia incorporada de la tecnología al producto y a la implementación empresarial?

En el futuro, ¿qué imaginaciones pueden hacerse realidad y romper el paradigma de producción de la industria?

Por supuesto, también hay partes que la IA todavía no puede entender: este investigador científico y empresario ha demostrado su firme confianza y su misión histórica.

La siguiente es la transcripción de la entrevista:

Construir un “modelo mundial”

Desencadenando la "espiritualidad" del robot

PREGUNTA: El profesor Li Feifei, conocido como la "madrina de la IA", eligió la dirección de la "inteligencia espacial" cuando inició su primer negocio, que atrajo una amplia atención en este campo. ¿Puedes hablar sobre tu comprensión de la inteligencia espacial y la inteligencia incorporada?

Jacqui: La inteligencia espacial y la inteligencia corporal son temas que han llamado mucho la atención a nivel social en los últimos años, pero la investigación académica detrás de ellos lleva mucho tiempo. La inteligencia espacial es un concepto multidimensional que generalmente se refiere a las capacidades cognitivas y de razonamiento de un individuo en un espacio físico tridimensional y en un tiempo y espacio de cuatro dimensiones, incluida la percepción, el razonamiento, la toma de decisiones, etc. La inteligencia incorporada se refiere a la inteligencia en la que un sistema inteligente tiene una forma física e interactúa con el entorno a través de esta forma. La inteligencia incorporada no sólo se centra en la percepción, sino que también incluye las acciones y reacciones de agentes inteligentes ante el entorno. Al igual que los humanos usan sus ojos para percibir el mundo, la inteligencia incorporada requiere que los robots puedan percibir, interactuar y tomar decisiones a través de sensores multimodales para formar capacidades operativas y de cognición espacial integrales.

P: ¿Cuáles son las similitudes y diferencias entre la inteligencia espacial y la inteligencia incorporada?

Jacqui: Como se mencionó anteriormente, la inteligencia espacial brinda a la IA la capacidad de percibir y comprender el mundo real, mientras que la inteligencia incorporada no solo requiere la percepción y el razonamiento cognitivo de objetos, entornos y otros agentes involucrados en la inteligencia espacial, sino que también cubre la planificación del movimiento de alto nivel. y el control de movimiento de bajo nivel requerido para la operación del robot, así como varias "habilidades" del robot similares a las capacidades operativas humanas definidas por la interacción entre el cuerpo del robot y el objeto operativo. El dominio de cada habilidad hace que el robot pueda manejar varios objetos relacionados con esa habilidad, no sólo un objeto concreto y concreto.

Estas habilidades incluyen una colección de "subhabilidades" y "habilidades atómicas", que forman una biblioteca de habilidades de robot o "espacio de habilidades". La esencia de la inteligencia incorporada es aprender y generalizar este espacio de habilidades, logrando así una inteligencia artificial general (AGI) con atributos incorporados como los humanos.

En aplicaciones específicas, la inteligencia espacial tiene un alcance más amplio y puede unirse al robot o separarse del robot. Es esencialmente una cuestión de comprensión del espacio, como su importante aplicación AR/VR. La inteligencia incorporada se refleja principalmente en los robots, especialmente en los robots de propósito general (humanoides).

En general, la inteligencia espacial se centra más en las capacidades cognitivas y de razonamiento en el espacio y el tiempo de cuatro dimensiones, mientras que la inteligencia incorporada incluye además la capacidad de interactuar directamente con el entorno a través de formas físicas.

P: ¿Por qué decidiste iniciar un negocio en dirección al espacio y la inteligencia incorporada?

Jacqui: Se puede decir que hemos prestado atención a este campo desde muy temprano y tenemos una profunda acumulación histórica y tecnológica. El equipo creó el "Laboratorio de Inteligencia, Percepción Geométrica" ​​en los primeros días, cuando los conocidos "grandes fabricantes" aún no se habían ocupado de este campo.Somos uno de los primeros académicos y equipos en China en aplicar tecnología de inteligencia artificial a datos no europeos, como el 3D.

Nuestro equipo ha realizado una gran cantidad de investigaciones de innovación cruzada en las direcciones de aprendizaje profundo geométrico, modelado 3D, percepción espacial y aplicaciones robóticas, y ha logrado una serie de resultados representativos, que incluyen Grasp Proposal Networks (NeurIPS 2020), Analytic Marching (ICML 2020/TPAMI 2021), Convolución orientable dispersa (NeurIPS 2021), 3D AffordanceNet (CVPR 2021), Fantasia3D (ICCV 2023), SAM-6D (CVPR 2024) y más.

DexVerse™ 2.0 presenta la nueva tecnología 4D Mesh, que está especialmente diseñada para la simulación física dinámica y la generación de representación de datos, y puede manejar de manera uniforme múltiples objetos, como cuerpos rígidos, cuerpos blandos y fluidos. Como forma de expresión central del motor, 4D Mesh ejecutará todo el proceso, desde la simulación física, la generación de anotaciones de datos hasta el entrenamiento de modelos grandes.

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650927069&idx=1&sn=32b8072ec663f02350d310f082511ebb&chksm=84e42ba3b393a2b5a5ca 60fb8582ae4320820f4eb88e827a2f5830eedcc274e6a904482c6f59&token=263296417&lang=zh_CN#rd

P: ¿Cuál es su comprensión de los conceptos centrales de espacio e inteligencia incorporada? En este camino candente, ¿cuáles son las ventajas de la interdimensionalidad?

Jacqui:Creemos que,El núcleo de la inteligencia espacial y encarnada es establecer un "modelo mundial" para que los robots tengan una "espiritualidad" similar a la percepción humana.Específicamente, es necesario establecer un "modelo mundial" que pueda modelar, comprender y razonar con precisión la geometría espacial y los procesos físicos, de modo que varios sensores robóticos, incluidos la visión, la fuerza, el tacto, etc., puedan tener la capacidad de percepción humana.

Bajo el paradigma actual de arquitectura y modelo de IA, nuestro equipo esperaA través de la simulación física generativa, capturamos el espejo de cuatro dimensiones del espacio-tiempo del mundo viviente humano para obtener un sinfín de datos de atributos físicos; esta es la clave para realizar la inteligencia espacial y encarnada.

Por lo tanto, desde su creación, Kuandimensional ha creado el motor espacial y de inteligencia incorporado DexVerse™ subyacente de desarrollo propio, que puede realizar la automatización completa de la cadena de "simulación física - síntesis de datos - entrenamiento de modelos" para escenarios comerciales específicos, y en base a esta formación. un gran kit modelo de inteligencia espacial y encarnada y sensores inteligentes visuales puros, que brindan a los robots universales un cerebro y ojos inteligentes.

En la actualidad, Kuandimension ha logrado una tasa de éxito de la misión de más del 99,9 % con datos 100 % sintéticos y requisitos de precisión operativa milimétrica/submilimétrica en múltiples escenarios comerciales.

Espacio universal e inteligencia encarnada

¿Qué tan lejos está del final?

P: Acabas de hablar sobre el uso del paradigma de la Ley de Escala para realizar la inteligencia espacial y encarnada. ¿Puedes explicarnos su significado específico? ¿Es más difícil realizar el espacio universal y la inteligencia encarnada que realizar la universalidad de los grandes modelos lingüísticos? ¿Cuál es la dificultad?

Jacqui: De hecho, es más difícil lograr un espacio universal y una inteligencia incorporada que lograr la universalidad de grandes modelos lingüísticos. Los grandes modelos de lenguaje, representados por la serie GPT de OpenAI, logran muestreo cero (disparo cero), es decir, capacidades generales, lo que muestra los albores de la llamada AGI.

El lenguaje natural humano puede considerarse como un código semántico refinado mediante un alto grado de abstracción del universo y el entorno natural en el que vivimos. Por lo tanto, es relativamente fácil para los modelos de lenguaje grandes aprender y generalizar directamente en el nivel abstracto.

Comparativamente hablando,La inteligencia espacial requiere aprender a partir de señales sin procesar adquiridas por sensores, lo que significa cruzar la "brecha semántica" desde las señales digitales sin procesar hasta los símbolos semánticos humanos.Para aprender inteligencia general a través de un paradigma de Ley de Escala similar a GPT, se requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento;Los datos de entrenamiento de inteligencia espacial no solo requieren una gran cantidad de datos, sino que también requieren una calibración precisa de las señales originales obtenidas por los sensores para garantizar que tengan mediciones en una escala física absoluta. Esto es mucho más difícil que obtener datos masivos de imágenes y texto. desde Internet.

La inteligencia incorporada va un paso más allá, además de aprender inteligencia general a partir de señales sensoriales de alta dimensión como la visión, la fuerza y ​​el tacto. Su objetivo más esencial es aprender el "espacio de habilidades" del robot definido conjuntamente por la ontología del robot y el objeto operativo. La generalidad de la inteligencia encarnada se refleja en la generalización en el espacio de las habilidades, lo que aumenta la dificultad de aprender diferentes paradigmas.

P: ¿Puede hablarnos de las capacidades específicas de los modelos grandes multimodales necesarias para la inteligencia espacial y la inteligencia incorporada?

Jacqui:La inteligencia espacial implica tareas como la percepción, la interacción, el razonamiento y la toma de decisiones en el mundo físico tridimensional. La inteligencia incorporada requiere además la formación de una biblioteca de habilidades de operación autónoma de un robot basada en el análisis inteligente de señales de percepción espacial como la visión y la fuerza. , y toque.

Por lo tanto, se necesitan capacidades de modelos grandes multimodales que incluyan lenguaje natural, contacto forzado, estado del cuerpo del robot y otras modalidades.Estas multimodalidades pueden "integrarse" en un espacio semántico, espacio-temporal y de habilidades común, logrando así una inteligencia espacial y corporal similar a la humana.

P: En su opinión, ¿qué tan lejos están el espacio universal y la inteligencia incorporada de ser el final del juego?

Jacqui:En la actualidad, el paradigma de IA de la ley de escala, que se caracteriza por datos masivos, modelos grandes y una enorme potencia informática, se puede producir en masa de manera estable y rentable bajo la premisa de que el hardware robótico universal está maduro, es decir, los componentes centrales. como robots humanoides, manos diestras y sensores humanoides, al menos puede admitir inteligencia espacial y incorporada para formar valor comercial independiente en múltiples escenarios comerciales de circuito cerrado con límites y un retorno de la inversión razonable.

Específicamente, en múltiples escenarios como la industria, la logística, el comercio y el hogar, los robots pueden completar una variedad de tareas de manera generalizable. Por supuesto, esto requiere la adquisición de datos multimodales masivos con propiedades físicas, así como el cálculo automático de anotaciones ricas que respalden múltiples estrategias de aprendizaje, como el entrenamiento supervisado, el aprendizaje por imitación y el aprendizaje por refuerzo.

El camino más eficiente para lograr la inteligencia corporal universal

P: Noté que mencionaste "Sim2Real AI es el camino más eficiente para realizar inteligencia incorporada" en tu discurso WAIC. ¿Puedes ampliarlo?

Jacqui: Para lograr inteligencia incorporada, se debe considerar la naturaleza y el propósito de los datos. El objetivo de la inteligencia incorporada es permitir que los robots alcancen capacidades operativas generales en el mundo físico en constante cambio basándose en señales de sensores como la visión, la fuerza y ​​el tacto, tal como lo que hacemos los humanos todos los días en nuestra vida diaria.

Según el paradigma de IA de la ley de escala, es decir, los modelos de aprendizaje automático no tienen inteligencia general o generalización real, sino que solo tienen la capacidad de "interpolar" en el aprendizaje de distribuciones estadísticas y su distribución estadística requiere la adquisición de una gran cantidad de robots inteligentes incorporados. la cantidad de datos.

Estos datos deben cubrir las diversas condiciones operativas involucradas en cada habilidad del robot, como todas las condiciones operativas desde la mañana hasta la tarde, primavera, verano, otoño e invierno, desde el interior hasta el exterior. Si depende de sistemas de recopilación de datos robóticos o dispositivos portátiles, como la conocida "teleoperación", entonces, para recopilar suficientes datos, primero debe establecer un modelo de negocio que permita a los usuarios disfrutar de servicios y valor comercial y al mismo tiempo ayudar a recopilar datos. datos, pero actualmente no existe tal manera.

En comparación,Sim2Real AI puede cubrir todos los cambios anteriores de manera más eficiente mediante simulación física y datos sintéticos. Este método permite la simulación de varios objetos operativos, cambios ambientales, configuraciones de robots y cambios de sensores en el entorno virtual, y puede compartir las capacidades de simulación física subyacente y generación de datos para diferentes escenarios comerciales. Cualquier objeto operativo, incluidos cuerpos rígidos, bisagras, cuerpos blandos, fluidos, etc., puede respaldar la generación de datos mediante una simulación física precisa.

Entonces, en general,Aunque el uso de sistemas de recopilación de datos de robots o la "teleoperación" de dispositivos portátiles puede demostrar rápidamente algunas acciones operativas similares a las de los humanos, en comparación con las capacidades de inteligencia incorporadas necesarias para lograr robots generales, este método parece ser "lo contrario". Es el camino más eficiente para alcanzar tus objetivos.

Pregunta: Bajo este enfoque técnico, ¿cómo eliminar la brecha entre datos sintéticos y datos reales?

Jacqui: Desde una perspectiva académica, Sim2Real AI es un camino tecnológico de larga data y uno de los caminos principales para lograr inteligencia espacial y corporal. Nuestro equipo también comenzó desde el mundo académico en el proceso de implementación de productos y negocios, hemos abierto con éxito un camino único: capaz de lograr una precisión del 99,9 % en múltiples escenarios con datos 100 % sintéticos bajo requisitos de precisión milimétrica/submilimétrica. tasa, que puede ser única en el mundo.

Cualquier éxito no es accidental, sino que se basa en una comprensión profunda del problema y una solución sistemática. Partiendo de los primeros principios y pensando en el significado interno de las cosas, el equipo multidimensional encontró soluciones efectivas simplificando problemas complejos y desmantelándolos capa por capa.

En pocas palabras, utilizar Sim2Real AI para lograr inteligencia incorporada requiere:

1) Simulación del cuerpo del robot, simulación de sensores multimodales, diferentes formas de simulación de objetos operativos y simulación de procesos dinámicos;

2) Se renderizan y generan los datos y anotaciones correspondientes a la simulación;

3) Establecer una cadena automatizada que se pueda migrar a Sim2Real en aspectos como el diseño y la capacitación de modelos grandes inteligentes incorporados, y se deben superar al menos los siguientes umbrales técnicos básicos:

Simulación de física incorporada controlable de bajo nivel

Capacitación eficiente de modelos grandes multimodales y aprendizaje continuo.

Abordar eficazmente las diferencias entre los dominios de datos sintéticos y reales.

Adquisición de activos digitales masivos a bajo costo

P: Según el camino tecnológico de Sim2Real AI que acaba de mencionar, ¿cuáles son los resultados prácticos en todas las dimensiones?

Jacqui: Kuandimensional ha creado un motor de inteligencia incorporado DexVerse™ desde abajo hacia arriba, que incluye módulos como simulación física, representación y generación de datos, cálculo automático de anotaciones, diseño de modelos y entrenamiento. Este motor no requiere la participación de personal de I+D.El SDK puede generar automáticamente SDK de modelo de IA para tareas de inteligencia incorporadas en toda la cadena. La velocidad de generación de datos tiene la misma frecuencia que la velocidad de iteración de entrenamiento del modelo de IA, por lo que no es necesario almacenar datos. No importa cuántos datos de entrenamiento se acumulen, ya no se considerarán inteligencia incorporada. Un estándar cuantitativo para la implementación.Actualmente, DexVerse™ admite la implementación de productos de software y hardware de Kuaodi en múltiples escenarios.

Como se muestra arriba, DexVerse™ 2.0 va un paso más allá:

En primer lugar, dado un escenario empresarial con límites claros y una configuración de hardware de robot, DexVerse™ 2.0 puede utilizar un modelo de lenguaje grande para desmontar automáticamente las habilidades y subhabilidades del robot involucradas.

En segundo lugar, para cualquier habilidad o subhabilidad, DexVerse™ 2.0 puede generar automáticamente activos digitales, como objetos y escenas necesarios para la simulación, y simular y renderizar basándose en estos activos para generar tiras de datos del proceso de operación del robot en el espacio virtual.

A continuación, el modelo 3D VLA (Vision Language Action) inteligente incorporado se entrena mediante la generación de datos en el espacio virtual.

Finalmente, el modelo entrenado puede impulsar la ontología del robot en escenarios comerciales seleccionados para completar varias operaciones de habilidades del robot de manera universal.

A través de DexVerse™ Embodied Intelligence Engine 2.0, se automatiza toda la cadena de tareas de desmontaje, generación de escenas, generación de configuración de entrenamiento y entrenamiento de modelos, y el modelo entrenado se importa a la máquina real para guiar al robot para completar el ensamblaje del ciervo. bloques de construcción.

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A través de este motor totalmente automatizado, el volante para que los robots universales practiquen habilidades/subhabilidades inteligentes incorporadas girará de manera más eficiente, promoviendo la implementación de robots universales en más escenarios.Kuanwei cooperará con más partes industriales para abrir el ecosistema y lograr una cooperación de beneficio mutuo para promover conjuntamente el rápido desarrollo de la industria de inteligencia incorporada y robótica en general de China.

P: ¿Por qué Kuaodi eligió un motor de desarrollo propio? ¿Cuáles son las diferencias entre el motor DexVerse™ multidimensional y Omniverse™ de NVIDIA?

Jacqui:El concepto de construir un motor de inteligencia incorporado multidimensional es completamente diferente de motores como Omniverse™ de NVIDIA.

Si Omniverse™ es una expansión horizontal, que cubre diferentes sectores como la robótica, la informática científica y la IA para la ciencia, y al mismo tiempo sirve a los productos de potencia informática de IA de NVIDIA, entoncesEl DexVerse™ multidimensional es una penetración vertical de extremo a extremo, y la evolución iterativa del motor sirve para la realización de tareas de habilidades inteligentes incorporadas en escenarios verticales.

En la actualidad, Sim2Real AI todavía se encuentra en la etapa de implementación comercial de productos impulsados ​​por la innovación. Solo confiar en el motor de autoinvestigación puede respaldar todos los aspectos del proceso de investigación y desarrollo, desde la simulación física, la representación y generación de datos y el cálculo automático de anotaciones. Diseño y capacitación de modelos inteligentes, punto por punto. Sólo abordando los problemas clave y dominando el conocimiento se puede implementar realmente el producto en escenarios comerciales.

El camino L1-L5 de la implementación empresarial inteligente incorporada

P: ¿Cuál cree que es el camino de implementación de la inteligencia incorporada desde la tecnología hasta el producto y la implementación comercial?

Jacqui:La esencia de la inteligencia incorporada es brindar a todo tipo de robots capacidades operativas generales en diferentes escenarios de aplicación mediante el aprendizaje de una biblioteca de habilidades robóticas que contiene varias habilidades generalizables, por lo tanto, su comercialización debe basarse en la industria, la agricultura, el comercio y el personal/orientación a los negocios; escenarios con límites como familias, "comienzan con el fin en mente" y forman el valor del producto y la implementación comercial estableciendo habilidades comunes para los robots en escenarios comerciales independientes.

Técnicamente, la inteligencia incorporada debe utilizar Sim2Real AI para abrir la cadena automatizada de comprensión de tareas, generación de activos digitales, generación de simulación de datos y entrenamiento de modelos de IA para lograr el aprendizaje universal de tareas de robots de la manera más eficiente y formar productos de software y hardware aplicables. para diferentes escenarios empresariales, incluidos SoC inteligentes incorporados, sensores inteligentes, controladores universales de robots, etc.

En el camino, la inteligencia incorporada debe potenciar primero ontologías de hardware relativamente maduras, como brazos robóticos y robots compuestos. Con la producción en masa madura de ontologías universales como manos diestras y robots humanoides, las capacidades generales se mejorarán aún más y se obtendrá un mayor valor comercial. ser generado.

Pregunta: Según las cinco etapas de inteligencia encarnada altamente versátil L1-L5 que usted propuso, ¿en qué etapa se encuentra actualmente Interdimensional?

Jacqui:Basado en el motor de inteligencia incorporado DexVerse™ de desarrollo propio, Kuandimensional ha establecido capacidades de cadena completa, como comprensión de tareas de escenarios, generación de activos digitales, generación de simulación de datos y entrenamiento de modelos de IA para servir en escenarios de aplicaciones como la fabricación inteligente y la agricultura inteligente, y ha formado una red integral que incluye sensores de visión inteligentes, software PickWiz, robots compuestos y otros productos inteligentes incorporados.

En la actualidad, Kuanwei ha implementado el modelo de negocio "Simulación de la realidad" y lo ha implementado en más de 30 industrias, como autopartes, fabricación 3C, nuevas energías, electrodomésticos, productos químicos y logística. Ha cooperado con empresas como GAC y Midea. , Haier, muchos clientes líderes de la industria, incluidos Panasonic y Lens Technology.

Refiriéndose a L1-L5 en la figura anterior, Kuandimension ha completado el desarrollo de la etapa L1 de inteligencia incorporada y avanza constantemente hacia el nivel L2, que es uno de los pocos en el mundo.

P: ¿Cuál crees que será la cadena ecológica final de inteligencia encarnada y robots humanoides? ¿Kuan Dimension fabricará hardware robótico (humanoide) completo?

Jacqui: La cadena ecológica del extremo del robot universal está formada por fabricantes de cuerpos humanoides, fabricantes de componentes, fabricantes de sensores visuales y táctiles, proveedores de soluciones y chips inteligentes incorporados, etc. El motor de inteligencia incorporado multidimensional DexVerse™ desempeñará un papel decisivo en la ruta tecnológica, la forma del producto, la implementación del escenario empresarial, etc. en el proceso de que la cadena industrial alcance su estado final a través de las capacidades de cadena completa de Sim2Real AI de DexVerse™. , comenzará con el fin en mente, desde un enfoque comercial de circuito cerrado para promover estándares unificados para robots inteligentes incorporados en términos de configuración de hardware, selección de sensores, paradigmas modales de datos y modelos grandes multimodales.

Kuandimensional ha formado productos inteligentes incorporados, como robots compuestos, sensores visuales inteligentes y software PickWiz. En el proceso de implementar más escenarios comerciales, Kuandimensional primero potenciará el chasis móvil/con ruedas relativamente maduro + brazos robóticos duales, y eventualmente unirá fuerzas con los fabricantes de ontologías de robots humanoides para lograr una implementación generalizada de la inteligencia incorporada general.