Heart of Machine Releases Heart of Machine Editorial Department Lingchu Intelligence launches Psi-SynEngine, the world’s first embedded native human data collection solution.该解决方案由灵初智能全栈自主研发。 This includes a data collection suit with touch gloves and wearable exoskeleton, a large-scale field data collection data pipeline, and a data migration model between ontologies based on world models and reinforcement learning, leading the way in applying collected human data to real-life scenarios such as logistics. At the same time, Lingchu Intelligence simultaneously released Psi-SynNet-v0, a large-scale real-world multimodal dataset covering vision, language, haptics, and motion.这一里程碑标志着灵初智能研发的现实转世数据引擎正式上线。相比lBig模型和自动驾驶，数据问题一直是影响整个嵌入式智能领域的问题。存在业界的数据采集解决方案：模拟环境的数据采集：Sim-to-Real 存在显着差距。模拟布局与实际运行环境的差异导致策略转换较低，参数调整和场景构建的成本较高。例如，现有的模拟器很难模拟布料等柔性物体。远程机器人数据采集：数据采集难以规模化，行业处于碎片化试点状态，缺乏统一标准和运行机制。同时，难以保证数据多样性，聘请专门的数据采集人员成本过高且效率低下。此外，将世界上的每个场景、每个物体、每个操作都重新创建到一个矿井中是不可能的，而且成本太高。 UMI仪器数据采集：采用双夹爪，很难实现现实着陆场景中所需的精确操纵。然而，数据收集仍然需要专门的人员。也不可能在实际操作工作的同时完成数据采集。根据美国劳工部的数据，工厂中98.7%以上的工序需要双手多个手指的配合才能完成，而双夹爪有先天的局限性。灵初智能Psi-SynEngine从根本上打破了上述困境，直接采集实际工作一线员工的运营数据，而不是结构化数据挖掘领域高成本、低保真度的采集。提货场景覆盖物流、工厂、超市、酒店、家庭等。数据来源于真实场景，无需二次迁移。这与灵初智能自成立以来的通用敏捷运营战略是一致的。与其他硬件格式相比，右手和人手的形态差异很小mal，数据迁移效率最大。与传统数据采集解决方案相比，Psi-SynEngine 具有三个主要优势。成本低：便携式采集设备大幅降低部署成本，数据采集成本仅为传统远程运营方案的10%。多模态且高度灵活：完整收集并保留触觉、视觉、运动和语言交互数据。高度便携：可随时随地部署，支持海量数据并行采集，相比其他方案显着提升数据采集效率。这些能力使Psi-SynEngine成为业界首个具有真正大规模部署能力的集成数据引擎，使灵初智能能够以前所未有的规模和速度积累现实世界的集成智能数据资产。为了让这款嵌入式数据引擎真正发挥其价值，灵初智能打造了完整的平台和硬件系统。 Lingchu Intelligence的专利外骨骼触摸手套专为数据挖掘而设计。定位精度达到亚毫米级。手和手臂的所有自由度都不影响操作者的正常操作。它可以完整采集并覆盖整只手的触觉信息。此外，灵初智能自主搭建支持大规模数据处理的管道和平台，配合自主研发的大规模模型，完成高精度数据标注和后处理，形成完整的数据生成闭环。基于Psi-SynEngine数据引擎，灵初智能发布的Psi-SynNet-v0数据集具有四大特点。数据多样性强：涵盖多行业、多场景、多对象、多技能的现实工作，有效打破数据多样性的障碍，大幅提升模型泛化和迁移能力s。全面的模态覆盖：包含完整、真实价值的多维视觉、语言、触觉和行为数据，为预训练阶段的模态对齐提供有力支持。海量数据规模：Escala数据达到大型语言模型同等水平，为嵌入式智能的未来发展留下了充足的想象空间。自动闭环验证：数据系统已完成灵珠多个行业的闭环验证。利用灵初强大的模型能力，保证采集到的数据与算法要求高度一致，并持续驱动模型迭代。在这套数据解决方案中，真正的关键不在于硬件本身，也不在于高效的采集过程，而在于如何真正将人类数据应用到机器人操作中。最重要的问题是如何弥合人手和设备之间自然存在的结构和能力差异ht手。灵初智能从2023年开始解决这个问题，成功将数据从人手转移到不同自由度的灵巧手上，完成同样的操作。同时，团队在相关文章中发布了demo和结果。该技术目前正在快速设计并开发成基于世界模型、强化学习和触摸模态协调的完整解决方案。有效解决人类与各种机器人本体差异的差距，建模可以显着提高泛化能力和成功率。这里才是Psi-SynEngine真正的坑。 Psi-SynEngine数据引擎和Psi-SynNet-v0数据集的发布，标志着灵初智能基于真实人类操作数据的嵌入式智能新范式正式建立。这也意味着在现实世界中预训练大规模嵌入式人工智能模型是可能的。利用Psi-SynEngine、灵楚智能nce 已快速构建了数万小时的内部 Psi-SynNet-v0 数据集，并计划明年突破百万小时大关。这将是世界上最大的灵巧操作数据集，也将成为训练真正嵌入式大规模原生模型的主要资产。灵初智能热忱欢迎全球科研机构和合作伙伴共建Psi-SynNet，开启通用智能新时代。关于灵聚智灵PsiBot是国内嵌入式智能技术领域的领先公司，专注于通用嵌入式智能、大型VLA模型和智能运算算法等前沿技术的开发。公司核心团队成员来自全球顶尖大学和AI实验室科技公司，汇集了行业内一些最优秀的人才。灵初智能凭借深厚的技术积累和创新能力，成功推出了业界首个Psi R0、R0.5、R1端到端强化学习实现模型，成为业界第一家执行远程任务的实现模型研发公司，兼具通用性、鲁棒性和敏捷性。这一业绩记录得到了主要行业客户的高度评价。目前，灵初智能正在全力加速相关技术的商业落地，将嵌入式智能技术推向新的发展阶段。文中视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/JH7mfit9vaGdoFzo9SY84Q
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