Unser Ansatz
Auf den Menschen ausgerichtete physische KI. Wir konzentrieren uns auf die Datenschleife, die das Roboterlernen tatsächlich skalierbar macht – nicht die größte Plattform, aber die, die Teams nicht ersetzen können.
Der geschlossene Kreislauf, für den wir optimieren
Die Datenschleife
Die zentrale Herausforderung beim Roboterlernen ist nicht die Modellgröße, sondern die Größe Daten. Woher es kommt, wie es nutzbar wird und wie verschiedene Quellen kombiniert werden. Wir bauen den geschlossenen Kreislauf auf, der reale Misserfolge in die nächste Trainingsrunde verwandelt.
Echte Episode → Strukturiertes Paket → Benchmark-Lauf → Fehlerwiederholung → Zurück zum Training.
Sobald Kunden Fehlerprotokolle hochladen, automatische Wiedergabe- und Benchmark-Berichte erhalten und Richtlinien-A/B-Tests über unser System durchführen, beginnen sie, sich darauf zu verlassen. Das ist der Wassergraben.
Was wir messen
Unser Nordstern ist nicht das Codevolumen oder die Modellgröße. Es sind diese fünf Zahlen:
- Einarbeitungszeit für neue Roboter — Wie schnell kann eine neue Plattform verbunden werden?
- Neue Aufgabe zur ersten Grundlinie — Von der Demonstration zur ausführbaren Richtlinie
- Umschulungszeit bei einem einzelnen Fehler — Wie schnell kommt ein Versager wieder in die nächste Trainingsrunde?
- Automatische Bewertungsabdeckung — Wie viel Prozent der Entscheidungen basieren auf unserem Benchmark?
- Wöchentliche Kundenabhängigkeit — Wie viele Go/No-Go-Entscheidungen durchlaufen unser System?
Datenquellen, die wir vereinheitlichen
Robotertrainingsdaten stammen aus fünf Hauptpfaden. Keine einzelne Quelle reicht aus – die Zukunft ist es heterogene Datenkombination.
- Internet-Menschenvideo — Skala und Priorität, aber keine Aktionsbezeichnungen. Wir verwenden es für die Aufgabenstruktur, nicht für rohe Motorbefehle.
- Synthetische Daten — Automatisierte Generierung, aber Sim2Real-Lücke. Wir konzentrieren uns auf Belohnungsdesign und Domain-Randomisierung.
- Bewegungserfassung — Hohe Präzision, tragbar. Brücke zwischen Video- und Roboterausführung.
- Roboter-Teleoperation – Am weitesten auf die Bereitstellung abgestimmt, aber teuer. Wir optimieren die Effizienz und den Korrekturablauf im RECAP-Stil.
- Heterogene Kombination — Aufgabenübergreifend, roboterübergreifend, modalübergreifend. Die wahre Grenze.
Die Datendarstellung ist wichtiger als das Rohvolumen. Wir verwandeln Episoden in strukturierte Pakete, Misserfolge in schulungsfähige Fälle und Benchmarks in Entscheidungsoberflächen.
Sechs Wassergräben, die wir bauen
- Datengraben – Nicht die meisten Daten, aber die spärlichsten: echte Fehler, Korrekturen, Auswertungshistorie, roboterübergreifende Ausrichtung.
- Benchmark-Graben — Die Go/No-Go-Entscheidungen der Kunden hängen zunehmend von unserem Benchmark ab.
- Adaptergraben – Die Onboarding-Geschwindigkeit eines neuen Roboters und eines neuen Eingabegeräts ist der stärkste Einstiegsvorteil.
- Workflow-Graben – Forschung, Technik, Tests und Betrieb sehen alle die gleichen Fakten.
- Real-Sim-Korrelationsgraben — Unsere Benchmark-Ergebnisse prognostizieren die tatsächliche Leistung.
- Handelsbeziehungsgraben – Von „Probieren Sie dieses Tool aus“ bis zu „Wir überprüfen Ihren Bericht täglich und treffen wöchentlich Entscheidungen.“
Kontaktreich und taktil
Wir sind spezialisiert auf kontaktreiche Manipulation — Einsetzen, Montage, kraftsensible Arbeiten. Viele Teams machen Visionen; Der echte geschlossene Regelkreis für Kontaktaufgaben ist schwieriger. Wir integrieren taktile, Drehmoment- und Kraftsignale in die Datenschleife und das Richtlinientraining.
Roboter-Lernumgebung und Evaluierung als Service
Über „RL Environment as a Service“ hinaus bieten wir Real-to-Sim-to-Real-Umgebung und Evaluierungs-Cloud. Die Umgebung dient nicht nur der Ausführung von RL, sondern auch synthetischen Daten, Richtlinientraining, simulierter Auswertung, Fehlerwiedergabe und Benchmark-Veröffentlichung. Weltmodell, Umgebungsgenerierung und Bewertung sind vereinheitlicht.
Der Idealzustand: Kunden laden echte Fehlerprotokolle hoch → wir generieren automatisch Wiederholungen und Benchmarks → alle Richtlinienänderungen durchlaufen zuerst unser System → Kunden überprüfen jeden Abend unseren Regressionsbericht → mit der Zeit werden weitere Roboter und Aufgaben integriert.
Dann sind wir nicht „ein Team, das KI nutzt“ – wir sind das Standardsteuerungsebene für die reale Roboteriteration der Kunden.
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