Was ist physische KI? Definition, Beispiele und wie man damit anfängt (2026)

Physical AI ist der Begriff für KI-Systeme, die in der physischen Welt durch Roboterkörper agieren. Es ist kein spezifischer Algorithmus oder Produkt es ist eine Kategorie von KI-Forschung und -implementation, die alles von Roboterarmen bis hin zum Auswählen und Platzieren von Objekten bis hin zu humanoiden Robotern umfasst, die zu Hause laufen und navigieren lernen. Dieser Leitfaden erklärt, was physische KI ist, wie sie sich technisch von anderen KI unterscheidet, wie der gesamte Infrastrukturstack aussieht und wie man heute mit dem Bau physischer KI-Systeme beginnen kann.

Inhalte

1. [Physikalische KI: Definition]
2. [Wie physische KI funktioniert: Die Lernschleife]
3. [Schlüsselkomponenten eines physischen KI-Systems]
4. Beispiel: OpenArm + Wuji Glove, Unitree G1
5. [Rolle des RCSV in der physischen KI-Infrastruktur]
6. [Wie man anfängt: Mieten Sie einen Roboter, Sammeln Sie 50 Demos, Trainieren Sie mit LeRobot]
7. [FRAGE]

Fysische KI: Definition

Die Definitions-Eigenschaft ist die Grundlegung: Die Eingabe der KI sind echte Sensordaten (Kameras, Kraftsensoren, Encoder) und ihre Ausgänge sind echte Aktorenbefehle (Motordrehmomente, Griffpositionen), die den Zustand physischer Objekte in der realen Welt ändern.

Dies steht im Gegensatz zu rein digitalen KI großen Sprachmodellen, Bildklassifizierern, Empfehlungssystemen , die digitale Token verarbeiten und ausführen. Eine ChatGPT-Reaktion existiert nur im digitalen Bereich; ein physischer AI-Roboterarm, der eine Tasse von einem Tisch ausnimmt, hat den Zustand der Welt physisch verändert. Diese physische Grundung macht die physische KI grundsätzlich anders als ein Ingenieur- und Forschungsproblem.

Der Begriff "physische KI" wurde von NVIDIA im Jahr 2024 populär gemacht und von der Robotikindustrie schnell angenommen. Jensen Huang beschrieb es als "AI, die die physische Welt versteht und mit ihr interagiert". In der Praxis haben Forscher und Ingenieure, die in diesem Bereich arbeiten, seit Jahrzehnten an den zugrunde liegenden Problemen unter Namen wie "Roboterlearning", "embodierte AI" und "Manipulation" gearbeitet.

Die physikalischen KI-Systeme basieren heute in erster Linie auf drei Lernparadigmen: imitationslernen (der Roboter lernt, indem er menschliche Demonstrationen beobachtet und repliziert), verstärkungslernen (der Roboter lernt durch Versuch und Fehler in der Simulation oder in der realen Welt) und vision-language-action-modelle (der Roboter ist aus einem großen vorgebildeten Modell fein abgestimmt und in der natürlichen Sprache unterrichtet). Die meisten physikalischen KI-Systeme der Produktionsstufe verwenden das Imitationslernen als primäre Datenerhebungmethode, wobei RL für Verfeinerung und Verallgemeinerung verwendet wird.

Wie physische KI funktioniert: Die Lernschleife

Ein physikalisches KI-System lernt durch die Ausführung eines Zyklus, der spiegelt, wie Menschen physische Fähigkeiten lernen: beobachten, versuchen, Feedback erhalten, verbessern.

Stufe 1: Datenerhebung über Teleoperation

Der häufigste Ansatz zur Datenerfassung physischer KI ist die Teleoperation: Ein menschlicher Betreiber steuert den Roboter manuell durch die Zieltasche, während alle Sensordaten aufgezeichnet werden. Die Aufzeichnung erfasst gemeinsame Positionen, den Zustand des Endwirkungsgeräts, Kameramodellen (typischerweise 2-4 Kameras) und optional Kraft-Torksensor-Daten. Das Ergebnis ist ein Demonstrationsdatensatz: eine Reihe von Bahnen, die zeigen, wie ein Mensch die Aufgabe abschließen würde.

Das ALOHA-Bimanual-Telebetriebssystem, der Wuji Glove und die VR-Telebetriebs-Setups sind alle Beispiele für die Telebetriebsinfrastruktur für die physische KI-Datenerhebung. Das DK1-Datenerhebungskett von RCSV ist speziell für diese Stufe entwickelt.

Stufe 2: Politikbildung

Der Demonstrationsdatensatz wird verwendet, um eine Politik zu trainieren ein neuronales Netzwerk, das von der Beobachtung zur Aktion abbildet. Angesichts der aktuellen Kamerabilder und des Roboterzustands entsteht die Politik die nächste Aktion, die der Roboter ausführen muss. Das Trainingsziel ist die Verhaltensklonung: die vorhergesagten Aktionen der Politik entsprechen den demonstrierten Aktionen des Menschen an den Trainingsdaten.

Moderne physikalische KI-Politiken verwenden Transformatorarchitekturen. ACT (Action Chunking with Transformers) prognostiziert Stück künftige Aktionen anstelle von einzelnen Schritten, was den Zusammenschlussfehler reduziert. Diffusion Policy verwendet ein Diffusionsmodell, um Aktionsbahnen zu generieren, das das multimodale Verhalten verbessert die Fähigkeit, Aufgaben mit mehreren gültigen Möglichkeiten zu verarbeiten, um sie zu vollenden. VLAs wie OpenVLA und pi0 verwenden große Modelle der Vision-Language, die vorab auf Internetdaten ausgebildet wurden, als Rückgrat, und dann auf Roboterdemonstrationen abgestimmt wurden, um von dem breiten Weltwissen im vorab ausgebildeten Modell zu profitieren.

Stufe 3: Ausführung und Bewertung

Die ausgebildete Politik läuft auf dem Roboter in Echtzeit: Bei jedem Steuerschritt (typischerweise 20-50 ms) liest die Politik die aktuellen Kamera-Räume und die gemeinsamen Zustände, berechnet die nächste Aktion und sendet diese Aktion an die Roboter-Controller. Dieser Schleife der Ableitung muss schneller laufen als die Steuerungsfrequenz auf moderner Hardware (RTX 4090, Apple M2 Ultra), dies ist für die meisten Richtlinienarchitekturen erreichbar.

Die Bewertung misst die Erfolgsrate der Politik bei der Zielleistung, in der Regel über mehrere Versuche mit unterschiedlichen Objektspositionen, um die Verallgemeinerung zu testen.

Stufe 4: Verfeinerung und kontinuierliche Verbesserung

Physische KI-Systeme verbessern sich durch Daten-Flugwheel-Effekte. Jede Bereitstellung generiert neue Daten sowohl erfolgreiche Abschluss- als auch Fehler , die dem Trainingssatz hinzugefügt werden können. Richtlinien, die auf erweiterten Datensätzen umgebildet werden, zeigen verbesserte Erfolgsraten und eine bessere Verallgemeinerung. Das langfristige Ziel ist eine geschlossene Schleife, in der der Roboter durch autonome Betrieb eigene Verbesserungsdaten erzeugt, wobei nur für Fälle außerhalb der derzeitigen Kompetenz des Robots menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Diese kontinuierliche Verbesserungsschleifen ist das, was die physische KI grundlegend von der klassischen Automatisierung unterscheidet: Ein klassischer Roboter erreicht eine Performance-Obergrenze, die durch seine Programmierung definiert wird; ein physischer AI-System hat grundsätzlich keine solche Obergrenze, nur im aktuellen Zustand von Daten und Rechen.

Schlüsselkomponenten eines physischen KI-Systems

Roboter-Hardware

Der Roboterkörper Arm, Griff, Sensoren, mobile Basis definiert den Aktionsraum und die physischen Fähigkeiten des Systems. Hardware-Auswahl ist in physischer KI als in digitaler KI konsequenter, da die Änderung der Hardware typischerweise das Sammeln neuer Trainingsdaten erfordert. Die häufigsten Forschungsplattformen sind 6-DOF-Roboterarme (ViperX, UR5, Franka, OpenArm) mit 1-DOF-Parallelgripern. Humanoidplattformen (Unitree G1, Agility Cassie) werden für die Bewegung und die Forschung im ganzen Körper verwendet.

Kameras und Sensoren

Die physikalischen KI-Politiken basieren hauptsächlich auf der Vision: Sie nehmen Kamerabilder als Hauptbeobachtungs-Eingang. Eine typische Einrichtung verwendet 2-4 Kameras eine Oberkopfkamera (globaler Arbeitsplatzansicht), eine oder zwei Handgelenk-montierte Kameras (naheblicher Anblick von Endeffektor und Objekt) und optional eine vordere Kamera für die Navigation. Die Zeitung und Synchronisierung der Kamera: Mehrfachkamera-Setups mit nicht synchronisierten Zeitstempeln führen zu zeitlichen Ungleichheiten, die die politische Leistung bei feinen Aufgaben verringern.

Neben Kameras liefern Kraft-Torksensoren und taktile Sensoren Kontaktinformationen, die Kameras nicht können. Für kontaktreiche Aufgaben (Schrauben, Einfügen, Montage) verbessern diese Sensoren die Politiker-Erfolgsraten erheblich. Der Hardwarekatalog des RCSV umfasst synchronisierte Kamera-Kits und Kraft-Torksensoren, die für gemeinsame physische KI-Setups konfiguriert sind.

Teleoperations-Schnittstelle

Die Sammlung guter Teleoperationsdaten erfordert eine Steuerungsoberfläche, die die menschliche Bewegung auf Roboterbewegung auf natürliche Weise abbildet. Führer-Follower-Systeme (wie in ALOHA) verwenden einen physisch identischen Roboterarm wie den Controller. Handschuhbasierte Systeme (Wuji Glove, Rokoko) erfassen Hand- und Fingerbewegung. VR-Controller werden für immersive Einstellungen verwendet, bei denen der Betreiber einen Live-Kamera-Feed sieht und den Roboter aus der Ferne steuert.

Die Schnittstelle bestimmt die Datenqualität genauso wie die Fähigkeit des Betreibers. Eine schlecht gestaltete Schnittstelle erzeugt laute, inkonsistente Demonstrationen, von denen es schwieriger ist zu lernen. Die Betreiber des RCSV erzeugen konsequent saubere Daten, weil unsere Einstellungen kalibriert sind und unsere Betreiber auf der spezifischen Schnittstelle geschult sind nicht allgemein genutzte Robotikingenieure, die die Ausrüstung zum ersten Mal lernen.

Speicherung und Verwaltung von Daten

Die Datenmengen der Roboterdemonstration sind groß: Eine einzelne Episode mit 4 Kameras bei 30 fps und 100 Hz gemeinsamen Daten für 30 Sekunden beträgt je nach Auflösung etwa 80-200 MB. Ein Datensatz von 1.000 Demonstrationen beträgt 80-200 GB. Die dominierenden Formate sind HDF5 (ALOHA-Standard) und das LeRobot-Format (Parquet + Videodateien, Hugging Face kompatibel). Die Wahl eines Formates, das mit Ihrem Trainingsrahmen kompatibel ist, ist wichtig.

Die [Datenplattform] (T7) von RCSV verwaltet die Speicherung, Version, Anmerkung und Export von Datensätzen in LeRobot- und HDF5-Formaten. Alle Daten, die über unseren verwalteten Service gesammelt werden, sind sofort für die Ausbildung über die Plattform-API verfügbar.

Ausbildungsberechnung

Die Ausbildung einer Diffusionspolitik oder einer ACT-Politik auf 50 Demonstrationen erfordert 2-6 Stunden auf einem einzelnen RTX 3090/4090. Für die meisten Forschungsprojekte reicht eine lokale GPU-Arbeitsstation für erste Experimente aus; Cloud-Training wird notwendig, wenn man auf Tausende von Demonstrationen skaliert oder große VLAs trainiert.

Simulationsumgebung

Simulation wird für die Politikbewertung im Ausmaß verwendet (die Durchführung von 1.000 Evaluationsrolls in Simulation ist schneller und sicherer als auf Hardware), für die Generierung synthetischer Trainingsdaten über Domänen-Randomisierung und für das Verstärkung Lernen, wo physische Belohnungssignale schwer zu bestimmen sind. Die meisten Forschungsgruppen verwenden Simulation für Iteration und Hardware für die endgültige Validierung.

Beispiele: OpenArm + Wuji Handschuh und Unitree G1

Manipulation Beispiel: OpenArm 1 + Wuji Handschuh zum Nachahmen

Ein konkretes physisches KI-Setup für die Manipulation von Tischplatten: ein OpenArm 1 6-DOF-Arm mit einem Wuji Hand als Endeffektor, der von einem Betreiber mit einem Wuji Handschuh gesteuert wird. Der Handschuh fängt die Hand- und Fingerpositionen des Betreibers ein und streamt sie drahtlos zum Robotercontroller, der die Bewegung des Betreibers auf dem Roboter in Echtzeit widerspiegelt. Drei RealSense-Kameras (überkopf + zwei mit Handgelenkmontiert) erfassen den Arbeitsplatz.

In einer typischen Datenerhebungssitzung sammelt ein Betreiber 10-15 Demonstrationen pro Stunde. 50 Demonstrationen dauern eine lange oder zwei kürzere Sitzung. Die Rohdaten werden im LeRobot-Format auf der RCSV-Plattform gespeichert und sind sofort bereit für Diffusion Policy oder ACT-Schulung. Die resultierende Politik führt die Ableitung bei 25-50 Hz auf derselben GPU und erzielt 75-85% Erfolg bei den Verteilungsgrapps.

RCSV führt diese genaue Einrichtung in unserem Labor in San Francisco für die Erhebung von Kundendaten und für unsere eigenen Forschung. Der End-to-End-Zyklus vom Hardware-Einstell bis zur ersten Ausführung der Richtlinie beträgt 4-6 Wochen für eine neue Aufgabe oder 2-3 Wochen bei der Nutzung unseres verwalteten Dienstes.

Beispiel: Unitree G1 Humanoid für Körpergefühl-Physikalische KI

Für die Bewegung und die Kontrolle des gesamten Körpers ist das Unitree G1 eine der zugänglichsten humanoiden Plattformen im Jahr 2026. Das G1 verfügt über 43 DOF, Bordrechner und veröffentlicht ROS2-Themen für alle Gelenkzustände und Sensordaten. Die physische KI für die Bewegung funktioniert anders als die Manipulation: Anstatt das Imitationslernen aus der Teleoperation, verwendet die meisten Lokomotionsforschungen Verstärkung des Lernens in der Simulation (Isaac Lab oder MuJoCo) mit Sim-to-Real-Transfer.

Ein typisches Lokomotionsphysikalisches KI-Projekt: definieren Sie eine Belohnungsanwendung in der Simulation (Forward Speed + Stability Penalty + Energy Penalty), trainieren Sie eine Politik mit PPO oder SAC für 10-50 Millionen Simulationsschritte (8-24 Stunden auf 4 A100s), wenden Sie Domänenrandomisierung an, um die Sim-to-Real-Lücken zu schließen, und setzen Sie dann auf das echte G1 ein. Die Erfolgsraten bei den grundlegenden Bewegungsarbeiten (Fahren auf flachem Boden, Überschreiten von Hindernissen) liegen nun bei gut gestalteten Sim-to-Real-Pipelungen über 90%.

Die ganze Körpermanipulation mit gleichzeitiger Bewegung des Robots und seiner Arme ist der nächste Schritt der physischen KI-Forschung. Die Herausforderung ist die Koordinierung eines hohen DOF-Aktionsraums (43 Gelenke) mit einer komplexen mehrstufigen Aufgabe. Mobile ALOHA und ähnliche Plattformen sind die aktuellen Forschungsführer zu diesem Problem.

Die Rolle des RCSV in der physischen KI-Infrastruktur

RCSV ist ein physikalisches KI-Infrastrukturunternehmen. Wir bieten den sechs-Schicht-Stack an, den Forscher und Unternehmen benötigen, um physische KI-Systeme zu bauen:

Layer	RCSV Offering	Link
1. Hardware	Robot arms, grippers, humanoids, sensors — buy or lease	Store, Leasing
2. Teleoperation	DK1 kit, managed operators, on-site collection	Data Services
3. Data Storage & Management	LeRobot/HDF5 format, episode browser, versioning, annotation	Platform
4. Policy Training	Pre-configured ACT, Diffusion Policy, OpenVLA pipelines	Platform, AI Models
5. Simulation	MuJoCo and Isaac environments, sim-to-real transfer support	RL Environments
6. Deploy & Evaluate	Benchmarks, real-robot evaluation, deployment tooling	Benchmarks

Die meisten physikalischen KI-Projekte stehen nicht da, weil die Algorithmen falsch sind, sondern weil die Infrastruktur fehlt oder fragmentiert ist. Daten werden in einem Format gesammelt, der Trainingsrahmen erwartet einen anderen, die Bewertungseinrichtung passt nicht zur Bereitstellung umgebung, und die gesamte Pipeline muss neu aufgebaut werden, wenn die Hardware ändert. Das Ziel des RCSV ist es, diese Infrastruktur zuverlässig genug zu machen, damit Forscher und Unternehmen sich auf das eigentliche schwere Problem konzentrieren können die Verallgemeinerung und Robustheit der Politik anstatt auf die Sanitation.

Wie man anfängt: Mieten Sie einen Roboter, sammeln Sie 50 Demos, trainieren Sie mit LeRobot

Wenn Sie Ihr erstes physisches KI-Experiment von Grund auf durchführen möchten, ist hier der schnellste glaubwürdige Weg. Dies setzt voraus, dass Sie einen Ingenieur mit Python-Erfahrung und Zugriff auf eine GPU-Arbeitsstation (RTX 3090 oder besser) haben.

Schritt 1: Hardware (Von der ersten Woche)

Verleih ein Roboterarm durch RCSV's [Leasing-Programm] (T17) anstatt direkt zu kaufen. Ein verleihter OpenArm 1 oder ViperX 300 kommt vorkalibriert und bereit für den Betrieb. Der Kauf und das Montieren von Hardware von Grund auf ergänzt 2-4 Wochen; das Leasing bringt Sie Daten in Tagen zu sammeln. Die monatliche Leasingkosten sind in der Regel 3-5% des Hardware-Kaufpreises, die für einen $5.000-10.000 Arm ist $150-500 / Monat.

Sie benötigen auch Kameras. Drei RealSense D435i Kameras (300 USD je) decken die meisten Desktop-Setups ab. Montieren Sie eine Oberkopf für den Arbeitsplatz-Kontext, eine auf dem linken Handgelenk, eine auf dem rechten Handgelenk. RCSV-Kamera-Montagement-Designs sind auf unserer Hardware-Katalogseite für jedes Armmodell verfügbar.

Schritt 2: Teleoperation einrichten (1-2 Wochen)

Für die Führungsprozess-Follower-Teleoperation konfigurieren Sie einen Arm als Führer (der Betreiber bewegt ihn physisch) und einen als Nachfolger (spiegelt die gemeinsamen Positionen des Führers wider). Setzen Sie USB-Geräte-Aliases ein, damit der Serienport jedes Arms konsequent über Reboots hinweg zugeordnet wird Die Dynamixel-Daisy-Chain-Kommunikation versagt still, wenn die Portzuweisung falsch ist.

Prüfen Sie die Einstellung durch 5 Übungsepisoden vor der Aufnahme von Daten. Suchen Sie nach: Verzögerung zwischen Führer und Anhänger (sollte <50ms sein), Kamera-Synchronisierung (Check-Zeitstempel) und gemeinsamen Grenzen (sich sicherstellen, dass der Arm während der Aufgabe nicht selbst kollidieren kann). Beheben Sie diese Probleme vor der Sammlung von Produktionsdaten sie sind viel schwieriger zu diagnostizieren, nachdem Sie 500 Episoden von Daten haben.

Schritt 3: Sammeln Sie 50 Demonstrationen (2. Woche)

Die "Spezifische" Sache ist: "die rote Tasse aufzuholen" ist eine Aufgabe, "Objekte vom Tisch aufzuholen" ist keine Aufgabe. Jede Demonstration sollte die gesamte Aufgabe von Anfang an (Arm in Position, Objekt in einer bestimmten Zone) bis zum Ende (Objekt am Zielort, Arm zurück nach Hause) abdecken. Die konsequenten Start- und Endbedingungen sind kritisch Ungleichmäßige Start-Staaten sind die häufigste Ursache für niedrige politische Erfolgsraten.

Für die Kontakt-reichen Aufgaben (Peg-Einsetzen, Deckelschrauben) ist das Budget 150-300 Demonstrationen. Der [verwaltete Datenerhebungdienst] von RCSV kann mit ausgebildeten Betreibern in 1-3 Tagen 50-200 Demonstrationen sammeln, wobei die Daten im LeRobot-Format geliefert und für die Ausbildung bereit sind.

Schritt 4: Train mit LeRobot (Woche 3)

LeRobot (von Hugging Face) ist das empfohlene Trainingsrahmen für neue physische KI-Projekte. Es unterstützt Diffusion Policy und ACT aus der Box, hat gute Dokumentation und verwendet ein Standard-Datensatzformat, das mit der Datenplattform von RCSV kompatibel ist. Installieren Sie es, konfigurieren Sie den Datensatzweg und führen Sie das Training durch:

pip installieren lerobot # Zug Diffusion Policy auf Ihrem Datensatz python lerobot/scripts/train.py \ policy=diffusion \ env=your_task \ datensatz_repo_id=your-username/your-datensat \ training.num_epochs=100 # Beurteilen Sie auf dem Roboter python lerobot/scripts/eval.py \ --trained-policy-name-or-path-outputs/train/last_checkpoint \ --env your_task \

Das Training 100 Epochen auf 50 Episoden dauert 3-6 Stunden auf einem RTX 4090. Überwachen Sie die Training Verlustkurve es sollte sich für die ersten 30-50 Epochen und Plateau stetig verringern. Wenn die Verlust Plateau früh (vor Epoche 20) haben Sie wahrscheinlich Datenqualitätsprobleme: Überprüfen Sie nach inkonsistenten Startzuständen, fehlenden Kamerarahmen oder Coder-Lärm. Siehe [LeRobot-Start-Guide]T19) für detaillierte Konfigurationsmöglichkeiten.

Schritt 5: Beurteilen und wiederholen (3 - 4 Wochen)

Führen Sie 20-50 Bewertungsversuche auf dem Roboter durch. Setzen Sie das Objekt in verschiedene Positionen innerhalb der Aufgabenzone (innerhalb von ±5 cm der Ausbildungspositionen zum Start) und messen Sie die Erfolgsrate. Wenn die Erfolgsrate unter 50% liegt, sind häufige Ursachen: zu wenige Demonstrationen, inkonsistente Ausbildungsdaten, Kamerakalibrierungs-Drift oder Aufgabenzweideutigkeit im Aktionsraum. Wenn die Erfolgsquote bei in-distribution-Positionen über 80% liegt, aber bei out-of-distribution-Positionen stark sinkt, benötigen Sie vielfältigere Schulungsdaten, die den breiteren Arbeitsbereich abdecken.

Jeder Iterationszyklus sammelt mehr Daten, trainiert erneut, bewertet dauert 1-2 Tage, sobald die Infrastruktur eingerichtet ist. Physische KI-Projekte, die Schwierigkeiten haben, benötigen normalerweise mehr Daten, nicht einen anderen Algorithmus. Bevor Sie eine komplexere Politikarchitektur ausprobieren, erschöpfen Sie die Gewinnsätze aus mehr Demonstrationen und einer besseren Datenqualität. Siehe unseren [Gemässlichen Fehlerleitfaden für das Nachahmen]T20) für die vollständige Liste der Fehlermodi und -fex.

Häufig gestellte Fragen

Was ist physische KI?

Physische KI bezieht sich auf KI-Systeme, die durch Roboterbewegung in der physischen Welt lernen und handeln. Im Gegensatz zu Sprachmodellen oder Bildklassifizierern, die digitale Daten verarbeiten, müssen physische KI-Systeme reale Umgebungen durch Kameras und Sensoren wahrnehmen, Entscheidungen in Echtzeit treffen und Aktionen durch Roboteraktivierungen ausführen. Die definierende Eigenschaft ist, dass die Eingänge und Ausgänge der KI in der physischen Realität Gravitation, Reibung, Kontaktkräfte und dem Zustand von realen Objekten beruhen.

Wie unterscheidet sich physische KI von traditioneller Robotik?

Traditionelle Robotik setzt auf handcoded-Bewegungspläne, explizite Wahrnehmungsalgorithmen und vordefinierte Aufgabensequenzen. Der Schlüsselunterschied ist die Verallgemeinerung: Traditionelle Roboter erfordern eine Neuprogrammierung für jede neue Aufgabe oder Objektvariation; physische KI-Systeme können sich auf neue Situationen verallgemeinern, wenn sie auf ausreichend vielfältigen Daten ausgebildet werden.

Was ist der physische KI-Infrastrukturstack?

Ein vollständiger physischer KI-Infrastrukturstack umfasst: (1) Roboterhardware (Arm, Griff, Sensoren, Kameras); (2) Telebetriebssystem für die Erhebung von menschlichen Demonstrationen; (3) Datenspeicherung und -management (typischerweise HDF5 oder LeRobot-Format); (4) Politik-Schulung (GPU-Arbeitsstation oder Cloud); (5) Simulationsumgebung für Tests vor der Realisierung; (6) Einsatz- und Bewertungstools. RCSV bietet alle sechs Schichten durch unseren Hardware-Shop, Datendienstleistungen, Plattform und Rechenressourcen.

Wie kann ich ein physisches KI-Projekt starten?

Der schnellste Weg zu einem funktionierenden physischen KI-System: (1) Leasing oder Kauf eines Roboterarms mit einem parallelen Griff Die OpenArm 1 oder ein ViperX 300 sind gute Ausgangspunkt; (2) Teleoperation mit Hilfe der Führer-Follower- oder Handschuh-Schnittstelle einrichten; (3) 50 Demonstrationen Ihrer Ziel-Tasche sammeln; (4) eine Diffusion- oder ACT-Politik mit LeRobot auf diesen Demonstrationen ausbilden; (5) auf dem Roboter bewerten. Die Kosten für die Erstellung von Daten für die Erstzeit sind in der Regel zwischen 4 und 8 Wochen.

Mehr Ressourcen

• [RCSV Store]T22) Roboterarme, Griffschrauben, Sensoren und humanoide
• [Roboterleasing]T23) Monatliche Zulassung ohne Kapitalverpflichtung
• [Datendienste] T24) Verwaltete Teleoperationsdatenerhebung
• [Wuji Hand Teleoperations Guide]T25) Geschickte Hand-Daten-Sammlung für physische KI
• [LeRobot Beginn Guide]T26) Trainieren Sie Ihre erste physische KI-Politik
• [Diffusion Policy für Roboter-Lernen] T27) Algorithmus tiefstaub
• ALOHA Roboternleitung Bimanuale Teleoperationsplattform für physische KI
• [Nachahmungslernen für Roboter]T29) Vollständiger Methodikführer
• [Gemässliche Fehler beim Nachahmen] T30) Wie man niedrige Erfolgsraten beheben kann
• VLA-Modelle beim RCSV OpenVLA, pi0 und Fein-Tuning-Dienste