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Infrastrukturen für physische KI: Datenerhebung, Ausbildung und Einsatz

Der fünf-Schicht-Infrastrukturstack wird für physische KI <unk>-Sammlungspipelines, Modelltraining, Simulation, Bereitstellung, neue Standards und die Unternehmen errichtet, die jede Schicht bauen.

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Die Infrastruktur, die es diesen Robotern ermöglicht, tatsächlich zu lernen, wird noch gebaut. ** Neues für physische KI? ** Beginnen Sie mit [Was ist physische KI? die vollständige Definition und das Starten von Guide]

Was physische KI eigentlich erfordert

Physische KI KI-Systeme, die durch Roboterkörper in der physischen Welt wahrnehmen und handeln haben unterschiedliche Infrastrukturanforderungen als Software-AI. Ein großes Sprachmodell benötigt Daten, Rechen- und Dienstinfrastruktur. Eine Roboterpolitik braucht all das Plus: reale Datenversammlung im großen Maßstab, realistische Simulationsumgebungen, Hardware-Kompatibilitätsschichten, Edge-Infrastruktur und Sicherheitssysteme, die in der Softwarewelt nicht existieren.

Die Lücke zwischen "wir haben einen Roboter" und "der Roboter kann zuverlässig nützliche Arbeit leisten" ist fast ausschließlich ein Infrastrukturproblem. Die Algorithmen existieren. Die Hardware wird verwertet. Der Engpass ist die operative Infrastruktur, die sie verbindet.

Die physische KI-Stack

Der aufkommende physische KI-Stack hat fünf Schichten, jede mit unterschiedlichen Infrastrukturanforderungen und einer anderen Reihe von Unternehmen, die sie bauen:

  • ** Schicht 1 Hardware:** Roboterarme, humanoide Körper, Sensoren (RGB-D-Kameras, Kraft-Torks-Sensoren, taktile Arrays) und Aktoren. Diese Schicht wird schnell verwertet. Ein fähiger 6-DOF-Arm (UR3e, Franka Research 3, Lebai LM3) kostet 2025 15K$30K, um 40% ab 2022. Schlüsselbauer: Unitree, Universal Robots, Franka, Figure, Agility, Boston Dynamics.
  • Schicht 2 Sammelinfrastruktur: Die Systeme, die Trainingsdaten erzeugen. Telebetriebs-Rigs, Datenpipelines, Qualitätskontrolle, menschliche Überprüfungsquellen, Episodenspeicherung und Anmerkungen. Dies ist die am wenigsten gebaute Schicht im Verhältnis zu Hardware-Investitionen.
  • Level 3 Schulungsinfrastruktur: GPU-Cluster, für Roboterlernen optimierte Schulungsrahmen (Isaac Lab, LeRobot-Trainingstack, Implementierungen der ACT/Diffusion-Politik) und Experimentverfolgung. Die Hardware-Seite wird von Cloud-Anbietern behandelt; der roboterspezifische Software-Stack wird derzeit gebaut. Schlüssel-Builders: NVIDIA (Isaac Lab, Jetson), HuggingFace (LeRobot), Google DeepMind (RT-2, Aloha).
  • Layer 4 Foundation Modelle: Vorgebildete Vision-Language-Action-Modelle, die allgemeine Roboterfähigkeiten bieten, die für bestimmte Aufgaben optimiert werden können. RT-2, OpenVLA, Octo, π0, und RoboFlamingo sind die führenden offenen Checkpoints. Eine Handvoll Organisationen haben hier einen bedeutenden Vorsprung. Schlüsselbauer: Physical Intelligence, Google DeepMind, UC Berkeley, Stanford.
  • Layer 5 Bereitstellungsinfrastruktur: Edge-Findungen auf Jetson oder ähnlicher Hardware, OTA-Modell-Update-Systeme, Flottenmanagement-Dashboards, Uptime-Monitoring und Sicherheits-Wachhund-Systeme. Diese Schicht existiert heute kaum als Produkt die meisten Teams bauen sie für jede Bereitstellung nach Maß.

Infrastrukturlücke heute

Vier kritische Lücken im aktuellen physischen AI-Infrastrukturstack schaffen Reibungen für jede Organisation, die Roboter-Lernen einsetzt:

Gap Current State Impact Likely Solution Timeline
Universal robot API standard No standard; each arm has proprietary SDK Code rewritten for each robot type 2026–2027 (ROS2 + hardware abstraction)
Universal data format RLDS, HDF5, proprietary — incompatible Data not portable across orgs or training stacks 2025–2026 (Open X-Embodiment + LeRobot Hub)
Standardized evaluation benchmarks LIBERO, SimplerEnv, RT-2 evals — not unified No apples-to-apples model comparison 2026–2027
Managed inference for robot models Self-hosted only; no robot model serving APIs Each deployment requires full MLOps stack 2025–2026

Neue Standards

Drei neue Standards konvergieren, um die Datenformats- und Portabilitätslücke zu beheben:

  • Open X-Embodiment (OXE) Format: Ein standardisiertes Episodensystem, das über den 22-Institution Open X-Embodiment Datensatz verwendet wird. Speichert Beobachtung, Aktion, Belohnung und Metadaten in einem konsistenten Schema.
  • LeRobot Hub: HuggingFace's Roboter Datensatz-Repository, das das Parquet-basierte LeRobot Datensatzformat verwendet.
  • RLDS (Reinforcement Learning Datasets): Das auf TensorFlow basierende Episodeformat von Google.

Das Investitionsungleichgewicht

Im Jahr 2024 fließen rund 2,4 Milliarden Dollar in humanoide Roboter-Hardware-Unternehmen weltweit (Figure AI, Physical Intelligence, Agility, 1X, Apptronik und andere). Infrastrukturunternehmen die Pick-and-Schaufels-Schicht, die diesen Roboter ermöglicht, tatsächlich zu lernen zog einen Bruchteil dieser Investition an.

Diese Ungleichgewichte ist vorübergehend, aber sie schafft eine sinnvolle Chance. Die Hardware wird gebaut. Die Infrastruktur, um sie zu funktionieren, ist nicht. Organisationen, die jetzt die Infrastrukturkompetenz aufbauen Daten-Pipelines, Schulungsinfrastruktur, Einsatzsysteme werden strukturelle Vorteile haben, da die Hardware-Kosten weiter sinken und die Hardware-Optionen sich vermehren.

Die Investitionsthese des RCSV ist, dass die Sammel- und Bereitstellungsinfrastrukturschichten die höchsten Hebelpunkte im aktuellen physischen KI-Stack sind. Unsere [Fearless Platform] T2) adressiert Schicht 2 (Sammlung) und Schicht 5 (Bereitstellung). Unsere [Datendienste] T3) bieten die menschliche Belegschaft des Betreibers, die Sammelinfrastruktur produktiv macht.

Die Rolle des RCSV in der Infrastruktur

RCSV arbeitet an der Schnittstelle zwischen Sammelinfrastruktur und Einsatzinfrastruktur die zwei am wenigsten gebauten Schichten im physischen KI-Stack von 2025. Das Robotics Center of Silicon Valley bietet:

  • Sammlungsinfrastruktur: Telebetriebsgeräte, Datenleitungen, Qualitätskontrollsysteme und eine geschulte Betriebspersonal.
  • Infrastruktur für die Bereitstellung: Dashboard für das Fleet-Management, Edge-Inferenz-Integration, OTA-Modell-Update-Tooling und Uptime-Monitoring.
  • Daten über die Verkörperung: Die Demonstrationsbibliothek des RCSV enthält Daten aus mehr als 12 Armmentypen, die eine Feinastellung der Verkörperung ermöglichen, die die Anforderungen an die Sammlung pro Aufgabe für unterstützte Robotertypen um 3060% reduziert.

Zugang zu physischer KI-Infrastruktur

RCSV bietet Sammel- und Bereitstellungsinfrastruktur für Organisationen, die Produktionsroboter-Lernprogramme entwickeln.

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