Infraestructura de IA física: recopilación de datos, capacitación y implementación
La pila de infraestructura de cinco capas que se está construyendo para las tuberías de recogida de IA <unk> físicas, la capacitación de modelos, la simulación, la implementación, los estándares emergentes y las empresas que construyen cada capa. Análisis de inversiones para 2025-2026.
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$2.4 mil millones fluyeron en hardware humanoide en 2024. La capa de infraestructura que permite a esos robots aprender realmente todavía se está construyendo. ** Nuevo para la IA física?** Empieza con [¿Qué es la IA física?
Lo que realmente requiere la IA física
La IA física
La brecha entre "tenemos un robot" y "el robot puede hacer un trabajo útil de manera confiable" es casi enteramente un problema de infraestructura. Los algoritmos existen. El hardware se comercializa. El cuello de botella es la infraestructura operativa que los conecta.
La pila de IA física
La pila de IA física emergente tiene cinco capas, cada una con requisitos de infraestructura distintos y un conjunto diferente de empresas que las construyen:
- Layer 1
Hardware: brazos robots, cuerpos humanoides, sensores (cámaras RGB-D, sensores de torque de fuerza, matrículas táctiles) y actuadores. Esta capa se está comercializando rápidamente. Un brazo capaz de 6 DOF (UR3e, Franka Research 3, Lebai LM3) cuesta $ 15K$ 30K en 2025, un descenso del 40% desde 2022. Los principales constructores: Unitree, Universal Robots, Franka, Figura, Agility, Boston Dynamics. - Layer 2
Infraestructura de recopilación: Los sistemas que producen datos de entrenamiento. plataformas de teleoperación, tuberías de datos, control de calidad, colas de revisión humana, almacenamiento de episodios y herramientas de anotación. Esta es la capa más infraconstruida en relación con la inversión en hardware. - Layer 3
Infraestructura de capacitación: Clusters de GPU, marcos de capacitación optimizados para el aprendizaje de robots (Isaac Lab, LeRobot training stack, implementaciones de la política de ACT/Diffusion), y seguimiento de experimentos. Los principales constructores: NVIDIA (Isaac Lab, Jetson), HuggingFace (LeRobot), Google DeepMind (RT-2, Aloha). - Layer 4
Modelos de fundación: Modelos de acción de lenguaje de visión pre-entrenados que proporcionan capacidades de robots generales que se ajustan a tareas específicas. RT-2, OpenVLA, Octo, π0, y RoboFlamingo son los principales puntos de control abiertos. Un puñado de organizaciones tienen una ventaja significativa aquí. - Layer 5
Infraestructura de implementación: Inferencias de borde en el hardware de Jetson o similares, sistemas de actualización de modelos OTA, paneles de gestión de flotas, monitoreo de tiempo de actividad y sistemas de vigilancia de seguridad. Esta capa apenas existe como un producto hoy en díala mayoría de los equipos lo construyen a medida para cada implementación.
Las brechas en la infraestructura hoy
Cuatro lagunas críticas en la actual pila de infraestructura física de IA crean fricción para cada organización que despliega el aprendizaje robótico:
| 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 |
Normas emergentes
Tres normas emergentes se están convergiendo para abordar la brecha de formato de datos y portabilidad:
- ** Open X-Embodiment (OXE) formato:** Un formato de episodio estandarizado utilizado en el conjunto de datos de 22 instituciones Open X-Embodiment. Almacena observación, acción, recompensa y metadatos en un esquema consistente. Cada vez más adoptado como el estándar de facto para conjuntos de datos multi-robots.
- LeRobot Hub: El repositorio de conjuntos de datos de robots de HuggingFace, utilizando el formato de conjuntos de datos LeRobot basado en Parquet. Creciendo rápidamente
más de 200 conjuntos de datos a principios de 2025. La analogía del modelo de hub de GitHub se aplicó a los datos de demostración de robots. - RLDS (Reinforcement Learning Datasets): El formato de episodio basado en TensorFlow de Google.
El desequilibrio de las inversiones
En 2024, aproximadamente $2.400 millones fluyeron a compañías de hardware de robots humanoides en todo el mundo (Figure AI, Inteligencia Física, Agility, 1X, Apptronik, y otros).
Este desequilibrio es temporal, pero crea una oportunidad significativa. El hardware se está construyendo. La infraestructura para hacerlo funcionar no lo es. Las organizaciones que construyen la competencia de infraestructura ahora
La tesis de inversión de RCSV es que las capas de infraestructura de recopilación y implementación son los puntos de mayor apalancamiento en la pila de IA física actual. Nuestra [Plataforma Sin Temor]
El papel del RCSV en la capa de infraestructura
RCSV opera en la intersección de la infraestructura de recogida y la infraestructura de despliegue
- Infraestructura de recogida: Instalaciones de teleoperación, tuberías de datos, sistemas de control de calidad y una fuerza de trabajo capacitada del operador.
- Infraestructura de implementación: Tablero de control de gestión de flota, integración de inferencias de borde, herramientas de actualización de modelos OTA y monitoreo de tiempo de actividad.
- Datos de incrustación cruzada: La biblioteca de demostración del RCSV incluye datos de más de 12 tipos de brazos, lo que permite ajustar los incrustaciones cruzados de forma que se reduzcan los requisitos de recogida por tarea en un 30
60% para los tipos de robots compatibles.
Acceso a la infraestructura de IA física
El RCSV proporciona infraestructura de recogida y despliegue para las organizaciones que construyen programas de aprendizaje de robots de producción.
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