Lo que falta hoy
Secuencias domésticas de largo horizonte, trazas de manipulación de múltiples cámaras, fallos de agarre ricos en táctiles, datos de intervención y conjuntos de datos de evaluación vinculados a restricciones de implementación reales.
Palo Alto · 200–300 constructores, investigadores, operadores, inversores
Cumbre de Datos de Robótica
Una reunión de alto nivel sobre el próximo cuello de botella en robótica: qué datos aún faltan,
200–300
asistentes esperados
Hardware + datos
demostraciones en vivo y pilas de trabajo
Expertos + profesores
lo que la robótica aún no puede aprender bien
¿Por qué esta cumbre?
La robótica no solo necesita mejores modelos. Necesita mejores bucles de datos.
Queremos una sala donde laboratorios, startups, operadores y constructores de sistemas puedan comparar notas sobre lo que aún falta en los conjuntos de datos de IA incorporada: datos de fallos, señales táctiles, casos límite, trazas de recuperación, correcciones humanas, retroalimentación de flotas y flujos de trabajo específicos de dominio.
Lo que discutirán los expertos
Qué modalidades de datos son más importantes ahora, hasta dónde puede llegar la simulación por sí sola, dónde aún se rompen los estándares de anotación y qué nuevos puntos de referencia necesita realmente el ecosistema.
Con qué se irán los asistentes
Un mapa más claro de la pila de datos de robótica, patrones prácticos de recolección y anotación, y formas concretas de convertir el acceso al hardware en conjuntos de datos listos para entrenamiento.
Hardware destacado
Sistemas prácticos que las personas realmente pueden inspeccionar
No solo diapositivas. Robots reales, equipos de recolección de datos y flujos de trabajo de operadores en el suelo.
Equipos de recolección de datos OpenArm
Visibles, asequibles y prácticos para recolectar demostraciones de manipulación, intervenciones de operadores y iteraciones rápidas de tareas.
Humanoides y captura de cuerpo completo
Cómo se ve un dato humanoide de alto valor más allá de clips aislados: intención, equilibrio, contacto, recuperación y costo de supervisión.
Plataformas incorporadas para operaciones
Cómo los equipos pasan de demostraciones a tuberías de datos repetibles con teleoperación, evaluación de políticas, control de calidad de anotaciones y retroalimentación del mundo real.
Temas de discusión
En qué queremos que los expertos de la industria y los profesores nos desafíen
¿Qué datos de robótica están sub-recolectados?
Huellas de fallo, etiquetas de incertidumbre, reintentos, interacciones táctiles y secuencias donde los humanos intervienen o corrigen una política.
¿Qué sigue siendo demasiado caro de anotar?
Videos largos, estados de manipulación densos, alineación multimodal, intención de política y etiquetas de eventos que importan operativamente más que visualmente.
¿Qué haría que los conjuntos de datos fueran más reutilizables?
Esquemas compartidos, metadatos más ricos, supuestos de transferencia entre robots, procedencia de teleoperación, etiquetas de entorno y estructura lista para benchmarks.
¿Qué sigue faltando en la evaluación?
QA offline vinculado al riesgo de implementación, cobertura de benchmarks para casos límite y bucles que conectan la evidencia de implementación de nuevo a las prioridades de recolección.
Nuestro enfoque integrado
Cómo SVRC conecta hardware, operadores, anotación y retroalimentación de implementación.
No queremos una cumbre que se detenga en "los datos son importantes". Queremos mostrar toda la pila que los equipos pueden usar: acceso a hardware, teleoperación, captura multimodal, anotación estructurada, QA y una plataforma que mantenga el ciclo en movimiento.
1
Acceso a hardware real
OpenArm, humanoides, manos y sistemas móviles que generan datos de interacción significativos en lugar de solo huellas de juguetes.
2
Capturar señales de operador más ricas
Teleoperación, vistas de cámara, flujos de estado, registros de intervención y metadatos de sesión que te dicen cómo se desarrolla realmente una tarea.
3
Estructurar anotación y QA
Rubricas de tarea, roles de revisores, razones de rechazo, anotaciones versionadas y un camino más limpio desde medios en bruto hasta activos listos para el aprendizaje.
4
Retroalimentar la implementación en las operaciones de datos
Usar telemetría de la plataforma, historial de episodios y revisión de fallos para decidir qué recolectar a continuación en lugar de esperar solo a la intuición.
Programar
Una agenda de cumbre diseñada para seguir siendo útil
09:30
Puertas abiertas + hardware de entrada
El piso de demostración se abre con estaciones de robots, ejemplos de recolección de datos y recorridos por la plataforma.
10:30
Panel de apertura: Lo que aún falta en los datos de robótica
Investigadores y operadores comparan la brecha entre los conjuntos de datos actuales y las necesidades reales de implementación.
12:00
Charlas rápidas de laboratorios e industria
Charlas cortas y concretas sobre datos táctiles, supervisión teleoperada, brechas de evaluación y cuellos de botella en la anotación.
14:00
Sesión de trabajo: De robot a conjunto de datos listo para entrenamiento
Una sesión integrada sobre captura, esquema, control de calidad, anotación y patrones de almacenamiento que los equipos pueden adoptar de inmediato.
16:00
Mesa redonda: ¿Qué debería construir el ecosistema a continuación?
Referencias, formatos compartidos, modalidades faltantes y lo que podría hacer que el próximo año de datos de robótica sea genuinamente mejor.
17:30
Networking + emparejamiento de fundadores / laboratorios
Conoce a investigadores, equipos de hardware, operadores de datos y empresas que construyen pilas de IA incorporada.
Ambiente
El tipo de sala que queremos crear
