Fysiske AI-løsninger
Fysisk AI-datahåndtering til robot- og embodied AI-teams
Indsaml, annoter, valider og lever træningsklare multimodale datasæt til robotteknologi, autonomi og vision-sprog-handlingsmodeller – med kvalitet i virksomhedsklassen, human-in-the-loop-gennemgang og fleksible outputformater, der er tilpasset din træningspipeline.
klip optaget
samlere
Full-Stack fysisk AI-træningsdata
Fra indsamling af rådata til RLHF og evaluering — én partner på tværs af alle de lag, dit team har brug for.
Egocentrisk multimodal dataindsamling
Billede, video, lyd, sensorforbundne metadata, telematik, instruktioner og kontekstregistrering på global skala på tværs af forskellige miljøer og opgavetyper.
Multisensor VLA/handlingsannotation
Objekter, handlinger, sporing, segmentering, intention, rumlig kontekst, bevægelse og menneske-maskine-interaktioner — struktureret grundsandhed i hvert lag.
Generering og support af syntetiske data
Generering af syntetiske datasæt, kvalitetssikring, berigelse, validering, taksonomijustering og arbejdsgange for beredskab fra sim til real — generering af kvalitetsdata i stor skala, ikke blot kontrol af dem.
RLHF & præferencelæring
Indsamling af menneskelige præferencer, sammenligningsrangering, træningsdata for belønningsmodeller og arbejdsgange for adfærdsjustering – struktureret til at flytte fysisk AI fra funktionel til troværdig.
Evaluering og benchmarks
Regressionssæt, edge-case-biblioteker, dækning af sikkerhedsscenarier og benchmarks for udgivelsesberedskab, der er specialbygget til fysiske AI-systemer.
Anmeldelse af Human-in-the-loop
Ekspertvalidering, undtagelseshåndtering, kvalitetssikring og kontinuerlige feedback-loops, der forbedrer pålideligheden og lukker kløften mellem modeloutput og gentræning.
Fysisk AI-træningsdata bygget til robotteknologi, autonomi og kropsliggjort AI-teams
Humanoider og kropsliggjort kunstig intelligens
Træn systemer til at fortolke omgivelser, følge instruktioner og interagere mere sikkert med mennesker, værktøjer og rum – med demonstrationsdata baseret på reel menneskelig aktivitet.
Autonom mobilitet
Understøtter opfattelse, sceneforståelse, navigation og driftssikkerhed for køretøjer og mobile platforme – med indbygget dækning af kantscenarier og sikkerhedsscenarier.
Industriel automatisering og smarte fabrikker
Forbedr maskinsyn, detektion af medarbejdersikkerhed, procesovervågning og håndtering af undtagelser i komplekse miljøer, hvor kravene til pålidelighed er højest.
Lager- og opgaveautomatisering
Understøtter pick-and-place, langsigtede arbejdsgange og håndtering af undtagelser i den virkelige verden til robotoperationer – fra oprettelse af den første datasæt til benchmarks for implementeringsberedskab.
Dataindsamling og annotering for alle fysiske AI-anvendelsesscenarier
Fra adfærdsregistrering i førsteperson til simuleringspipelines med flere sensorer – Shaip indsamler og annoteres de data, dit specifikke system har brug for, i den skala og kvalitet, som implementeringen kræver.
Demonstration af humanoid robotlæring
Optag trinvise demonstrationer af menneskelige opgaver ved hjælp af hovedmonterede kameraer og håndsporing for at opbygge grundviden til imitation af læring på tværs af plukning, montering og køkkenarbejdsgange på lageret.
Egocentrisk aktivitetsregistrering og Real2Sim-pipeliner
Byg førstepersonsdatasæt via VR-headset, hovedmonterede kameraer og wearables til gang, plukning, madlavning og monteringsopgaver, struktureret til direkte træning eller simuleringskonvertering.
Multi-sensor fusion dataindsamling
Administrer synkroniserede pipelines for Vision, IMU, LiDAR og Audio-indsamling med opsætnings-, timingjusterings-, QA- og annotationsworkflows for autonome robotter og rumlige AI-systemer.
Samling af kantcases for autonome systemer
Indfang sjældne og højrisiko-driftsscenarier såsom okklusioner, forhold med svagt lys og overfyldte miljøer for at forbedre modellens ydeevne, hvor generiske datasæt er utilstrækkelige.
Smarte briller og træning med AI på bærbare computere
Indsaml virkelige POV-datasæt fra smarte briller og mixed reality-enheder til objektgenkendelse, kontekstforståelse, blikkortlægning og rumlig mærkning af brugergrænsefladeinteraktioner.
Overvågning af industriel sikkerhed og overholdelse
Registrer medarbejderadfærd på tværs af fabrikker, olie- og gasindustrien og byggepladser med henblik på detektering af personlige værnemidler, identifikation af usikre handlinger, ergonomisk gennemgang og annotering på hændelsesniveau.
Bevægelsesdata for sundhedspleje og rehabilitering
Understøtter ganganalyse, bevægelsesregistrering i behandlingen og overvågning af ældre med skeletannotation med 42 nøglepunkter, ledvinkelanalyse, bevægelsesfasemærkning og faldrisikomærkning.
AR/VR-interaktion og gestustræning
Opret bevægelsesrige datasæt til interaktioner med at pege, gribe og rulle ved hjælp af VR-headset med hånd- og øjensporing på tværs af mixed reality-økosystemer.
Andre understøttede fysiske AI-brugsscenarier
- Robotmanipulation og pick-place-opgaver
- Navigations- og mobilitetssystemer
- Lager-, logistik- og industrirobotik
- Indlejrede assistenter og servicerobotter
- Datasæt for menneske-robot-interaktion
- Handlingsbetingede visionssprogsmodeller
- Flertrins opgaveudførelse og adfærdsmæssige kloningsarbejdsgange
- Sikkerheds-, kanttilfælde- og fejltilstandsevaluering
Hvad adskiller Shaip fra alle andre AI-dataudbydere
Ikke en punktannotator. Ikke en crowdsourcing-platform. Det integrerede datainfrastrukturlag, som dit fysiske AI-team har manglet.
End-to-end infrastruktur: fra punktannotation til indsamling i den virkelige verden, generering af syntetiske data, validering af RLHF-kvalitet og benchmarks for sikkerhedsscenarier – alt sammen under ét engagement.
Global indsamling i stor skala: demonstrationer, menneskelig aktivitet og indfangning af virkelige scenarier på tværs af geografiske områder, miljøer og opgavetyper – administreret, ikke crowdsourcet.
Multimodal annotationsdybde: vision, LiDAR, sprog, handling og arbejdsgangskontekst – struktureret til, hvordan fysisk AI rent faktisk træner, evaluerer og når frem til implementering.
Styret arbejdsstyrke og kvalitetsinfrastruktur: Certificerede domæneeksperter, strukturerede QA-workflows, ISO-, SOC 2- og HIPAA-klare certificeringer — bygget til nøjagtighed i implementeringsklassen.
Personlige + virkelige miljøer: Kontrolleret studieoptagelse og live-miljøer fra den virkelige verden — begge tilgængelige, begge administrerede. Brugerdefinerede scenarier og generering af edge-cases inkluderet.
Virkelige miljøer. Ikke laboratoriedata.
Fysiske AI-modeller fejler i den virkelige verden, når de kun trænes på rene, kuraterede laboratorieoptagelser. Shaips indsamlernetværk indsamler data fra de faktiske overflader, hvor din model vil fungere – på tværs af forbruger-, detail-, industri- og mobilitetsmiljøer.
Fysisk AI: Hvad det er, og hvorfor det er anderledes
AI-systemer, der operere i og interagere med den fysiske verden gennem sensorer, styresystemer og aktuatorer — der bygger bro mellem intelligens og handling i den virkelige verden.
Fundamentsmodeller, bedre simulering, mere kapable sensorer og stærkere kantberegning gør praktisk autonomi i den virkelige verden i skala for første gang.
Høj kvalitet multimodale data (vision + sprog + handling), dækning af kantcases, valideringsløkker og sikrere veje fra simulering til implementering.
Ikke som robotmager — som datainfrastruktur og valideringspartner bag fysiske AI-teams, der bygger den næste generation af autonome systemer.
Vellykkede historier
Data Ops-rygraden bag 10,000 timers humanoid robotbevægelsesdata
Sim-til-real-læring kræver mere end volumen – det kræver jordnære, kalibrerede og opgavevaliderede bevægelsesdata i stor skala. For en kunde inden for humanoid robotteknologi byggede Shaip den komplette datadriftsrygrad: QR-kortlagt sceneopsætning, sporing med fem sensorer, modereret prøve og modelklar QA – hvilket genererede 10,000 timers egocentriske VR-bevægelsesdata på tværs af ~4,000 deltagere og 100 opgaver på bare 30 dage.
Den fysiske AI-datastak
Forskellige datasætlag understøtter forskellige funktioner. Shaip understøtter den integrerede stak, der kræves for at træne, validere og styrke virkelige AI-systemer.
| Kompetencelag | Nøgledatasættype | Hvordan Shaip understøtter det |
|---|---|---|
L1 Menneskelig forståelse |
Menneskelig aktivitet og demonstrationsdata | Global samling af virkelige scenarier, menneskelige demonstrationer og opgavebaseret kontekst på tværs af forskellige miljøer og befolkningsgrupper. |
L2 Opgaveudførelse |
Data om robotmanipulation | Struktureret registrering og annotering af baner, ledtilstande, objektinteraktioner og arbejdsgange — bygget til gentagelsesnøjagtighed og skalering. |
L3 Instruktion følgende |
Vision-Language-Action (VLA) data | Tilpasning af visuelt input, sproginstruktioner og handlingsplaner til udførelse i den virkelige verden — inklusive finjustering af understøttelse af VLA-modeller. |
L4 Færdiggørelse af arbejdsgang |
Langsigtede opgavedata | Flertrinsopgavedatasæt, evalueringssæt og undtagelseshåndtering for komplekse sekvenser — muliggør robust ydeevne på tværs af udvidede opgaver. |
Sikkerhed og overholdelse
Klar til at bygge fysisk AI, der rent faktisk kan implementeres?
Tal med Shaip om multimodal datainfrastruktur, generering af syntetisk data, RLHF, evalueringsworkflows og human-in-the-loop-validering til robotteknologi, autonomi og kropsliggjort AI.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Hvordan indsamler Shaip fysiske AI-træningsdata på en lovlig og etisk måde?
Alle Shaip-data indsamles under underskrevet deltagersamtykke med dokumenterede datarettigheder og brugsbetingelser. Vi bruger kontrolleret optagelse i studiet, indsamling i den virkelige verden og programmer i hjemmet – hver med sin egen samtykkeramme, der er i overensstemmelse med GDPR, CCPA, HIPAA og regionale privatlivsstandarder. Vi scraper ikke, vi genbruger ikke offentlig video, og hvert datasæt leveres med en revisionsbar proveniensregistrering til juridisk gennemgang af virksomheder.
Hvor hurtigt kan Shaip levere et første datasæt til en fysisk AI-pilot?
Typiske pilottidslinjer kører Iin uger fra underskrevet brief til levering af første batch, afhængigt af indsamlingsmiljø, sensorstak og deltagernes krav. Studiebaserede demonstrationer og egocentriske optagelser er generelt hurtigere; multisensorfusionsprogrammer med LiDAR og kalibrerede rigge tager længere tid.
Kan Shaip understøtte sim-til-real-workflows?
Shaip leverer real-world capture, generering af syntetiske data og real2sim pipelines – med strukturerede valideringsløkker for at lukke kløften mellem sim og realitet. Dette inkluderer domæne-randomiseret syntetisk augmentation, edge-case injection og parrede reelle + syntetiske benchmarks.
Hvilke sensormodaliteter opfanger og annoteres af Shaip?
Kamera (RGB, monokrom, event), dybde (stereo, struktureret lys, ToF), LiDAR, IMU, radar, lyd, kraft/moment, håndsporing, øjensporing, GPS og telematik. Alle kanaler leveres tidssynkroniseret med kalibreringsmetadata.
Hvordan håndterer Shaip edge cases og sikkerhedskritiske scenarier for fysisk AI?
Shaip vedligeholder strukturerede taksonomier til indsamling af edge-cases — okklusion, svagt lys, ugunstigt vejr, miljøer med høj tæthed, atypisk aktøradfærd og scripting for sjældne hændelser. Leverancer omfatter regressionstestsæt, benchmarks for udgivelsesberedskab og dækning af sikkerhedsscenarier kortlagt til implementeringsrisikoniveauer.
Hvilke compliance-certificeringer har Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Type II, HIPAA-klare kontroller, GDPR. Yderligere compliance-rammer implementeres pr. program, hvor det er nødvendigt.
Hvordan håndterer Shaip kvaliteten af fysiske AI-annoteringer?
Shaip driver en lagdelt QA-pipeline: Ubiquity QA til first-pass validering, CPA (Shaip Review) til gold-set kalibrering og Shaip Validation til endelig release review. Interannotator-aftale, konsensus review og opgavespecifikke accepttærskler konfigureres pr. projekt.
Leverer Shaip RLHF og præferencedata til fysisk AI?
Ja. Indsamling af menneskelige præferencer, sammenligningsrangering, træningsdata for belønningsmodeller og arbejdsgange til adfærdsjustering — omfattet af robotpolitikker, VLA-justering og belønningsmodeller til videogenerering.
