Thu thập dữ liệu đa phương thức cho AI hiện thân là gì?
Dịch vụ theo dự án kết nối thiết kế nhiệm vụ, phát triển hệ thống thu thập, điều khiển từ xa hoặc trình diễn, đồng bộ và hiệu chuẩn cảm biến, làm sạch, gán nhãn, chuyển đổi định dạng và nghiệm thu bộ dữ liệu. Có thể bắt đầu bằng P0 với các nhiệm vụ đại diện.
Các loại dữ liệu robot
Trường dữ liệu, tần số, nguồn thời gian, độ chính xác và ngưỡng nghiệm thu được xác nhận trong SOW theo robot, nhiệm vụ và hệ thống huấn luyện.
| Nhóm | Trường điển hình | Nội dung nghiệm thu |
|---|---|---|
| Hình ảnh và không gian | Hình ảnh và không gian: RGB, nhiều camera, stereo, độ sâu, đám mây điểm và tham số camera. | Thời gian, khung hình, chất lượng ảnh, hiệu chuẩn, tọa độ |
| Trạng thái robot | Trạng thái robot: vị trí, tốc độ, mô-men khớp, tư thế đầu công tác, kẹp, odometry và IMU. | Đơn vị, hệ tọa độ, tính liên tục, mất dữ liệu, phiên bản thiết bị |
| Tương tác và ngữ nghĩa | Tương tác và ngữ nghĩa: lệnh điều khiển, chuỗi hành động, lực, xúc giác, tiếp xúc, giai đoạn nhiệm vụ, lệnh ngôn ngữ và nhãn. | Căn chỉnh quan sát-hành động, sự kiện, lỗi, nhãn, truy vết |
Mô-đun dịch vụ
Có thể chọn mô-đun theo từng giai đoạn dự án.
- Thiết kế cảnh và nhiệm vụ với giai đoạn, biến thể, lỗi và ma trận bao phủ.
- Tích hợp cảm biến, điều khiển, ghi, giám sát và xuất dữ liệu.
- Kết nối điều khiển từ xa hoặc phát triển giao diện, dấu sự kiện và dừng an toàn theo phạm vi.
- Đồng bộ đồng hồ, hệ tọa độ, kích hoạt và phiên bản hiệu chuẩn.
- Kiểm tra tính đầy đủ, trùng lặp, bất thường, khử định danh, nhãn và lấy mẫu QA.
- Chuyển sang ROS bag/MCAP, Parquet/MP4, cấu trúc tương thích LeRobot hoặc định dạng khách hàng.
Loại dự án phù hợp
- Gắp, phân loại, lắp ráp, bốc dỡ và dùng công cụ
- Kho vận, thao tác di động, kiểm tra và điều hướng
- Robot hình người, bánh xe, bốn chân, tay máy và kẹp
- Nâng cấp nền tảng và bàn giao tại chỗ hoặc theo giai đoạn cho khách hàng quốc tế
Thông tin cần khi khởi động
- Robot, bộ điều khiển, thiết bị teleoperation, cảm biến, giao diện, firmware và đồ thị ROS
- Nhiệm vụ, vật thể, cảnh, điều kiện lỗi, vùng an toàn và yếu tố biến thiên
- Mục đích dữ liệu, mô hình, định dạng, nơi bàn giao, thời gian lưu và người nghiệm thu
- Quyền tại hiện trường, đồng ý của người vận hành, giấy phép bên thứ ba, quyền dữ liệu và yêu cầu chuyển dữ liệu
Quy trình triển khai
- Đánh giá yêu cầu và quyền dữ liệu
- P0 kiểm tra giao diện, đồng bộ và tải dữ liệu
- Chốt trường, định dạng, độ bao phủ, ngưỡng, lô và quy tắc thay đổi
- Thu thập, làm sạch, quản lý phiên bản, bàn giao và kiểm tra hạ nguồn
Sản phẩm bàn giao có thể thỏa thuận
- Đặc tả nhiệm vụ, từ điển dữ liệu, ma trận bao phủ
- Phần mềm thu thập, cấu hình, đồng bộ và hiệu chuẩn
- Các lô dữ liệu có phiên bản, siêu dữ liệu và checksum
- Quy tắc và báo cáo làm sạch, gán nhãn, lấy mẫu
- Bộ chuyển đổi, loader, phát lại và hồ sơ nghiệm thu
Nghiệm thu chất lượng dữ liệu
Ngưỡng phải gắn với thiết bị, nhiệm vụ, lô dữ liệu, phiên bản công cụ và phương pháp thử.
- Sai lệch thời gian, mất dữ liệu, tính liên tục và hiệu chuẩn
- Episode hợp lệ, thành công/thất bại, nguyên nhân bất thường và bao phủ
- Tính nhất quán nhãn, khử định danh và dòng dữ liệu
- Trường, đơn vị, hệ tọa độ, phiên bản và checksum
- Nhập, phát lại hoặc đọc trước huấn luyện trong môi trường thỏa thuận
An toàn dữ liệu cho dự án quốc tế
Khi có khuôn mặt, giọng nói, không gian nhà máy/nhà ở, vị trí, định danh thiết bị hoặc người vận hành, phải xác định nguồn hợp pháp, đồng ý, mục đích, trường tối thiểu, lưu giữ, truy cập và khử định danh trước khi thu thập. Xử lý tại chỗ và tuyến chuyển dữ liệu quốc tế do các bên xác nhận theo quy định áp dụng.
Giới hạn năng lực và trách nhiệm
Trang này không tuyên bố có nhà máy dữ liệu quy mô lớn hay cam kết số lượng, thời gian, chất lượng hoặc năng lực hiện trường cố định. Việc mở rộng cần đánh giá thiết bị, địa điểm, nhân sự, an toàn và mục đích.
Nghiệm thu có thể kiểm tra đồng bộ, bao phủ, tải và phát lại nhưng không bảo đảm độ chính xác, khả năng khái quát, hội tụ, kết quả kinh doanh hoặc phê duyệt của mô hình.
Định dạng và tài liệu kỹ thuật công khai
Tài liệu dưới đây chỉ dùng tham khảo thiết kế, không phải chứng nhận, tuyên bố phù hợp hay xác nhận của bên thứ ba.
- Hugging Face LeRobotDataset v3 documentation
- NVIDIA Isaac GR00T end-to-end workflow
- China national standard plan for embodied-intelligence data collection and model training (drafting)
Câu hỏi thường gặp
Có thể bổ sung vào robot hiện có không?
Cần đánh giá bộ điều khiển, cảm biến, nguồn thời gian, mạng, máy tính, ROS và cơ chế an toàn; thay đổi phụ thuộc giao diện và thử nghiệm.
Có hỗ trợ LeRobot, ROS bag hoặc định dạng riêng không?
Có thể chuyển sang ROS bag/MCAP, Parquet/MP4, cấu trúc tương thích LeRobot hoặc định dạng khách hàng theo thỏa thuận; P0 xác nhận trường và loader.
Nghiệm thu chất lượng bằng gì?
Kiểm tra đồng bộ, mất dữ liệu, đoạn hợp lệ, bao phủ, hiệu chuẩn, nhãn, khử định danh, checksum, tải và phát lại; ngưỡng xác nhận theo dự án.
Có bảo đảm mô hình tốt hơn không?
Không. Kiến trúc, huấn luyện, phân bố, tập đánh giá và môi trường triển khai cũng ảnh hưởng; vòng đánh giá là phạm vi riêng.
Trang liên quan：Phát triển robot · Sản phẩm và Dịch vụ · Giải pháp ngành · Dịch vụ khách hàng quốc tế
Được Winge Robotics and AI Engineering Services rà soát | Cập nhật 2026-08-30