Fysiska AI-lösningar
Fysisk AI-träningsdata: Från första dataset till driftsättning
Multimodal datainsamling, annotering, syntetisk data, RLHF och utvärdering för robotik, autonomi och förkroppsligad AI — en partner, fullständig pipeline.
Fullstack fysisk AI-träningsdata
Från insamling av rådata till RLHF och utvärdering – en partner för varje nivå ditt team behöver.
Multimodal datainsamling
Bild, video, ljud, sensorlänkade metadata, telematik, instruktioner och kontextregistrering på global skala över olika miljöer och uppgiftstyper.
Komplex anteckning
Objekt, handlingar, spårning, segmentering, avsikt, rumsligt sammanhang, rörelse och interaktioner mellan människa och maskin – strukturerad grundsanning i varje lager.
Generering och support av syntetisk data
Generering av syntetiska datamängder, kvalitetssäkring, berikning, validering, taxonomijustering och arbetsflöden för beredskap från sim till verklighet – generering av kvalitetsdata i stor skala, inte bara kontroll av dem.
RLHF och preferensinlärning
Insamling av mänskliga preferenser, jämförande rangordning, träningsdata för belöningsmodeller och arbetsflöden för beteendejustering – strukturerade för att flytta fysisk AI från funktionell till pålitlig.
Utvärdering och riktmärken
Regressionsmängder, edge-case-bibliotek, täckning av säkerhetsscenarier och riktmärken för releaseberedskap specialbyggda för fysiska AI-system.
Recension av Human-in-the-loop
Expertvalidering, undantagshantering, kvalitetssäkring och kontinuerliga återkopplingsslingor som förbättrar tillförlitligheten och minskar gapet mellan modellutdata och omskolning.
Fysisk AI-träningsdata byggd för robotik-, autonomi- och förkroppsligad AI-team
Inom förkroppsligad AI, mobilitet, tillverkning och logistik – Shaip tillhandahåller de data som möjliggör implementering.
Humanoider och förkroppsligad AI
Träna system att tolka omgivningar, följa instruktioner och interagera säkrare med människor, verktyg och utrymmen – med demonstrationsdata baserade på verklig mänsklig aktivitet.
Autonom rörlighet
Stödjer uppfattning, scenförståelse, navigering och driftssäkerhet för fordon och mobila plattformar – med inbyggd täckning av kantfall och säkerhetsscenarier.
Industriell automation och smarta fabriker
Förbättra maskinseende, säkerhetsdetektering för arbetare, processövervakning och undantagshantering i komplexa miljöer där tillförlitlighetskraven är högst.
Lager- och uppgiftsautomation
Stöd för pick-and-place, långsiktiga arbetsflöden och verklig undantagshantering för robotoperationer – från det initiala skapandet av dataset till benchmarks för driftsättningsberedskap.
Datainsamling och annotering för alla användningsfall för fysisk AI
Från beteenderegistrering i första person till simuleringar med flera sensorer – Shaip samlar in och kommenterar de data som ditt specifika system behöver, i den skala och med den kvalitet som implementeringen kräver.
Demonstrationsinlärning av humanoida robotar
Filma stegvisa demonstrationer av mänskliga uppgifter med hjälp av huvudmonterade kameror och handspårning för att bygga upp verklighetsförankrad kunskap för imitationsinlärning i lagerplockning, montering och köksarbetsflöden.
Egocentrisk aktivitetsregistrering och Real2Sim-pipeliner
Bygg dataset i första person med hjälp av VR-headset, huvudmonterade kameror och bärbara enheter för att gå, plocka, laga mat och montera, strukturerade för direkt träning eller simuleringskonvertering.
Datainsamling med multisensorfusion
Hantera synkroniserade pipelines för Vision, IMU, LiDAR och Audio-insamling med arbetsflöden för installation, tidsjustering, kvalitetssäkring och annotering för autonoma robotar och rumsliga AI-system.
Autonoma system Edge Case Collection
Avbilda sällsynta och högriskscenarier som ocklusioner, förhållanden med svagt ljus och trånga miljöer för att förbättra modellprestanda där generiska datamängder inte räcker till.
Smarta glasögon och bärbar AI-träning
Samla in verkliga POV-datamängder från smarta glasögon och mixed reality-enheter för objektigenkänning, kontextförståelse, blickkartläggning och spatial UI-interaktionsmärkning.
Övervakning av industriell säkerhet och efterlevnad
Registrera arbetares beteende i fabriker, inom olja och gas samt på byggarbetsplatser för detektering av personlig skyddsutrustning, identifiering av osäkra åtgärder, ergonomisk granskning och anteckningar på händelsenivå.
Rörelsedata för sjukvård och rehabilitering
Stödjer gånganalys, rörelsespårning under terapi och övervakning av äldre med skelettannotering med 42 nyckelpunkter, ledvinkelanalys, märkning av rörelsefaser och märkning av fallrisk.
AR/VR-interaktion och gestträning
Skapa gestrika datamängder för interaktioner med att peka, gripa och skrolla med hjälp av VR-headset med hand- och ögonspårning i ekosystem med mixad verklighet.
Vad som skiljer Shaip från alla andra AI-dataleverantörer
Inte en punktannotator. Inte en crowdsourcing-plattform. Det integrerade datainfrastrukturlager som ert fysiska AI-team har saknat.
Helhetsinfrastruktur: från punktannotering till verklig insamling, generering av syntetisk data, validering av RLHF-klass och riktmärken för säkerhetsscenarier – allt under ett och samma åtagande.
Global insamling i stor skala: demonstrationer, mänsklig aktivitet och insamling av verkliga scenarier över geografiska områden, miljöer och uppgiftstyper – hanterade, inte crowdsourcada.
Multimodalt annoteringsdjup: vision, LiDAR, språk, handling och arbetsflödeskontext – strukturerad för hur fysisk AI faktiskt tränar, utvärderar och når driftsättning.
Hanterad arbetskraft och kvalitetsinfrastruktur: certifierade domänexperter, strukturerade QA-arbetsflöden, ISO-, SOC 2- och HIPAA-klara certifieringar – byggda för noggrannhet i driftsättningsklass.
Livet i verkliga miljöer + fysiska miljöer: Kontrollerad studioinspelning och verkliga miljöer – båda tillgängliga, båda hanterade. Anpassade scenarier och generering av edge-case ingår.
Förstå fysisk AI
Är du ny inom området eller bygger du ett internt fall? Det här avsnittet behandlar vad fysisk AI är, varför datautmaningen är svårare än den ser ut och hur datamängden kopplas till verkliga funktioner.
Fysisk AI: Vad det är och varför det är annorlunda
AI-system som verka i och interagera med den fysiska världen genom sensorer, styrsystem och ställdon – som kopplar samman intelligens med verkliga åtgärder.
Grundmodeller, bättre simulering, kapablare sensorer och starkare kantberäkning gör praktisk autonomi i verkligheten i skala för första gången.
Högkvalitativ multimodala data (vision + språk + handling), täckning av kantfall, valideringsloopar och säkrare vägar från simulering till driftsättning.
Inte som robottillverkare – som datainfrastruktur och valideringspartner bakom fysiska AI-team som bygger nästa generations autonoma system.
Varför fysisk AI-data är svår att få rätt
Fysisk AI lär sig inte enbart från webbdata. Team behöver uppgiftsspecifik data baserad på verkligheten.
Modeller kräver multimodala ingångar över syn, språk, handling, telemetri och kontext – sällan tillgängliga i integrerad form.
De flesta lag förlitar sig fortfarande på fragmenterade datamängder, vilket skapar prestandagap och långsamma iterationsloopar som försenar distributionen.
Säkerhetsvalidering, täckning av edge-case-situationer och beredskap från sim till verklighet finns nu centrala köpkriterier som leverantörer sällan åtgärdar från början till slut.
Simuleringsdata överförs inte tillförlitligt till fysisk driftsättning. Stängning av sim-till-verklig gap kräver strukturerade valideringsloopar, mänsklig feedback och verklig förankring – inte enbart mer syntetisk volym.
Den fysiska AI-datauppsättningsstacken
Olika datamängder driver olika funktioner. Shaip stöder den integrerade stack som krävs för att träna, validera och härda verkliga AI-system.
| Kapabilitetslager | Typ av nyckeldataset | Hur Shaip stöder det |
|---|---|---|
L1 Mänsklig förståelse |
Mänsklig aktivitet och demonstrationsdata | Global samling av verkliga scenarier, mänskliga demonstrationer och uppgiftsbaserade sammanhang över olika miljöer och populationer. |
L2 Uppgiftskörning |
Data om robotmanipulation | Strukturerad registrering och annotering av banor, ledtillstånd, objektinteraktioner och arbetsflöden – byggt för repeterbarhet och skalbarhet. |
L3 Instruktioner som följer |
Vision-Language-Action (VLA)-data | Anpassning av visuell inmatning, språkinstruktioner och handlingsbanor för verklig exekvering – inklusive finjustering av stöd för VLA-modeller. |
L4 Arbetsflödesslutförande |
Långsiktiga uppgiftsdata | Flerstegsuppsättningar av uppgifter, utvärderingsuppsättningar och undantagshantering för komplexa sekvenser – möjliggör robust prestanda över utökade uppgifter. |
Redo att bygga fysisk AI som faktiskt fungerar?
Prata med Shaip om multimodal datainfrastruktur, generering av syntetisk data, RLHF, utvärderingsarbetsflöden och human-in-the-loop-validering för robotik, autonomi och förkroppsligad AI.