ความคล่องตัวแบบมนุษย์: ทำไมหุ่นยนต์ของเราจึงประสบความสำเร็จ 100% ในการเก็บผลไม้ แต่ 0% ในการยัดก้อนอิฐ

การเรียนรู้บางอย่างหลังการฝึกอบรมโมเดลวิชั่น-ภาษา-การกระทำสำหรับการจัดการแบบมนุษย์:

📍 ปัญหาการพึ่งพาเครื่องมือ: โมเดลที่ฝึกอบรมจากมุมมองที่ตายตัวล้มเหลวอย่างยิ่งยวดเมื่อมีการเลื่อนกล้อง 30 องศา ไม่ใช่การขาดการสรุปผลทั่วไป แต่เป็นภาพลวงตาที่ระดับเครือข่ายประสาทเทียม

🤖 ช่องว่างการแสดงออก: การใช้ Apple Vision Pro สำหรับการควบคุมระยะไกล ผู้ควบคุมของเราต้องพยายาม 12 ครั้งเพื่อจับแอปเปิ้ล ทำไม? ไม่มีการรับรู้ความลึก ไม่มีการรับข้อมูลแรง ถ้ามนุษย์ต้องดิ้นรนกับข้อจำกัดเหล่านี้ ลองนึกภาพว่าเรากำลังขอให้ AI ทำอะไร

⚡ อุปสรรคการอนุมาน: VLMs ทำงานที่ประมาณ 5Hz การควบคุมหุ่นยนต์ที่ราบรื่นต้องการอย่างน้อย 20Hz วิธีการแบบ dual-architecture (ระบบ 1 สำหรับการควบคุมที่รวดเร็ว ระบบ 2 สำหรับการให้เหตุผล) ช่วย แต่ทำให้เกิดการหยุดชะงักของเส้นทาง

ความแตกต่างระหว่างความสำเร็จในการเก็บผลไม้และความล้มเหลวในการยึดบล็อกเปิดเผย: ✅ การเก็บผลไม้: วัตถุเดียว ความทนต่อการยึดที่กว้าง รัฐความสำเร็จที่สิ้นสุด ❌ การยึดบล็อก: งานที่ต้องทำทีละขั้นตอน การวางที่ต้องใช้แรง การแพร่กระจายของข้อผิดพลาดที่สะสม

ระหว่าง "ความคิดที่ดี" และ "หุ่นยนต์ที่ทำงาน": ➡️ 3 สัปดาห์ในการแปลงข้อมูลการควบคุมระยะไกลของ Unitree เป็นรูปแบบ LeRobot

➡️ สะพานที่กำหนดเองระหว่างเครื่องมือของ NVIDIA (IsaacLab ไม่มีการเชื่อมต่อ GR00T โดยธรรมชาติ)

➡️ การดูดน้ำสุญญากาศ: ไม่มีการรับรู้สัมผัส การจับกลายเป็นแบบทวินาม (สำเร็จ/ล้มเหลว) มากกว่าการปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง

➡️ ความบอดทาง深度: โมเดล RGB เท่านั้นในปัจจุบันขาดการมองเห็นแบบสเตอริโอที่มนุษย์ให้ความสำคัญ การเพิ่ม RGB-D อาจเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ

➡️ และอย่าลืม - ช่องว่างระหว่างการจำลองและการใช้งานจริง: COSMOS + IsaacSim อาจสร้างข้อมูลการฝึกอบรมได้ 20-100 เท่า แต่การถ่ายโอนจากจำลองไปยังการใช้งานจริงยังคงเป็นเรื่องที่ท้าทาย

การแสดงตัวอย่างหุ่นยนต์มนุษย์ที่มีไวรัสทุกครั้งแสดงถึงความพยายามที่ล้มเหลวหลายร้อยครั้งและเงื่อนไขที่ควบคุมอย่างรอบคอบ สิ่งนี้ไม่ใช่การฉ้อโกง - แต่เป็นความแตกต่างระหว่างความเป็นไปได้และความน่าเชื่อถือ

เส้นทางจากตัวอย่างไปสู่การนำไปใช้งานไม่ใช่แค่ยาว - แต่เต็มไปด้วยความท้าทายพื้นฐานที่การเพิ่มความสามารถในการคำนวณเพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ไขได้ เทคนิคที่ซับซ้อนและเชื่อมต่อกันเป็นชื่อของเกม....และนั่นคือเหตุผลที่มันคุ้มค่าที่จะทำ

โปรดทราบว่าเวอร์ชันภาษาไทยได้รับการช่วยเหลือจาก AI ดังนั้นอาจมีข้อผิดพลาดเล็กน้อย

ผู้เขียน

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องกรทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ