Fysiske AI-løsninger
Fysisk AI-dataoperasjon for robotikk- og kroppsliggjorte AI-team
Samle inn, kommenter, valider og lever opplæringsklare multimodale datasett for robotikk, autonomi og visjon-språk-handlingsmodeller – med kvalitet i bedriftsklassen, gjennomgang med menneskelig innhold og fleksible utdataformater tilpasset opplæringspipelinen din.
klipp tatt
samlere
Den fysiske AI-dataflaskehalsen
Roboter svikter ikke på grunn av maskinvare. Aktuatorer, sensorer og databehandling har overgått dataene som trengs for å bruke dem. Det finnes ingen internettbasert korpus for fysisk intelligens – ingen tilsvarende nettteksten som trente LLM-er. Hvert grep, trinn og oppgavekorreksjon må fanges opp, struktureres og valideres fra den virkelige verden.
Det er gapet Shaip tetter: demonstrasjoner fra mennesker i den virkelige verden og data fra flere sensorer, samlet inn og kommentert i den skalaen kroppsliggjort AI-opplæring faktisk krever.
Fullstack fysisk AI-treningsdata
Fra innsamling av rådata til RLHF og evaluering – én partner på tvers av alle lag teamet ditt trenger.
Egosentrisk og teleoperasjonsdatainnsamling
Global multimodal datafangst – inkludert bilder, video, lyd, sensordata, telematikk, robotdemonstrasjoner, menneskestyrte baner og oppgaveregistreringer.
Les merMultisensor VLA/handlingsannotasjon
Objekter, handlinger, sporing, segmentering, intensjon, romlig kontekst, bevegelse og menneske-maskin-interaksjoner – strukturert grunnsannhet på hvert lag.
Les merGenerering og støtte av syntetiske data
Generering av syntetiske datasett, kvalitetssikring, berikelse, validering, taksonomijustering og arbeidsflyter for beredskap fra simulering til virkelighet – utvinning av kvalitetsdata i stor skala, ikke bare kontroll av dem.
RLHF og preferanselæring
Innsamling av menneskelige preferanser, sammenligningsrangering, treningsdata for belønningsmodeller og arbeidsflyter for atferdsjustering – strukturert for å flytte fysisk AI fra funksjonell til pålitelig.
Evaluering og referansepunkter
Regresjonssett, kantcase-biblioteker, dekning av sikkerhetsscenarioer og referansetester for utgivelsesberedskap spesialbygd for fysiske AI-systemer.
Gjennomgang av Human-in-the-loop
Ekspertvalidering, unntakshåndtering, kvalitetssikring og kontinuerlige tilbakemeldingsløkker som forbedrer påliteligheten og tetter gapet mellom modellutdata og omtrening.
Fysisk AI-treningsdata bygget for robotikk-, autonomi- og kroppsliggjort AI-team
Humanoider og kroppsliggjort AI
Tren systemer til å tolke omgivelser, følge instruksjoner og samhandle tryggere med mennesker, verktøy og rom – med demonstrasjonsdata basert på reell menneskelig aktivitet.
Autonom mobilitet
Støtt persepsjon, sceneforståelse, navigasjon og driftssikkerhet for kjøretøy og mobile plattformer – med innebygd dekning av kantscenarier og sikkerhetsscenarier.
Industriell automatisering og smarte fabrikker
Forbedre maskinsyn, sikkerhetsdeteksjon for arbeidere, prosessovervåking og håndtering av unntak i komplekse miljøer der pålitelighetskravene er høyest.
Lager- og oppgaveautomatisering
Støtt pick-and-place, langsiktige arbeidsflyter og håndtering av unntak i den virkelige verden for robotoperasjoner – fra opprettelse av første datasett til referansepunkter for distribusjonsberedskap.
Datainnsamling og annotering for alle brukstilfeller av fysisk AI
Fra førstepersons atferdsregistrering til simuleringsrørledninger med flere sensorer – Shaip samler inn og kommenterer dataene ditt spesifikke system trenger, i den skalaen og kvaliteten som distribusjonen krever.
Demonstrasjon av humanoid robotlæring
Ta opp trinnvise demonstrasjoner av menneskelige oppgaver ved hjelp av hodemonterte kameraer og håndsporing for å bygge grunnlagsfakta for imitasjonslæring på tvers av plukking, montering og arbeidsflyter på kjøkkenet.
Egosentrisk aktivitetsregistrering og Real2Sim-rørledninger
Bygg førstepersonsdatasett gjennom VR-hodesett, hodemonterte kameraer og kroppsnære enheter for gåing, plukking, matlaging og monteringsoppgaver, strukturert for direkte trening eller simuleringskonvertering.
Datainnsamling med multisensorfusjon
Administrer synkroniserte pipelines for Vision, IMU, LiDAR og Audio-innsamling med arbeidsflyter for oppsett, tidsjustering, kvalitetssikring og annotering for autonome robotikk- og romlige AI-systemer.
Samling av kantsaker for autonome systemer
Fang opp sjeldne og høyrisiko-operative scenarier som okklusjoner, forhold med lite lys og overfylte miljøer for å forbedre modellytelsen der generiske datasett kommer til kort.
Smarte briller og brukbar AI-opplæring
Samle inn datasett med virkelige perspektiver fra smartbriller og blandet virkelighet for objektgjenkjenning, kontekstforståelse, blikkkartlegging og romlig merking av brukergrensesnittinteraksjon.
Industriell sikkerhet og samsvarsovervåking
Registrer arbeideratferd på tvers av fabrikker, olje- og gassindustrien og byggeplasser for deteksjon av personlig verneutstyr, identifisering av usikre handlinger, ergonomisk gjennomgang og annotering på hendelsesnivå.
Bevegelsesdata for helsevesen og rehabilitering
Støtter ganganalyse, bevegelsessporing i behandlingen og overvåking av eldre med skjelettannotering med 42 nøkkelpunkter, leddvinkelanalyse, bevegelsesfasemerking og fallrisikomerking.
AR/VR-interaksjon og gesttrening
Lag bevegelsesrike datasett for peke-, gripe- og rulleinteraksjoner ved hjelp av VR-hodesett med hånd- og øyesporing på tvers av blandede virkelighetsøkosystemer.
Andre støttede brukstilfeller for fysisk AI
- Robotmanipulering og pick-place-oppgaver
- Navigasjons- og mobilitetssystemer
- Lager-, logistikk- og industriell robotikk
- Legemliggjorte assistenter og serviceroboter
- Datasett for menneske-robot-interaksjon
- Handlingsbetingede visjonsspråkmodeller
- Flertrinns oppgaveutførelse og atferdsmessig kloningsarbeidsflyter
- Teleoperasjon og menneskestyrt demonstrasjonsopptak
Hva skiller Shaip fra alle andre AI-dataleverandører
Ikke en punktannotator. Ikke en crowdsourcing-plattform. Det integrerte datainfrastrukturlaget ditt fysiske AI-team har manglet.
Ende-til-ende-infrastruktur: fra punktannotering til innsamling i den virkelige verden, generering av syntetiske data, validering på RLHF-nivå og referansetester for sikkerhetsscenarier – alt under ett oppdrag.
Global samling i stor skala: demonstrasjoner, menneskelig aktivitet og opptak av reelle scenarioer på tvers av geografiske områder, miljøer og oppgavetyper – administrert, ikke folkefinansiert.
Multimodal annotasjonsdybde: visjon, LiDAR, språk, handling og arbeidsflytkontekst – strukturert for hvordan fysisk AI faktisk trener, evaluerer og kommer til distribusjon.
Administrert arbeidsstyrke og kvalitetsinfrastruktur: autoriserte domeneeksperter, strukturerte QA-arbeidsflyter, ISO-, SOC 2- og HIPAA-klare sertifiseringer – bygget for nøyaktighet på distribusjonsnivå.
Ansiktsuttrykk og virkelige miljøer: Kontrollert studioopptak og live-miljøer i den virkelige verden – begge tilgjengelige, begge administrerte. Tilpassede scenarier og generering av kanttilfeller inkludert.
Ekte miljøer. Ikke laboratoriedata.
Fysiske AI-modeller mislykkes i den virkelige verden når de kun trenes på rene, kuraterte laboratorieopptak. Shaips samlenettverk samler inn data fra de faktiske overflatene der modellen din skal operere – på tvers av forbruker-, detaljhandels-, industri- og mobilitetsmiljøer.
Fysisk AI: Hva det er og hvorfor det er annerledes
AI-systemer som opererer i og samhandler med den fysiske verden gjennom sensorer, kontrollsystemer og aktuatorer – og bygger bro mellom intelligens og handling i den virkelige verden.
Grunnmodeller, bedre simulering, kraftigere sensorer og sterkere kantberegning gjør autonomi i den virkelige verden praktisk mulig i stor skala for første gang.
Høykvalitets multimodale data (visjon + språk + handling), dekning av kanttilfeller, valideringsløkker og tryggere veier fra simulering til utrulling.
Ikke som robotprodusent – som datainfrastruktur- og valideringspartneren bak fysiske AI-team som bygger neste generasjon autonome systemer.
Vellykkede historier
Datadriftsryggraden bak 10 000 timers humanoid robotbevegelsesdata
Sim-til-real-læring trenger mer enn bare volum – den trenger forankrede, kalibrerte og oppgavevaliderte bevegelsesdata i stor skala. For én kunde innen humanoid robotikk bygde Shaip den komplette datadriftsryggraden: QR-kartlagt sceneoppsett, sporing med fem sensorer, moderert øving og modellklar QA – og genererte 10 000 timer med egosentriske VR-bevegelsesdata på tvers av ~4,000 deltakere og 100 oppgaver på bare 30 dager.
Den fysiske AI-datasettstakken
Ulike datasettlag driver ulike funksjoner. Shaip støtter den integrerte stakken som kreves for å trene, validere og herde virkelige AI-systemer.
| Kapabilitetslag | Nøkkeldatasetttype | Hvordan Shaip støtter det |
|---|---|---|
|
L1 Menneskelig forståelse |
Menneskelig aktivitet og demonstrasjonsdata | Global samling av virkelige scenarier, menneskelige demonstrasjoner og oppgavebasert kontekst på tvers av ulike miljøer og befolkningsgrupper. |
|
L2 Oppgaveutførelse |
Data om robotmanipulasjon | Strukturert registrering og annotering av baner, leddtilstander, objektinteraksjoner og arbeidsflyter – bygget for repeterbarhet og skalering. |
|
L3 Instruksjon som følger |
Visjon-språk-handling (VLA)-data | Justering av visuell input, språkinstruksjoner og handlingsbaner for utførelse i den virkelige verden – inkludert finjustering av støtte for VLA-modeller. |
|
L4 Fullføring av arbeidsflyt |
Langsiktige oppgavedata | Flertrinns oppgavedatasett, evalueringssett og unntakshåndtering for komplekse sekvenser – muliggjør robust ytelse på tvers av utvidede oppgaver. |
Sikkerhet og samsvar
Klar til å bygge fysisk AI som faktisk distribueres?
Snakk med Shaip om multimodal datainfrastruktur, generering av syntetisk data, RLHF, evalueringsarbeidsflyter og human-in-the-loop-validering for robotikk, autonomi og kroppsliggjort AI.
Kontakt ossOfte stilte spørsmål (FAQ)
Hvordan innhenter Shaip fysiske AI-treningsdata på en lovlig og etisk måte?
Alle Shaip-data samles inn under signert deltakersamtykke med dokumenterte datarettigheter og bruksvilkår. Vi bruker kontrollerte opptak i studio, feltinnsamling i den virkelige verden og hjemmeprogrammer – hver med sitt eget samtykkerammeverk i samsvar med GDPR, CCPA, HIPAA og regionale personvernstandarder. Vi bruker ikke skraping, vi gjenbruker ikke offentlig video, og hvert datasett leveres med en reviderbar opprinnelsesregistrering for juridisk gjennomgang av bedrifter.
Hvor raskt kan Shaip levere et første datasett for en fysisk AI-pilot?
Typiske tidslinjer for pilotprosjekter går i uker fra signert brief til levering av første batch, avhengig av innsamlingsmiljø, sensorstabel og deltakernes krav. Studiobaserte demonstrasjoner og egosentriske opptak er generelt raskere; multisensorfusjonsprogrammer med LiDAR og kalibrerte rigger tar lengre tid.
Kan Shaip støtte arbeidsflyter fra simulering til virkelighet?
Shaip leverer opptak av virkelige data, generering av syntetiske data og real2sim-pipelines – med strukturerte valideringsløkker for å lukke gapet mellom sim og realitet. Dette inkluderer domene-randomisert syntetisk augmentasjon, edge-case-injeksjon og parede reelle + syntetiske benchmarks.
Hvilke sensormodaliteter fanger og annoteres av Shaip?
Kamera (RGB, monokrom, hendelse), dybde (stereo, strukturert lys, ToF), LiDAR, IMU, radar, lyd, kraft/moment, håndsporing, øyesporing, GPS og telematikk. Alle kanaler leveres tidssynkronisert med kalibreringsmetadata.
Støtter Shaip datainnsamling basert på teleoperasjon?
Ja. Shaip designer og administrerer teleoperasjonsprogrammer for opptak – rekruttering og opplæring av operatører, oppsett av rigg, oppgaveskripting, kvalitetssikring på episodenivå og annotering av baner. Teleopererte demonstrasjoner leveres tidssynkronisert med kamera-, fellestilstands- og kraft-/momentkanaler, formatert for imitasjonslæring og finjustering av VLA-pipeliner.
Hvordan håndterer Shaip kanttilfeller og sikkerhetskritiske scenarier for fysisk AI?
Shaip vedlikeholder strukturerte taksonomier for innsamling av kanttilfeller – okklusjon, svakt lys, ugunstig vær, miljøer med høy tetthet, atypisk aktøratferd og skripting for sjeldne hendelser. Leveransene inkluderer regresjonstestsett, referansetester for utgivelsesberedskap og dekning av sikkerhetsscenarioer kartlagt til risikonivåer for utrulling.
Hvilke samsvarssertifiseringer har Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Type II, HIPAA-klare kontroller, GDPR. Ytterligere samsvarsrammeverk implementeres per program der det er nødvendig.
Hvordan håndterer Shaip kvaliteten for fysiske AI-annoteringer?
Shaip driver en lagdelt QA-pipeline: Ubiquity QA for førstegangsvalidering, CPA (Shaip Review) for gullsettkalibrering og Shaip Validation for endelig utgivelsesgjennomgang. Interannotator-avtale, konsensusgjennomgang og oppgavespesifikke akseptgrenser konfigureres per prosjekt.
Leverer Shaip RLHF og preferansedata for fysisk AI?
Ja. Innsamling av menneskelige preferanser, sammenligningsrangering, treningsdata for belønningsmodeller og arbeidsflyter for atferdsjustering – omfanget er rettet mot robotikkpolicyer, VLA-justering og belønningsmodeller for videogenerering.
