Компания делает ставку на синтетические данные, чтобы ускорить обучение роботов и сократить расходы на сбор реальных примеров. Среди клиентов стартапа — Toyota, Samsung, Panasonic и Foxconn, передает Tech-news. Китайский стартап DexForce разрабатывает технологию обучения гуманоидных роботов с помощью виртуальных симуляций. Вместо того чтобы многократно повторять движения в реальном мире, машины осваивают задачи в цифровой среде, где можно менять расположение предметов, освещение и другие условия. Компания рассчитывает, что такой подход позволит роботам быстрее адаптироваться к новым ситуациям и выполнять больше практических задач без постоянного участия человека. Несмотря на успехи Китая в создании гуманоидов, способных бегать и прыгать, их коммерческое применение остается серьезным испытанием для отрасли. Роботам предстоит научиться надежно работать на производстве, в офисах и дома, справляясь с разнообразными задачами в меняющихся условиях. Многие производители роботов собирают данные, записывая действия людей, которые многократно выполняют одни и те же операции. Однако такой процесс требует времени, ресурсов и большого количества качественных примеров. DexForce использует другой подход: создает виртуальные копии физических объектов и рабочих пространств, обучает в них роботов, а затем переносит полученные навыки на реальные машины. Программное обеспечение компании моделирует физическую среду и прогнозирует, как предметы будут двигаться и взаимодействовать друг с другом. По словам представителей стартапа, симуляции позволяют ускорить обучение и снизить его стоимость. При традиционном подходе тренерам иногда приходится повторять одно движение более 100 раз, чтобы собрать достаточно точных данных. Основатель DexForce Цзя Куй считает, что дальнейшее развитие робототехники зависит от способности ИИ самостоятельно осваивать новые действия. По его оценке, обучение исключительно на реальных данных потребовало бы порядка 10 трлн образцов. Ручной сбор информации для бесконечного множества человеческих задач он назвал принципиально неэффективным. Цель компании — приблизить появление так называемого физического общего искусственного интеллекта, который сможет воспринимать окружающую среду, ориентироваться в ней и выполнять незнакомые задачи по команде. В Китае продолжают создавать центры сбора данных для обучения гуманоидных роботов. Их строительство требует значительных вложений, а некоторые проекты во многом зависят от государственной поддержки. При этом синтетические данные пока не стали полноценной заменой реальным: большинство китайских производителей комбинируют оба подхода. Доступ к качественным обучающим материалам остается одним из главных ограничений для развития отрасли. DexForce рассчитывает решить эту проблему за счет более масштабируемых симуляций. Однако практическая ценность технологии зависит от того, насколько точно виртуальная среда воспроизводит реальные условия и как хорошо приобретенные в ней навыки переносятся на физические устройства. Цзя Куй, профессор машинного обучения Китайского университета Гонконга в Шэньчжэне, основал DexForce в 2021 году. Сейчас в компании работает около 500 человек. Среди инвесторов стартапа — Lenovo Capital, инвестиционное подразделение Lenovo, Lens Technology и несколько государственных фондов. В последнем раунде финансирования серии B компания привлекла 1 млрд юаней (около $147 млн), а ее оценка превысила 10 млрд юаней. По данным Bloomberg, DexForce рассматривает возможность проведения IPO в Гонконге. Цзя Куй отказался комментировать эту информацию. Программное обеспечение компании применяется в промышленных проектах китайских и международных производителей, включая Toyota, Samsung, Panasonic, Foxconn, Haier и Hisense. Кроме того, гуманоидные роботы DexForce готовят кофе и обслуживают посетителей торговых центров и туристических объектов более чем в 15 городах Китая. Для компании следующий этап развития — доказать, что обучение в виртуальной среде позволяет роботам не просто демонстрировать отдельные навыки, а стабильно выполнять разнообразную работу в реальных условиях. Сообщение Китайский стартап DexForce обучает гуманоидных роботов в виртуальной среде появились сначала на Tech news.
标题为俄语Китайский стартап DexForce обучает гуманоидных роботов в виртуальной среде
Компания делает ставку на синтетические данные, чтобы ускорить обучение роботов и сократить расходы на сбор реальных примеров. Среди клиентов стартапа — Toyota, Samsung, Panasonic и Foxconn, передает Tech-news. Китайский стартап DexForce разрабатывает технологию обучения…
Tech-news.kz作者: Гульнур Какимжанова2026年10月15日 (6天前)
提供 1 种语言版本AI 摘要:要点
- Компания делает ставку на синтетические данные, чтобы ускорить обучение роботов и сократить расходы на сбор реальных примеров
- Среди клиентов стартапа — Toyota, Samsung, Panasonic и Foxconn, передает Tech-news
- Китайский стартап DexForce разрабатывает технологию обучения…

全文为俄语
相关文章
计划在美国发展您的初创公司?
🇺🇸 您打算在美国发展您的初创公司吗?在 Alma 商务总监 Daniyar Erdenov 参与的实践研讨会上,将讨论与业务进入美国市场相关的移民问题。哈萨克斯坦和乌兹别克斯坦会议...
Telegram — Astana Hub
人工智能时代初创企业如何吸引投资?
🚀 AI时代创业公司如何吸引投资?阿斯塔纳中心将举办在线研讨会“代理投资者筹款最佳实践”,VNTR 创始人兼首席执行官尤里·拉宾诺维奇 (Yuriy Rabinovich) 将参加。使用会议人工智能工具,...
Telegram — Astana Hub
RUNVIDIA расширяет платформу Cosmos для создания мировых моделей
NVIDIA расширила платформу Cosmos новыми инструментами для создания мировых моделей.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Startups1 分钟
玩家要求 Valve 在 Steam 上实施全局 AI 过滤器
✔️ 游戏玩家要求 Valve 在 Steam 上实施全局 AI 过滤器 最新的 Steam Next Fest 演示节遇到了大量使用生成神经网络创建的低质量项目,引起了社区的尖锐批评。尽管…
Telegram — AI Machine Learning Big Data