산업 AI 능력 베이스 착지, 토스타, 구신 지능 데이터 폐쇄 루프 핵심 퍼즐 완성

공업구신지능의 규모화는 관건적인 돌파를 맞이했다.최근 20년간 제조장면의 축적에 의거하여 토스타는 무문지과와 련합하여 데터생태공동건설을 완성하고 완전한 공업데터교체페환을 건설하여 구신지능로보트의 쾌속적인 교체, 표준화복용, 대량화착지를 실현하였다.

무문지과는 업계 최초로 물리적 AI 데이터 베이스 플랫폼을 출시한 과학기술 기업이다.비즈니스 적용 AI 대형 모델,산업용 로봇, 구신지능 4대 분야, 전체 데이터와 시뮬레이션 서비스를 수출할 수 있으며, 현재 이미 여러 헤드 기업의 수천만 급 시뮬레이션 테스트 주문을 따냈다.

　　토스타 연합 무문 지과 먼저 공업 운반 장면 물리 AI 데이터 인프라 폐쇄 루프 플랫폼 구축, 가상 시뮬레이션, 데이터 마크업, 데이터 정리, 모델 훈련에서 실제 기계 평가에 이르는 전체 링크를 커버하여 토스타 구신 스마트 제품의 지속적인 진화에 핵심 버팀목을 제공한다.

　　가상 에뮬레이션 계층: 최대 압축 디버깅 주기

자체 연구 물리 엔진을 기반으로 하이파이 디지털 트윈 환경을 구축하고, Scan2Sim과 Gen2Sim을 통해 다중 작업 상황 훈련 장면을 대량 생성하고 방향성 합성 롱테일 에지 사례를 통해 현장 디버깅 주기를"월급"에서"주급"으로 압축한다.

데이터 마크업 레이어: 10배 효율 향상 및 효율 향상

시뮬레이션 데이터는 자체 완벽한 진가를 가지고 있으며, 실제 데이터는 자동 사전 표시 + 인공 재심사 모드를 채택하여 효율을 10배 향상시킨다.

데이터 정리 계층: 영구 순방향 데이터 플라이휠 구축

"데이터 고속도로"에 의거하여 모방, 진짜 기계, 생산라인 다원 데이터에 통일적으로 접속하고, 자동화 세척, 계층화 등급별 및 버전화 관리를 거치며, 동시에 진짜 기계 실패 사례를 자동으로 환류 모방하여 확대하여"문제 발견-데이터 보충-모델 업그레이드"의 순방향 데이터 플라이휠을 형성한다.

모형훈련층: 로보트의 지속적인 자주진화 실현

"인지-계획-제어"3급 훈련 프레임워크를 구축하고, 시뮬레이션 사전 훈련 플러스 미세 조정을 통해 빠른 착지를 실현하며, 증량 학습과 열 업데이트를 지원하여 로봇 능력이 운행에 따라 지속적으로 진화할 수 있도록 한다.

실제 기계 평가층: 전방위 계량화 검사 모델 능력

구체 모방 평가 프레임워크를 설계하고, 공업 장면 임무 성공률, 집행 효율, 안전성 등 핵심 차원을 포괄하는 지표 체계와 평가 메커니즘을 결합하여 모델 능력에 대한 전방위적이고 높은 충실도의 계량화 평가를 실현한다.

　　

이번에 공동으로 만든 허실 듀얼 드라이브 데이터 베이스에 의탁하여 토스타는 이미 데이터 수집, 시뮬레이션 확충, 모델 훈련, 실제 컴퓨터 배치 전 과정을 뚫었다.토스타 전계 구신 지능 로봇은 모두 플랫폼에 의탁하여 표준화 반복을 완성할 수 있으며, 단일 장면 맞춤형 연구 개발 제한에서 벗어나 기술 방안의 신속한 재사용, 업계 간 대량 복제 실현, 로봇 다장면 규모화 상용화를 위한 장기적인 성장 공간을 열어준다.

　기고: 서정유