加速物理人工智能的复合数据引擎 Axis Robotics 宣布，已完成由 Hack VC 领投的 1200 万美元种子轮融资，Nomad Capital、Pi Network Ventures、10K Ventures 和多位天使投资人也参与了本轮融资。.
这项资金将加速 Axis 构建大规模并行、人机协作的全球数据引擎的使命，解决物理人工智能最大的痛点：可扩展地生成结构化、高度多样化的机器人训练数据。.
解决物理人工智能中的数据瓶颈
虽然大型语言模型可以基于数万亿个预先存在的互联网数据进行扩展，但物理人工智能面临着三个重要的障碍：严重的数据稀缺、泛化差距以及不同机器人硬件之间的具身碎片化。.
“物理人工智能需要数十亿条人机交互运动轨迹，”Axis Robotics创始人克里斯说道。“多年来，业界一直缺乏一个高效、可无限扩展的混合数据生产系统，该系统能够帮助模型轻松迭代——而这正是我们通过Axis构建的，一个复合数据引擎。”
Axis 如何增强通用机器人智能
Axis 专有的复合数据引擎提供端到端的工作流程，集成了任务生成、数据采集、持续模型训练和优化：
任务生成引擎：通过对对象、空间布局、视觉效果、机器人形态和语义进行随机化，生成指数级多样化的原子机器人任务，并将多样性嵌入到每个数据轨迹中；
基于浏览器的Sim远程操作平台： 全球首个基于Web的界面，使任何人都能远程生成高质量的机器人运动轨迹。Axis的吞吐量比基于实验室的采集方式高10倍，并无缝集成了人工控制的DAgger（数据集聚合）干预循环，以不断改进和纠正机器人策略；
Ego Data 移动采集应用程序：将现实世界的数据采集从昂贵、硬件密集型设置转移到零门槛的移动应用程序。通过将最先进的（SOTA）实时手部姿态 trac与全球劳动力相结合，Axis 将人类的视觉和灵巧性转化为全球范围内的机器人运动；
数据处理流程：自动执行轨迹清理、领域随机化和密集语言标注，输出可用于模型的多模态数据集，数据质量提高 10 倍以上。
统一的架构创造了一个自我增强的飞轮：真实/模拟部署中失败的机器人轨迹会触发人类的纠正干预，这反过来又会反馈到训练中，以扩大边缘案例的覆盖范围，随着数据量的增长，产生复合智能。.
Axis的结构性护城河：垂直整合的多元化引擎和全球贡献者网络
Axis的核心优势在于其涵盖物理AI整个生命周期的统一平台。与传统的碎片化方法不同，Axis构建了一个垂直整合的引擎，将大规模分布式预训练数据采集和实时人工控制的后训练数据集聚合融为一体。.
Axis 的专有任务生成引擎专为数据多样性而生，它可随机化对象布局、光照、相机姿态、物理属性和机器人形态，从而创建无穷无尽的独特场景和操作任务，并输出可用于泛化的训练数据。.
为了提供基础模型规模的多元化数据，Axis 构建了一个全球机器人数据基础设施，拥有超过 10 万名活跃贡献者，他们平均每天提交 3 到 4 次数据，从而最大限度地提高了生产效率和数据覆盖范围。如今，Axis 每月可以生成超过 1200 小时的仿真数据和超过 2 万小时的真实世界以自我为中心的各种场景数据。.
Axis 近期发布了 Sim Dataset V1，基准测试结果表明，精心设计的多样性能够带来显著的性能提升。在 LIBERO-Plus 测试环境中，使用 Axis 完全多样化的数据集进行 π0.5 预训练，使整体成功率提升了 4.9 分，比体积匹配的 RoboCasa365 基线模型高出 31.3 分，并在布局泛化能力、传感器噪声鲁棒性和机器人姿态鲁棒性方面均有所提升。这一差距表明，Axis 的优势源于其专有的多样性流程，而不仅仅是更大的数据规模。.
商业化和战略伙伴关系
Axis Robotics正迅速将其高质量的训练数据商业化，以应用于实际场景。该公司提供定制化的“任务包”，以满足机器人硬件制造商、物理人工智能模型公司和工业自动化领导者的特定需求。.
我们已与包括Booster Robotics、Manycore Tech、Feagine Robotics、Dexmal、莲花汽车、吉利汽车、SomaStacks等在内的多家公司建立了初步的商业合作关系。这些合作凸显了市场对可扩展、高保真度机器人训练数据的迫切需求。.
重新defi一般体能智能
克里斯表示：“物理人工智能的未来取决于模型和数据之间的深度共生。静态数据集无法驱动通用机器人智能。制胜之道在于构建一个复合型数据引擎：一个垂直整合的系统，将全球贡献者网络与持续的模型迭代连接起来。每一条不同的轨迹和每一次人工修正都能加速模型的改进，形成一个自我强化的智能飞轮。”
该公司由一支世界一流的团队驱动，该团队汇集了来自加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院、南洋理工大学和上海交通大学等顶尖机构的人工智能和机器人研究人员，以及曾将消费产品扩展到全球超过 3000 万用户的增长黑客。.
凭借 Hack VC 领投的这轮 1200 万美元融资，Axis Robotics 将进一步扩展其程序生成能力，扩大其分布式贡献者网络，并巩固其作为推动未来物理人工智能的关键数据引擎的地位。.
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