# Artikel Terkait Tangan Lincah

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "Tangan Lincah", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Robot Belajar Operasi dari Video, UC Berkeley Pertama Kali Menghubungkan Video Internet dengan Penerapan pada Robot Tangan Lincah di Dunia Nyata

**Ringkasan: Robot Belajar dari Video untuk Operasi Manual, Peneliti UC Berkeley Pertama Kali Menerapkan Jaringan dari Video Internet ke Penerapan Aktual pada Tangan Robot Lincah** Peneliti UC Berkeley memperkenalkan metode "Do as I Do," sebuah alur kerja yang pertama kali berhasil mengubah video RGB monokular sehari-hari manusia menjadi lintasan gerak yang dapat dieksekusi oleh tangan robot lincah Sharpa Wave. Penelitian ini mengatasi tantangan utama: mengubah data video yang berisik menjadi instruksi yang dapat dijalankan robot. Prosesnya terdiri dari dua tahap: 1. **Pelacakan 4D Tangan-Benda yang Stabil:** Menggunakan model difusi terpandu untuk merekonstruksi interaksi tangan-benda dari video, mempertahankan kontinuitas dan mengurangi kesalahan. 2. **Pengalihan Aksi yang Tangguh:** Memodifikasi metode pengalihan aksi (seperti SPIDER) dengan penyesuaian agar dapat memproses lintasan referensi yang berisik dari video, meningkatkan tingkat keberhasilan dari 25% menjadi 71%. Sistem ini telah menghasilkan 500 lintasan gerak yang divalidasi untuk 20 jenis operasi seperti menulis, menuang, mengaduk, dan memalu. Lintasan ini telah berhasil dijalankan pada platform robot nyata dengan lengan UR3e ganda dan sepasang tangan Sharpa Wave (22 derajat kebebasan). Penelitian ini juga menyoroti bahwa tidak semua video internet dapat langsung digunakan. Analisis menunjukkan bahwa hanya sekitar 5% dari klip video yang disaring untuk interaksi tangan-benda yang benar-benar dapat diproses menjadi data robot yang andal, menekankan pentingnya penyaringan data yang cermat. Pada intinya, "Do as I Do" mengubah video manusia menjadi kumpulan data operasi berskala besar untuk robot, membuka jalur baru bagi robot untuk belajar dari banyaknya video yang ada di internet.

marsbit07/06 07:22

Robot Belajar Operasi dari Video, UC Berkeley Pertama Kali Menghubungkan Video Internet dengan Penerapan pada Robot Tangan Lincah di Dunia Nyata

marsbit07/06 07:22

Xingdong Jiyuan Raised 2.5 Miliar dalam Dua Bulan, Modal Negara Berbondong-bondong Masuk

Perusahaan robotika humanoid terkemuka China, StarHeir (星动纪元), baru saja menyelesaikan putaran pendanaan baru senilai 1 miliar RMB (10 miliar rupiah) pada 6 Juli. Putaran ini dipimpin oleh China Reform Fund, sebuah platform modal negara di bawah State-owned Assets Supervision and Administration Commission (SASAC) China. Sejumlah investor institusional negara lainnya dan modal ventura swasta juga berpartisipasi. Dalam dua bulan terakhir, StarHeir telah mengumpulkan total 2,5 miliar RMB (25 miliar rupiah), membentuk struktur modal yang kuat dengan dukungan modal negara, lembaga keuangan terkemuka, dan sinergi ekosistem industri. Perusahaan ini didirikan pada Agustus 2023 sebagai perusahaan spin-off dari Universitas Tsinghua, satu-satunya perusahaan humanoid yang dimiliki oleh universitas tersebut. Pendirinya, Chen Jianyu, adalah seorang profesor muda berbakat di Tsinghua dengan latar belakang penelitian robotika di UC Berkeley. StarHeir mengambil pendekatan unik "AI Native", mengembangkan seluruh tumpukan teknologi secara mandiri, dari model otak (AI), data, kontrol gerak, tangan lincah (dexterous hand), hingga platform robotika fisik. Mereka adalah pelopor dalam mengusulkan dan mengembangkan "World Model" untuk robotika, dengan model PAD mereka dirilis pada September 2024, lebih awal dari solusi serupa dari Nvidia. Strategi inti mereka adalah "memperkuat otak dengan tangan" – menggunakan tangan lincah buatan mereka sendiri, **XHAND series**, sebagai pintu masuk utama untuk mengumpulkan data interaksi fisik berkualitas tinggi dari dunia nyata. Data ini kemudian digunakan untuk melatih model AI (otak) yang lebih cerdas, menciptakan siklus peningkatan yang berkelanjutan. Tangan lincah mereka telah diadopsi oleh berbagai perusahaan robotika global, termasuk Skild AI (AS) dan Rainbow Robotics (Korea). Dalam hal komersialisasi, StarHeir berfokus pada skenario logistik dan manufaktur kelas atas. Mereka telah mencapai Product-Market Fit (PMF) pertama di industri dengan mengerahkan robot secara batch di pusat logistik milik raksasa seperti SF Express (Shunfeng) dan China Post di beberapa wilayah di China. Robot-robot ini dapat beroperasi 24/7 untuk tugas-tugas seperti penyortiran paket, dengan efisiensi yang diklaim melebihi manusia di beberapa kasus. Mereka juga bekerja sama dengan perusahaan industri seperti Samsung, Lenovo, dan Geely. Dengan kemampuan model yang matang, data dunia nyata yang melimpah dari tangan lincah, dan implementasi komersial yang stabil di lapangan, StarHeir membangun posisi yang kuat di persimpangan kompetisi robotika humanoid China. Mereka meyakini bahwa tahun 2026 adalah titik balik, di mana fokus bergeser dari kemampuan model di lab ke penutupan loop komersial di dunia nyata.

marsbit07/06 01:38

Xingdong Jiyuan Raised 2.5 Miliar dalam Dua Bulan, Modal Negara Berbondong-bondong Masuk

marsbit07/06 01:38

活动图片