# Сопутствующие статьи по теме Данные ИИ

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Данные ИИ", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

За полгода они привлекли 17 млрд: продавцы данных "кирками и лопатами" стали самым прибыльным бизнесом в направлении воплощённого ИИ

В первой половине 2026 года 25 китайских компаний, занимающихся данными для воплощённого искусственного интеллекта (Embodied AI), привлекли совокупное финансирование, превышающее 17 миллиардов юаней. Это делает бизнес по предоставлению данных "лопатами для золотодобытчиков" одной из наиболее прибыльных ниш в данном секторе. Статья выделяет пять основных направлений в этой области: 1. **Управление реальными роботами/тактильные данные:** Компании, такие как Paxon и Noitom Robotics, создают фабрики данных и используют системы захвата движения для массового производства высокоточных данных. 2. **Синтетические/симуляционные данные:** Компании вроде Lightwheel AI и CrossDimension Intelligent создают виртуальные миры для генерации бесконечных объёмов обучающих данных, снижая стоимость. 3. **UMI/портативный сбор данных без робота:** Такие стартапы, как Jianzhi Robot и Tashi Zhihang, обходят необходимость в роботах-манипуляторах, используя носимые устройства для записи естественных человеческих действий. 4. **Дистилляция видео/модели мира:** Компании, включая Shutu Technology и Jijia Shijie, разрабатывают алгоритмы для извлечения обучаемых данных из общедоступных интернет-видео или создают "модели мира" для генерации данных. 5. **Инфраструктура и платформы данных:** Игроки, такие как WuWen ZhiKe и YiRen Technology, фокусируются на очистке, стандартизации и управлении данными, предоставляя инструменты и услуги для всей экосистемы. Однако автор указывает на ключевую структурную проблему: спрос на данные в значительной степени зависит от финансирования самих компаний-разработчиков роботов, которые ещё не достигли прибыльности. Устойчивость бизнеса поставщиков данных напрямую связана с успехом их клиентов в создании коммерчески жизнеспособных роботов. Считается, что в долгосрочной перспективе выживут только компании, ставшие отраслевыми стандартными платформами, или те, кто способен предоставлять высококачественные данные для реальных, длинных "хвостов" сценариев.

marsbit21 ч. назад

За полгода они привлекли 17 млрд: продавцы данных "кирками и лопатами" стали самым прибыльным бизнесом в направлении воплощённого ИИ

marsbit21 ч. назад

Наступает ли "iPhone-момент" для воплощённого искусственного интеллекта?

На конференции в Ухане эксперты обсудили текущее состояние и перспективы воплощенного искусственного интеллекта (ИИ). Единодушно было отмечено, что до «момента iPhone» для этой технологии еще далеко — сейчас она находится скорее на стадии «сотовых телефонов-кирпичей». Хотя базовые двигательные функции («малый мозг») роботов уже достаточно развиты, их когнитивные и обобщающие способности («большой мозг») далеки от уровня коммерческой готовности. Ключевым барьером признан острый дефицит данных: для качественного скачка, подобного GPT-2.0, необходимы миллионы наборов данных, тогда как в мире их всего около 500 тысяч. Это сдерживает развитие таких направлений, как VLA (Vision-Language-Action) модели и мировые модели. Стоимость решений с воплощенным ИИ, включая человекоподобных роботов, пока значительно превышает стоимость человеческого труда, что осложняет коммерческую окупаемость. В краткосрочной перспективе наиболее реалистичными видятся рынки, основанные на эмоциональной ценности (например, роботы-компаньоны) и коммерческих услугах (консьержи, гиды). Крупнейший, но самый сложный рынок — замена человеческого труда в промышленности и быту. Эксперты подчеркнули, что воплощенный ИИ не ограничивается человекоподобной формой и уже находит применение в виде специализированных машин (например, для доставки или уборки). Для ускорения развития критически важны создание экосистемы обмена данными и совершенствование цепочки поставок, включая ключевые компоненты. В ходе дискуссии также были затронуты вопросы использования больших языковых моделей для повышения эффективности в разработке и управлении, однако было отмечено, что ключевые решения должны оставаться за человеком из-за рисков «иллюзии достоверности» ИИ. Будущее воплощенного ИИ, по мнению участников, будет развиваться не через единый революционный прорыв, а через постепенное освоение конкретных сценариев применения.

marsbit07/14 05:10

Наступает ли "iPhone-момент" для воплощённого искусственного интеллекта?

marsbit07/14 05:10

Главный соперник Unitree снова разделился?

Старый конкурент Yushu, компания Zhiyuan, выделила в отдельную компанию своё направление по сбору и обработке данных для искусственного интеллекта воплощённого действия (ИИВД). Новая компания, Mifeng Technology, привлекла стратегические инвестиции и ставит амбициозную цель по созданию платформы для сбора, обработки и распространения данных. В статье подчёркивается, что для развития ИИВД, в отличие от больших языковых моделей, критически важны высококачественные данные из реального физического мира (зрительные, тактильные, двигательные). Однако в отрасли наблюдается острый дефицит таких данных. Текущие методы сбора (удалённое управление роботами) дороги и медленны. Mifeng предлагает два решения: традиционный сбор данных с помощью роботов и новый метод «без-тела», при котором операторы используют носимые устройства (например, очки или захваты) для записи действий в реальных сценариях. Это позволяет снизить затраты и масштабировать сбор. Компания также разрабатывает платформу для автоматизированной обработки и очистки сырых данных, стремясь сделать их готовыми для обучения моделей. Ключевым вызовом для Mifeng является обеспечение нейтральности и доверия со стороны других компаний-роботостроителей, включая прямых конкурентов своего основателя — Zhiyuan. Компания заявляет о строгом разделении данных и рыночных принципах работы даже с материнской структурой. На этом рынке уже присутствуют и другие игроки, например, JD.com. Таким образом, конкурентная борьба в области ИИВД смещается с самих роботов-платформ на инфраструктурный уровень — сбор и поставку данных. Успех Mifeng будет зависеть от её способности построить масштабируемую, эффективную и, что самое главное, доверенную отраслью платформу для данных.

marsbit06/23 10:12

Главный соперник Unitree снова разделился?

marsbit06/23 10:12

Диалог с основателем инвестиционного фонда в области ИИ: забудьте ложные нарративы о 100-кратном обогащении, на какие активы Crypto x AI стоит обратить внимание?

Интервью с основателем фонда Relayer Capital, Остином Бараком, посвящено реалистичному взгляду на инвестиции в секторе Crypto x AI. Основной тезис: вместо погони за стократной прибылью следует анализировать реальные бизнес-модели и поток стоимости к держателям токенов. Барак выделяет ключевые направления: приватный ИИ (Venice), сбор данных для обучения моделей (Grass), децентрализованные вычисления (Akash) и инфраструктуру для агентов (NEAR). Особое внимание уделяется экономическим моделям проектов. Так, Venice с его токенами VVV и DM предлагает пользователям приватный доступ к различным ИИ-моделям и имеет четко ограниченные потенциальные расходы. Grass, с годовой выручкой около $50 млн и быстрым ростом, оценивается как недооцененный актив. Эксперт подчеркивает важность анализа чистой стоимости токена: ключевой вопрос – получают ли его держатели выгоду от создаваемой бизнесом ценности, а не только механизм распределения доходов (например, выкуп и сжигание). По его мнению, рынок консолидируется вокруг небольшого числа качественных проектов с сильными фундаментальными показателями, что делает выбор для инвесторов более четким и открывает возможности для устойчивого роста.

marsbit05/26 01:58