Inside the ‘robot gyms’ training machines for the real world

Robotics labs are spending billions to generate real-world data for training physical AI, overcoming a critical training material deficit. Unlike web-scraped text models, robotics requires diverse, complex datasets. Companies like Generalist, Physical Intelligence, Neura, and Skild are building "robot gyms" with bimanual manipulators to emulate physical tasks. Start-ups are deploying recording equipment globally to capture first-person video footage, collecting millions of hours of "egocentric" data. "There is no internet for us to download from," said Joe Fox Jr of Scale AI. "It is an arms race to get the best data."

Robotics companies raised nearly $48 billion year-to-date according to PitchBook, making it a hot AI venture sector. Start-up Mecka raised $60 million from Nvidia and Sequoia. Physical Intelligence, valued at $5.6 billion after raising $600 million, tested models in San Francisco Airbnbs. Figure, a humanoid robotics firm, outlined a scheme paying users to record home tasks, amassing roughly 44,000 active users paid about 94 cents per task. The Silicon Valley company plans over $1 billion in computing and services spending. Encord, Scale AI, and other data firms servicing OpenAI and Anthropic are opening robot gyms worldwide. Robotics demands more diverse data than large language models, requiring depth-perceiving hardware and precise force calculation. Simulation and "world models" aim to bridge the data gap.

تستثمر مختبرات الروobotics Billions لGENERATE REAL-WORLD DATA لTRAINING AI الفيزيائية، وت overcome نقص-training material. على عكس نماذج النصوص المستخرجة من الويب، يحتاج الروobotics إلى Sets من البيانات المعقدة والمتنوعة. شركات مثل Generalist، و Physical Intelligence، و Neura، و Skild تبنّ "صالات روبوت" ب manipulators bimanual ل emulate المهام الفيزيائية. ت Deploy الشراfts Startups معدات التسجيل عالميًا ل capture فيديو منظور أول، و جمع ملاين الساعات من "egocentric" البيانات. "لا يوجد إنترنات لتنزيلها"، قال جو فوكس جونير من Scale AI. "هذه سباقات أسلحة للحصول على أفضل البيانات".

جمع شركات الروobotics تقريبًا 48 مليارflies طوال العام حتى تاريخه وفقًا لـ PitchBook، مما جعلها قطاعًا ساخنًا للاستثمار في الذكاء الاصطناعي. جمعت البداية Mecca 60 مليونflies من Nvidia و Sequoia. أalue Physical Intelligence بـ 5.6 مليارflies بعد جمع 600 مليونflies، و tested النماذج في Airbnb سان فرانسisco. outlined Figure، شركت الروobotics البشرية، مخططًا لScheme دفع المستخدمين ل-record المهام المنزيلة، amassed حوالي 44,000 مستخدم نشط يُدفع لهما حوالي 94 سينت لكل المهمة. تخطط الشركة في سيليكون فالي للإنفاق أكثر من 1flies Billion في الحوسبة والخدمات. تفتح Encord، Scale AI، و analytic firms أخرى تخدم OpenAI و Anthropicصالات روبوت عالميًا. يحتاج الروobotics إلى البيانات أكثر تنوعًا من نماذج اللغة الكبيرة، يتطلب hardware للعمق perception و force calculation دقيق. Simulation و "world models" تهدف إلى bridge الفجوة البيانات.

রোবটিক্স ল্যাবরেটরিগুলো ভৌতিক AI-র জন্য বাস্তব বিশ্বের ডেটা তৈরি করতে অরব ডলার খর্চ করছে, প্রশিক্ষণ উপকরণের ঘাটতি দূর করে। ওয়েব থেকে টেক্সট আহরণকৃত মডেলগুলোর বিপরীতে, রোবটিক্সের বিভিন্ন, জটিল ডেটা সেটের প্রয়োজন। জেনারেলিস্ট, ফিজিক্ল ইন্টেলিজেন্স, নিউরা এবং স্কিল্ড জৈশ করছে "রোবট জিম" যেগুলো ভৌতিক কাজের অনুকরণের জন্য দ্বিভুজী ম্যানিপুলেটর সহ। স্টার্টআপগুলো প্রথম-ব্যক্তি ভিডিও ফুটেজ ধারণের জন্য বিশ্বব্যাপীভাবে রেকর্ডিং যন্ত্র মোতায়ন করছে, মিলিয়ন ঘন্টার "এগোসেন্ট্রিক" ডেটা সংগ্রহ করছে। "আমাদের ডাউনলোড করার মতো কোন ইন্টারনেট নেই," স্কেল AI-র জো ফক্স জুনিয়র বলেছেন। "এটি সেরা ডেটা পাওয়ার একটি অস্ত্র দৌড়।"

পিচবুকের তথ্য অনুসারে, রোবটিক্স কোম্পানিগুলো এ বছরের প্রবর্তনকালীন প্রায় 48 বিলিয়ন ডলার উঠেছে, যা একটি গরম AI ভেঞ্চার ক্ষেত্র তৈরি করেছে। স্টার্টআপ মেক্কা নিউভিডিয়া এবং সেকোইয়া থেকে 60 মিলিয়ন ডলার উঠেছে। 600 মিলিয়ন ডলার উঠে যাওয়ার পর ফিজিক্ল ইন্টেলিজেন্সকে 5.6 বিলিয়ন ডলারে মূল্যায়ন করা হয়েছে, এবং স্যান ফ্রান্সিসকোর এয়ারবিবিতে মডেলগুলো পরীক্ষা করা হয়েছে। হিউম্যানয়েড রোবটিক্স প্রতিষ্ঠান ফিগার ঘরের কাজ রেকর্ড করার জন্য ব্যবহারকারীদের প্রদানের একটি পরিকল্পনা চিত্র করেছে, প্রায় 44,000 সক্রিয় ব্যবহারকারী প্রতি কাজের জন্য প্রায় 94 সেন্ট পেয়েছে। সিলিকন ভ্যালির কোম্পানিটি কম্পিউটিং এবং পরিষেবায় 1 বিলিয়ন ডলারের বেশি খর্চের পরিকল্পনা করেছে। এনকর্ড, স্কেল AI এবং অন্যান্য ডেটা প্রতিষ্ঠানগুলো ওপেনAI এবং অ্যান্থ্রোপিকের জন্য পরিষেবা দেয়, বিশ্বের বিভিন্ন স্থানে রোবট জিম খুলেছে। লার্জ ল্যাংগুয়েজ মডেলগুলোর চেয়ে রোবটিক্স বেশি বৈচিত্র্যমূলক ডেটার প্রয়োজন, যা গভীরতা অনুভূতি হার্ডওয়ার এবং নির্ভুল বল গণনার প্রয়োজন করে। সিমুলেশন এবং "বিশ্ব মডেল" ডেটা ব্যবধান মেটাতে চেষ্টা করছে।

Los laboratorios de robótica están gastando miles de millones en generar datos del mundo real para entrenar IA física, superando una escasez crítica de materiales de entrenamiento. A diferencia de los modelos de texto extraídos de la web, la robótica requiere conjuntos de datos complejos y diversificados. Empresas como Generalist, Physical Intelligence, Neura y Skild están construyendo "gimnasios de robots" con manipuladores bimanuales para emulatear tareas físicas. Las start-ups están desplegando equipos de grabación globalmente para capturar footage de primera persona, recolectando millones de horas de datos "egocéntricos". "No hay internet del que descargar", dijo Joe Fox Jr de Scale AI. "Es una carrera armamentista para obtener los mejores datos".

Las empresas de robótica recaudaron casi 48 mil millones de dólares hasta la fecha según PitchBook, convirtiéndolo en un sector de venture AI caliente. La start-up Mecka recaudó 60 millones de dólares de Nvidia y Sequoia. Physical Intelligence, valorada en 5.600 millones de dólares después de recaudar 600 millones, probó modelos en Airbnb de San Francisco. Figure, una empresa de robótica humanoid, esquematizó un plan pagando a usuarios para grabar tareas domésticas, acumulando aproximadamente 44.000 usuarios activos pagando unos 94 centavos por tarea. La empresa de Silicon Valley planea más de 1.000 millones de dólares en gastos de computación y servicios. Encord, Scale AI y otras empresas de datos que sirven a OpenAI y Anthropic están abriendo gimnasios de robots en todo el mundo. La robótica exige datos más diversificados que los modelos de lenguaje grande, requiriendo hardware que perciba profundidad y cálculo de fuerza precisa. La simulación y los "modelos mundiales" buscan cerrar la brecha de datos.

Les laboratoires de robotique dépensent des milliards pour générer des données du monde réel afin d'entraîner l'IA physique, surmontant le déficit critique de matériaux d'entraînement. Contrairement aux modèles de texte extraits du web, la robotique nécessite des ensembles de données complexes et diversifiés. Des entreprises comme Generalist, Physical Intelligence, Neura et Skild construisent des "salles de gym robotique" avec des manipulateurs bimanuels pour émuler les tâches physiques. Les start-ups déplient des équipements d'enregistrement partout dans le monde pour capturer des séquences vidéo en première personne, collectant des millions d'heures de données "egocentriques". "Il n'y a pas d'internet à télécharger", a déclaré Joe Fox Jr de Scale AI. "C'est une course aux armements pour obtenir les meilleures données".

Les entreprises de robotique ont levé près de 48 milliards de dollars jusqu'à ce jour selon PitchBook, ce qui en fait un secteur de venture AI chaud. La start-up Mecka a levé 60 millions de dollars de Nvidia et Sequoia. Physical Intelligence, valorisée à 5,6 milliards de dollars après avoir levé 600 millions, a testé des modèles dans des Airbnb de San Francisco. Figure, une entreprise de robotique humanoïde, a outlined un scheme payant des utilisateurs pour enregistrer des tâches domestiques, amassant environ 44 000 utilisateurs actifs payés environ 94 centimes par tâche. La entreprise de Silicon Valley prévoit plus de 1 milliard de dollars de dépenses en calcul et services. Encord, Scale AI et d'autres entreprises de données servant OpenAI et Anthropic ouvrent des salles de gym robotique dans le monde entier. La robotique exige des données plus diversifiées que les grands modèles de langues, nécessitant un hardware pour la perception de profondeur et le calcul de force précis. La simulation et les "monde modèles" visent à combler l'écart de données.

रोबोटिक्स प्रयोगशालाएँ भौतिक AI के लिए वास्तविक विश्व डेटा तैयार करने में अरबों डॉलर खर्च कर रही हैं, ताकि प्रशिक्षण सामग्री की कमी दूर की जा सके। वेब से खींचे गए पाठ मॉडलों के विपरीत, रोबोटिक्स को विविध, जटिल डेटा सेटों की आवश्यकता होती है। जनरलिस्ट, फिजिकल इंटेलिजेंस, न्यूरा और स्किल जैसी कंपनियाँ भौतिक कार्यों के अनुकरण के लिए द्विभुज मैनिपुलेटरों के साथ "रोबोट जिम" बना रही हैं। स्टार्ट-अप्स विश्वव्यापी रूप से रिकॉर्डिंग उपकरण तैनात कर रही हैं ताकि पहले-व्यक्ति वीडियो फुटेज इकट्ठा किया जा सके, जिससे लाखों घंटों का "एगोसेंट्रिक" डेटा एकत्रित हो गया है। "हमारे पास डाउनलोड करने के लिए कोई इंटरनेट नहीं है," स्केल AI के जो फॉक्स जूनियर ने कहा। "यह सर्वोत्तम डेटा प्राप्त करने के लिए एक हथियार दौड़ है।"

पिचबुक के अनुसार, रोबोटिक्स कंपनियों ने वर्ष-तक लगभग 48 अरब डॉलर इकट्ठा किए हैं, जिससे यह एक गरम AI वेंचर क्षेत्र बन गया है। स्टार्ट-अप मेक्का ने न्विडिया और सेक्वोइा से 60 मिलियन डॉलर उठाए हैं। फिजिकल इंटेलिजेंस, जिसे 600 मिलियन डॉलर उठाने के बाद 5.6 अरब डॉलर का मूल्यांकन किया गया, ने सैन फ्रांसिस्क के एयरबीबी में मॉडलों का परीक्षण किया। फिगर, एक ह्यूमॉइड रोबोटिक्स कंपनी, ने घर के कार्यों को रिकॉर्ड करने वाले उपयोगकर्ताओं को भुगतान करने की योजना का विवरण दिया, जिससे लगभग 44,000 सक्रिय उपयोगकर्ता प्रति कार्य के लिए लगभग 94 सेंट का भुगतान किया गया। सिलिकॉन वैली की कंपनी ने कंप्यूटिंग और सेवाओं पर 1 अरब डॉलर से अधिक खर्च करने की योजना बनाई है। एनकॉर्ड, स्केल AI और अन्य डेटा कंपनियाँ जो ओपेनAI और एंथ्रॉपिक की सेवा करती हैं, विश्व भर में रोबोट जिम खोल रही हैं। रोबोटिक्स को लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स से अधिक विविध डेटा की आवश्यकता होती है, जिसमें गहराई का अनुभव करने वाले हार्डवेयर और सटीक बल की गणना की आवश्यकता होती है। सिमुलेशन और "वर्ल्ड मॉडल" डेटा के अंतर को पाटने की कोशिश कर रहे हैं।

Lab robotik menghabiskan miliaran untuk menghasilkan data dunia nyata melatih AI fisik, mengatasi defisit materi pelatihan kritis. Berbeda dengan model teks yang di-scrape dari web, robotik membutuhkan dataset yang kompleks dan beragam. Perusahaan seperti Generalist, Physical Intelligence, Neura, dan Skild sedang membangun "gym robot" dengan manipulator bimanual untuk emulate tugas fisik. Start-up menyebar peralatan merekam secara global untuk menangkap footage orang pertama, mengumpulkan jutaan jam data "egocentric". "Tidak ada internet untuk kita download," kata Joe Fox Jr dari Scale AI. "Ini adalah perlombaan senjata untuk mendapatkan data terbaik".

Perusahaan robotik mengumpulkan hampir 48 miliar dolar year-to-date menurut PitchBook, menjadikannya sektor venture AI yang panas. Start-up Mecka mengumpulkan 60 juta dolar dari Nvidia dan Sequoia. Physical Intelligence, yang valued di 5.6 miliar setelah mengumpulkan 600 juta, menguji model di Airbnb San Francisco. Figure, perusahaan robotik humanoid, outlined skema membayar pengguna merekam tugas rumah, mengumpulkan sekitar 44,000 pengguna aktif dibayar sekitar 94 sen per tugas. Perusahaan Silicon Valley ini merencanakan pengeluaran lebih dari 1 miliar dolar untuk komputasi dan layanan. Encord, Scale AI, dan perusahaan data lain yang melayani OpenAI dan Anthropic sedang membuka gym robot di seluruh dunia. Robotik membutuhkan data lebih beragam daripada model bahasa besar, memerlukan hardware yang merasakan kedalaman dan perhitungan kekuatan presisi. Simulasi dan "model dunia" bertujuan untuk bridge gap data.

ロボットラボは現実世界のデータを生成して物理AIを訓練するために数十億ドルを投資し、訓練材料の不足を克服している。Webからスクレイピングされたテキストモデルと異なり、ロボットは多様で複雑なデータセットが必要である。Generalist、Physical Intelligence、Neura、Skildなどの企業は、物理タスクを emulationする bimanual manipulators を備えた "ロボットジム" を構築している。スタートアップは、世界中で記録機器を展開し、一人称映像をキャプチャして、数百万時間の "egocentric" データを収集している。"私たちにはダウンロードできる internet がない"と、Scale AIのJoe Fox Jrは言った。"最高のデータを得るための軍備競争だ"。

PitchBookによると、ロボット企業は今年迄今为止で約480億ドルを調達し、AI投資のホットセクターになっている。スタートアップMeckaはNvidiaとSequoiaから6000万ドルを調達した。6億ドルを調達后的に56億ドルの評価を受けたPhysical Intelligenceは、サンフランシスコのAirbnbでモデルをテストした。ヒューマノイドロボット企業のFigureは、家庭のタスクを記録するユーザーに支払いを約束するschemeをoutlinedし、約44,000のアクティブユーザーを獲得し、タスクごとに約94セントを支払った。Silicon Valleyの企業は、コンピューティングとサービスに10億ドル以上の支出を計画している。Encord、Scale AI、OpenAIとAnthropicにサービスを提供する他のデータ企業は、世界中にロボットジムを開設している。ロボットは大言語模型より多様なデータを必要とし、深度感知硬件と正確な力計算を要求する。シミュレーションと "世界模型" はデータ差異を埋めるために aim している。

Laboratórios de robótica gastam bilhões para gerar dados do mundo real para treinar IA física, superando o déficit crítico de materiais de treinamento. Diferente dos modelos de texto extraídos da web, a robótica requer conjuntos de dados complexos e diversificados. Empresas como Generalist, Physical Intelligence, Neura e Skild estão construindo "academias de robôs" com manipuladores bimanuais para emular tarefas físicas. As start-ups estão implantando equipamentos de gravação globalmente para capturar filmagens de primeira pessoa, coletando milhões de horas de dados "egocêntricos". "Não há internet para nós baixar", disse Joe Fox Jr da Scale AI. "É uma corrida armamentista para obter os melhores dados".

Empresas de robótica levantaram quase 48 bilhões de dólares ano a ano até a data, segundo o PitchBook, tornando um setor de venture AI quente. A start-up Mecka levantou 60 milhões de dólares da Nvidia e Sequoia. Physical Intelligence, avaliada em 5,6 bilhões de dólares após levantar 600 milhões, testou modelos em Airbnb em São Francisco. Figure, uma empresa de robótica humanoid, delineou um esquema pagando usuários para gravar tarefas domésticas, acumulando cerca de 44.000 usuários ativos pagos cerca de 94 centavos por tarefa. A empresa de Silicon Valley planeja gastos de mais de 1 bilhão de dólares em computação e serviços. Encord, Scale AI e outras empresas de dados servindo OpenAI e Anthropic estão abrindo academias de robôs em todo o mundo. A robótica exige dados mais diversificados do que os modelos de linguagem grande, exigindo hardware de percepção de profundidade e cálculo de força preciso. Simulação e "modelos mundiais" visam bridging o gap de dados.

Лаборатории робототехники инвестируют миллиарды в создание реальных данных для обучения физическому ИИ, преодолевая критический дефицит тренировочных материалов. В отличие от моделей текста, извлекаемых из веба, робототехника требует сложных и разнообразных наборов данных. Компании вроде Generalist, Physical Intelligence, Neura и Skild строят "робот-залы" с биманипуляторами для эмуляции физических задач. Стартапы размещают Recording-оборудование по всему миру для захвата видео от первого лица, собирая миллионы часов "эгоцентричных" данных. "У нас нет интернета, чтобы download", сказал Джо Фокс-младший из Scale AI. "Это гонка вооружений за лучшие данные".

Согласно PitchBook, компании робототехники привлекли почти 48 млрд долларов с начала года, что делает его горячим сектором венчурных инвестиций в ИИ. Стартап Mecka привлек 60 млн долларов от Nvidia и Sequoia. Physical Intelligence, оцененная в 5,6 млрд после привлечения 600 млн, тестировала модели в Airbnb в San Francisco. Figure, компания по робототехнике человекоподобных роботов, описала схему, платящую пользователям за запись домашних задач, собрав около 44 000 активных пользователей, платя около 94 центов за задачу. Компания из Silicon Valley планирует тратить более 1 млрд долларов на вычисления и услуги. Encord, Scale AI и другие компании по данным, обслуживают OpenAI и Anthropic, открывают робот-залы по всему миру. Робототехника требует более разнообразных данных, чем большие языковые модели, требуя hardware для восприятия глубины и точного расчета силы. Симуляция и "мировые модели" aim to bridge разрыв данных.

机器人实验室正投入数十亿美元生成真实世界数据，用于训练物理AI，以克服关键的训练材料短缺问题。与从网络抓取文本的模型不同，机器人需要多样化、复杂的数据集。Generalist、Physical Intelligence、Neura 和 Skild 等公司正在构建配备双臂操作器的“机器人健身房”，以模拟物理任务。初创公司正在全球部署录制设备，采集第一人称视频 footage，收集数百万小时的“自我中心”数据。“我们没有可以下载的互联网，”Scale AI 的 Joe Fox Jr 表示，“这是一场争夺最佳数据的军备竞赛。”

根据 PitchBook 数据，机器人公司今年迄今已筹集近480亿美元，成为热门的AI风险投资领域。初创公司 Mecka 从 Nvidia 和 Sequoia 融资6000万美元。Physical Intelligence 在融资6亿美元后估值达56亿美元，曾在旧金山的 Airbnb 中测试模型。人形机器人公司 Figure 概述了一项计划，支付用户记录家庭任务，积累了约4.4万名活跃用户，每项任务支付约94美分。这家硅谷公司计划在计算和服务上支出超过10亿美元。Encord、Scale AI 以及其他为 OpenAI 和 Anthropic 服务的数据公司正在全球开设机器人健身房。机器人技术比大型语言模型需要更多样化的数据，需要具备深度感知硬件和精确力计算能力。仿真和“世界模型”旨在弥合数据差距。