Solutions d'IA physique
Opérations de données d'IA physique pour les équipes de robotique et d'IA incarnée
Collectez, annotez, validez et fournissez des ensembles de données multimodaux prêts pour l'entraînement pour la robotique, l'autonomie et les modèles vision-langage-action — avec une qualité de niveau entreprise, une révision humaine et des formats de sortie flexibles alignés sur votre pipeline d'entraînement.
clips capturés
collectionneurs
Données d'entraînement d'IA physique Full-Stack
De la collecte des données brutes à l'évaluation en passant par le RLHF — un partenaire unique pour chaque étape dont votre équipe a besoin.
Collecte de données multimodales égocentriques
Capture d'images, de vidéos, d'audio, de métadonnées liées aux capteurs, de données télématiques, d'instructions et de contexte à l'échelle mondiale dans divers environnements et types de tâches.
Annotation VLA/action multi-capteurs
Objets, actions, suivi, segmentation, intention, contexte spatial, mouvement et interactions homme-machine — une vérité terrain structurée à chaque niveau.
Génération et assistance en données synthétiques
Génération de jeux de données synthétiques, assurance qualité, enrichissement, validation, alignement taxonomique et flux de travail de préparation de la simulation à la réalité — production de données de qualité à grande échelle, et non simple vérification.
RLHF et apprentissage des préférences
Collecte des préférences humaines, classement comparatif, données d'entraînement du modèle de récompense et flux de travail d'alignement comportemental — structurés pour faire passer l'IA physique du stade fonctionnel à celui de la confiance.
Évaluation et points de référence
Ensembles de régression, bibliothèques de cas limites, couverture des scénarios de sécurité et bancs d'essai de préparation à la publication spécialement conçus pour les systèmes d'IA physiques.
Revue avec l'humain dans la boucle
Validation par des experts, gestion des exceptions, assurance qualité et boucles de rétroaction continues qui améliorent la fiabilité et réduisent l'écart entre les résultats du modèle et le réentraînement.
Données d'entraînement pour l'IA physique conçues pour les équipes de robotique, d'autonomie et d'IA incarnée
Humanoïdes et IA incarnée
Former des systèmes capables d'interpréter leur environnement, de suivre des instructions et d'interagir plus sûrement avec les personnes, les outils et les espaces, grâce à des données de démonstration ancrées dans l'activité humaine réelle.
Mobilité autonome
Assurer la perception, la compréhension de la scène, la navigation et la sécurité opérationnelle des véhicules et des plateformes mobiles, avec une couverture intégrée des cas limites et des scénarios de sécurité.
Automatisation industrielle et usines intelligentes
Améliorer la vision industrielle, la détection des risques pour la sécurité des travailleurs, la surveillance des processus et la gestion des exceptions dans les environnements complexes où les exigences de fiabilité sont les plus élevées.
Automatisation des entrepôts et des tâches
Prise en charge du prélèvement et du placement, des flux de travail à long terme et de la gestion des exceptions réelles pour les opérations robotiques — de la création initiale de l'ensemble de données jusqu'aux points de référence de préparation au déploiement.
Collecte et annotation de données pour chaque cas d'utilisation de l'IA physique
De la capture comportementale à la première personne aux pipelines de simulation multi-capteurs, Shaip collecte et annote les données dont votre système spécifique a besoin, à l'échelle et avec la qualité requises pour le déploiement.
Apprentissage par démonstration de robots humanoïdes
Capturez des démonstrations étape par étape des tâches humaines à l'aide de caméras montées sur la tête et du suivi des mains afin d'établir une vérité de terrain pour l'apprentissage par imitation dans les flux de travail de préparation de commandes en entrepôt, d'assemblage et de cuisine.
Capture d'activité égocentrique et pipelines Real2Sim
Créez des ensembles de données à la première personne grâce à des casques de réalité virtuelle, des caméras montées sur la tête et des dispositifs portables pour des tâches de marche, de cueillette, de cuisine et d'assemblage, structurés pour une formation directe ou une conversion de simulation.
Collecte de données de fusion multi-capteurs
Gérez les pipelines de collecte synchronisés de données Vision, IMU, LiDAR et audio avec des flux de travail de configuration, d'alignement temporel, d'assurance qualité et d'annotation pour les systèmes de robotique autonome et d'IA spatiale.
Collection de cas limites de systèmes autonomes
Capturez les scénarios opérationnels rares et à haut risque tels que les occlusions, les conditions de faible luminosité et les environnements encombrés afin d'améliorer les performances du modèle là où les ensembles de données génériques sont insuffisants.
Lunettes intelligentes et formation à l'IA portable
Collecter des ensembles de données POV réelles provenant de lunettes intelligentes et d'appareils de réalité mixte pour la reconnaissance d'objets, la compréhension du contexte, la cartographie du regard et l'étiquetage des interactions spatiales de l'interface utilisateur.
Surveillance de la sécurité et de la conformité industrielles
Capturer le comportement des travailleurs dans les usines, les sites pétroliers et gaziers et les chantiers de construction pour la détection des EPI, l'identification des actions dangereuses, l'examen de l'ergonomie et l'annotation au niveau de l'événement.
Données de mouvement pour les soins de santé et la réadaptation
Prise en charge de l'analyse de la démarche, du suivi des mouvements thérapeutiques et de la surveillance des personnes âgées grâce à l'annotation du squelette en 42 points clés, l'analyse des angles articulaires, l'étiquetage des phases de mouvement et l'étiquetage des risques de chute.
Formation à l'interaction et aux gestes en réalité augmentée/réalité virtuelle
Créer des ensembles de données riches en gestes pour les interactions de pointage, de saisie et de défilement à l'aide de casques VR avec suivi des mains et des yeux dans des écosystèmes de réalité mixte.
Autres cas d'utilisation de l'IA physique pris en charge
- Tâches de manipulation robotique et de prélèvement/déplacement
- Systèmes de navigation et de mobilité
- Entrepôt, logistique et robotique industrielle
- Assistants incarnés et robots de service
- ensembles de données sur l'interaction homme-robot
- Modèles vision-langage conditionnés par l'action
- Exécution de tâches en plusieurs étapes et flux de travail de clonage comportemental
- Évaluation de la sécurité, des cas limites et des modes de défaillance
Ce qui distingue Shaip de tous les autres fournisseurs de données d'IA
Pas un outil d'annotation ponctuelle. Pas une plateforme de crowdsourcing. La couche d'infrastructure de données intégrée qui manquait à votre équipe d'IA physique.
Infrastructure de bout en bout : De l'annotation ponctuelle à la collecte en conditions réelles, en passant par la génération de données synthétiques, la validation de niveau RLHF et les analyses comparatives de scénarios de sécurité — le tout dans le cadre d'une seule mission.
Collection mondiale à grande échelle : Des démonstrations, des activités humaines et la capture de scénarios réels à travers différentes zones géographiques, environnements et types de tâches — gérées, et non issues du crowdsourcing.
Profondeur d'annotation multimodale : Vision, LiDAR, langage, action et contexte de flux de travail — structurés pour la manière dont l'IA physique s'entraîne, s'évalue et est déployée.
Personnel géré et infrastructure de qualité : Des experts du domaine certifiés, des flux de travail d'assurance qualité structurés, des certifications ISO, SOC 2 et HIPAA — conçus pour une précision de niveau déploiement.
En présentiel + environnements réels : Capture en studio contrôlée et environnements réels en direct : les deux sont disponibles et gérés. Scénarios personnalisés et génération de cas particuliers inclus.
Environnements réels. Pas des données de laboratoire.
Les modèles d'IA physique échouent dans le monde réel lorsqu'ils sont entraînés uniquement sur des images de laboratoire impeccables et soigneusement sélectionnées. Le réseau de collecteurs de Shaip capture des données sur les surfaces réelles où votre modèle sera utilisé, dans les environnements de consommation, de vente au détail, industriels et de mobilité.
IA physique : définition et différences
Systèmes d'IA qui opérer et interagir avec le monde physique grâce à des capteurs, des systèmes de contrôle et des actionneurs — faisant le lien entre l'intelligence et l'action dans le monde réel.
Des modèles de base, une meilleure simulation, des capteurs plus performants et une puissance de calcul en périphérie accrue rendent autonomie pratique dans le monde réel à grande échelle pour la première fois.
Hébergement de haute qualité données multimodales (vision + langage + action), couverture des cas limites, boucles de validation et chemins plus sûrs de la simulation au déploiement.
Non pas en tant que fabricant de robots — mais en tant que partenaire en infrastructure de données et validation derrière les équipes d'IA physique qui conçoivent la prochaine génération de systèmes autonomes.
Histoires réussies
The Data Ops Backbone Behind a 10,000-Hour Humanoid Robotics Motion Data
L'apprentissage entre simulation et réalité exige plus qu'un simple volume de données : il nécessite des données de mouvement fiables, calibrées et validées par la tâche, à grande échelle. Pour un client spécialisé en robotique humanoïde, Shaip a conçu l'infrastructure de traitement des données de bout en bout : configuration de scènes par QR code, suivi par cinq capteurs, répétitions encadrées et assurance qualité pour la préparation des modèles. Ce dispositif a permis de générer 10 000 heures de données de mouvement en réalité virtuelle égocentrique, impliquant environ 4 000 participants et 100 tâches, en seulement 30 jours.
La pile de données d'IA physique
Différentes couches de données offrent différentes fonctionnalités. Shaip prend en charge la pile intégrée nécessaire à l'entraînement, à la validation et au renforcement des systèmes d'IA pour le monde réel.
| Couche de capacité | Type de jeu de données clé | Comment Shaip le soutient |
|---|---|---|
L1 Compréhension humaine |
Données sur l'activité humaine et les manifestations | Collection mondiale de scénarios réels, de démonstrations humaines et de contextes liés aux tâches, couvrant divers environnements et populations. |
L2 Exécution des tâches |
données de manipulation de robots | Capture et annotation structurées des trajectoires, des états articulaires, des interactions entre objets et des flux de travail — conçues pour la répétabilité et l'évolutivité. |
L3 Instruction suivante |
Données Vision-Langage-Action (VLA) | Alignement des entrées visuelles, des instructions linguistiques et des trajectoires d'action pour une exécution dans le monde réel — y compris la prise en charge du réglage fin des modèles VLA. |
L4 Achèvement du flux de travail |
données de tâches à long terme | Ensembles de données de tâches multi-étapes, ensembles d'évaluation et gestion des exceptions pour les séquences complexes — permettant des performances robustes sur des tâches étendues. |
Sécurité et conformité
Prêt à construire une IA physique qui se déploie réellement ?
Discutez avec Shaip des infrastructures de données multimodales, de la génération de données synthétiques, du RLHF, des flux de travail d'évaluation et de la validation humaine dans la boucle pour la robotique, l'autonomie et l'IA incarnée.
Foire Aux Questions (FAQ)
Comment Shaip se procure-t-il des données d'entraînement physique pour l'IA de manière légale et éthique ?
Toutes les données Shaip sont collectées avec le consentement éclairé et signé des participants, ainsi que des documents précisant leurs droits et conditions d'utilisation. Nous menons des campagnes de capture contrôlées en studio, des collectes sur le terrain et des programmes à domicile, chacun avec son propre cadre de consentement conforme au RGPD, au CCPA, à l'HIPAA et aux normes de confidentialité régionales. Nous n'effectuons aucune extraction de données, nous ne réutilisons pas les vidéos publiques et chaque ensemble de données est fourni avec un historique de provenance vérifiable pour les besoins du service juridique de l'entreprise.
À quelle vitesse Shaip peut-il fournir un premier ensemble de données pour un projet pilote d'IA physique ?
Les délais typiques des pilotes se déroulent comme suit :in Le délai entre la signature du cahier des charges et la première livraison peut varier de quelques semaines selon l'environnement de collecte, le type de capteurs et les exigences des participants. Les démonstrations en studio et les captures centrées sur l'utilisateur sont généralement plus rapides ; les programmes de fusion multisensorielle avec LiDAR et systèmes calibrés prennent plus de temps.
Shaip peut-il prendre en charge les flux de travail de simulation à réalité ?
Shaip propose des solutions de capture de données réelles, de génération de données synthétiques et de conversion de données réelles en données simulées, avec des boucles de validation structurées pour réduire l'écart entre simulations et données réelles. Cela inclut l'augmentation de données synthétiques aléatoire par domaine, l'injection de cas limites et des benchmarks appariés de données réelles et synthétiques.
Quelles modalités de capteurs Shaip capture-t-il et annote-t-il ?
Caméra (RVB, monochrome, événementiel), profondeur (stéréo, lumière structurée, ToF), LiDAR, IMU, radar, audio, force/couple, suivi des mains, suivi oculaire, GPS et télématique. Tous les canaux sont synchronisés temporellement avec les métadonnées d'étalonnage.
Comment Shaip gère-t-il les cas limites et les scénarios critiques pour la sécurité de l'IA physique ?
Shaip utilise des taxonomies structurées pour la collecte de cas limites : occlusion, faible luminosité, conditions météorologiques défavorables, environnements à haute densité, comportements atypiques des acteurs et scripts d’événements rares. Les livrables comprennent des ensembles de tests de régression, des référentiels de préparation à la mise en production et une couverture des scénarios de sécurité associée aux niveaux de risque de déploiement.
Quelles certifications de conformité possède Shaip ?
ISO 27001, SOC 2 Type II, contrôles conformes à la loi HIPAA, RGPD. Des cadres de conformité supplémentaires sont mis en œuvre pour chaque programme, le cas échéant.
Comment Shaip gère-t-il la qualité des annotations d'IA physique ?
Shaip utilise un processus d'assurance qualité à plusieurs niveaux : Ubiquity QA pour la validation initiale, CPA (Shaip Review) pour l'étalonnage sur l'ensemble de référence et Shaip Validation pour la revue de la version finale. Les seuils d'accord inter-annotateurs, de validation par consensus et d'acceptation spécifiques à chaque tâche sont configurés pour chaque projet.
Shaip fournit-il des données RLHF et de préférences pour l'IA physique ?
Oui. Collecte des préférences humaines, classement comparatif, données d'entraînement du modèle de récompense et flux de travail d'alignement comportemental — adaptés aux politiques robotiques, à l'alignement VLA et aux modèles de récompense de génération vidéo.
