Przegląd
Covariant to firma zajmująca się robotyką zajmującą się sztuczną inteligencją, która zbudowała duże „modele podstawowe” robotów, pozwalając robotycznym ramionom widzieć, analizować i wybierać obiekty, których nigdy wcześniej nie spotkały. Ma to znaczenie, ponieważ wprowadziło przepis na model językowy szerokiego szkolenia wstępnego do fizycznej manipulacji w magazynach.
Kowariantne modele robotyczne najlepiej rozumieć w kontekście strategii, dostępu do modelu, decyzji dotyczących platform i partnerstw ekosystemowych.
Głębokie nurkowanie
Założona w 2017 roku przez badaczy sztucznej inteligencji, w tym Pietera Abbeela, Petera Chena i Rocky Duana z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley i korzeni OpenAI, firma Covariant zbudowała Covariant Brain, oprogramowanie AI, które napędza ramiona robotyczne do kompletacji i sortowania w magazynach. Jej wyjątkowy produkt, RFM-1 (Robotics Foundation Model 1), wprowadzony w 2024 r., został przeszkolony na podstawie ogromnych ilości rzeczywistych danych dotyczących kompletacji, a także tekstu i obrazów, dzięki czemu roboty mogły obsługiwać niechlujne pojemniki z nieznanymi przedmiotami, a nawet reagować na instrukcje w języku naturalnym. Zamiast programować każdy element, system dokonuje uogólnień na podstawie doświadczenia, tak jak duży model językowy dokonuje uogólnień w całym tekście. W 2024 r. duża część zespołu Covariant, w tym jej założyciele, została zatrudniona przez firmę Amazon w ramach umowy dotyczącej licencji i talentów, co zasygnalizowało, jak strategiczne stały się podstawowe modele robotów.
Wgląd techniczny
RFM-1 to multimodalny transformator szkolący się na tekście, obrazach, wideo, odczytach czujników robota i działaniach motorycznych, traktując je jako żetony w jednej sekwencji. Przewidując następny znak w tych modalnościach, uczy się fizycznej przyczyny i skutku, dzięki czemu może być podpowiadany za pomocą języka i rozumowania, co zrobi chwyt przed podjęciem działania. Dzięki temu pojedynczy model może sterować różnymi robotami i uchwycić nowatorskie obiekty bez konieczności projektowania poszczególnych elementów, co odzwierciedla wpływ szerokiego szkolenia wstępnego na ogólne umiejętności językowe.
Opanowanie kowariantnych modeli fundamentów robotów
Covariant to firma zajmująca się robotyką zajmującą się sztuczną inteligencją, która zbudowała duże „modele podstawowe” robotów, pozwalając robotycznym ramionom widzieć, analizować i wybierać obiekty, których nigdy wcześniej nie spotkały. Ma to znaczenie, ponieważ wprowadziło przepis na model językowy szerokiego szkolenia wstępnego do fizycznej manipulacji w magazynach. Kowariantne modele robotyczne najlepiej rozumieć w kontekście strategii, dostępu do modelu, decyzji dotyczących platform i partnerstw ekosystemowych. Aby zbudować głębokie zrozumienie, traktuj kowariantne modele robotyczne jako model operacyjny, a nie pojedynczą funkcję: zdefiniuj pożądane wyniki, wyjaśnij założenia i oddziel to, co system może zrobić niezawodnie, od tego, co wciąż wymaga fachowej oceny.
W praktyce silne zespoły korzystające z Covariant Robotic Foundation Models oceniają strategię dostawcy, niezawodność planu działania i ryzyko uzależnienia przed podjęciem decyzji. Dokumentują wyraźne kryteria sukcesu, testują realistyczne dane i przepływy pracy oraz wykonują iteracje w oparciu o zaobserwowane wzorce niepowodzeń, a nie jednorazowe zwycięstwa w testach porównawczych. W tym miejscu teoretyczne zrozumienie zamienia się w trwałe możliwości w zakresie produktu, polityki i operacji.
Plany dostawców wpływają na to, jakie funkcje Twój zespół będzie mógł dalej tworzyć. Jednocześnie ogłoszenia o uruchomieniu mogą przewyższyć stabilność rzeczywistych procesów produkcyjnych. Najbardziej odporne podejście polega na połączeniu szybkości eksperymentowania z dyscypliną zarządzania: przeprowadzanie programów pilotażowych, gromadzenie dowodów, publikowanie dzienników decyzji i ciągłe aktualizowanie zabezpieczeń w miarę ewolucji zachowań modelu, oczekiwań użytkowników i wymagań prawnych.
Wpływ strategiczny
Plany dostawców wpływają na to, jakie funkcje Twój zespół będzie mógł dalej tworzyć.
Plany dostawców wpływają na to, jakie funkcje Twój zespół będzie mógł dalej tworzyć. W przypadku wdrożeń wysokiej jakości przekłada się to na mierzalne zasady działania, granice własności i rytuały cyklicznych przeglądów, dzięki czemu zespoły mogą zwiększać pewność siebie zamiast skalować niejednoznaczność.
Warunki handlowe i opcje wdrożenia wpływają na długoterminowe koszty i ryzyko.
Warunki handlowe i opcje wdrożenia wpływają na długoterminowe koszty i ryzyko. W przypadku wdrożeń wysokiej jakości przekłada się to na mierzalne zasady działania, granice własności i rytuały cyklicznych przeglądów, dzięki czemu zespoły mogą zwiększać pewność siebie zamiast skalować niejednoznaczność.
Zachęty firmowe kształtują wady produktów, postawę bezpieczeństwa i otwartość.
Zachęty firmowe kształtują wady produktów, postawę bezpieczeństwa i otwartość. W przypadku wdrożeń wysokiej jakości przekłada się to na mierzalne zasady działania, granice własności i rytuały cyklicznych przeglądów, dzięki czemu zespoły mogą zwiększać pewność siebie zamiast skalować niejednoznaczność.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Wybieranie różnorodnych, nigdy wcześniej nie widzianych przedmiotów z zagraconych pojemników magazynowych na potrzeby zamówień w handlu elektronicznym
Sortowanie przesyłek według miejsca przeznaczenia na logistycznych liniach indukcyjnych bez programowania poszczególnych sztuk
Używanie podpowiedzi w języku naturalnym do informowania ramienia robota, czego ma się chwycić lub jak obchodzić się z jakimś przedmiotem
Zasilanie robotów magazynowych innych firm za pośrednictwem platformy oprogramowania Covariant Brain
Wzorce implementacyjne
Kowariantne Robotyczne Modele Fundamentowe w praktyce
Wybieranie różnorodnych, nigdy wcześniej nie widzianych przedmiotów z zagraconych pojemników magazynowych na potrzeby zamówień w handlu elektronicznym.
Wybieranie różnorodnych, nigdy wcześniej nie widzianych przedmiotów z zagraconych pojemników magazynowych na potrzeby zamówień e-commerce Zespoły zwykle uzyskują lepsze wyniki, gdy z góry zdefiniują progi jakości, utrzymują ludzką ścieżkę eskalacji w przypadku spraw brzegowych i śledzą zarówno wzrost produktywności, jak i koszty błędów w czasie.
Kowariantne Robotyczne Modele Fundamentowe w praktyce
Sortowanie przesyłek według miejsca przeznaczenia na logistycznych liniach indukcyjnych bez programowania poszczególnych sztuk.
Sortowanie paczek według miejsca docelowego na logistycznych liniach indukcyjnych bez programowania poszczególnych pozycji Zespoły zwykle uzyskują lepsze wyniki, gdy z góry zdefiniują progi jakości, utrzymują ludzką ścieżkę eskalacji w przypadku przypadków brzegowych i śledzą zarówno wzrost produktywności, jak i koszty błędów w czasie.
Kowariantne Robotyczne Modele Fundamentowe w praktyce
Używanie podpowiedzi w języku naturalnym do informowania ramienia robota, czego ma się chwycić lub jak obchodzić się z jakimś przedmiotem.
Używanie podpowiedzi w języku naturalnym do informowania ramienia robota, czego ma się chwycić lub jak obchodzić się z przedmiotem. Zespoły zwykle uzyskują lepsze wyniki, gdy z góry zdefiniują progi jakości, utrzymują ludzką ścieżkę eskalacji w przypadku przypadków brzegowych oraz śledzą zarówno wzrost produktywności, jak i koszty błędów w czasie.
Kowariantne Robotyczne Modele Fundamentowe w praktyce
Zasilanie robotów magazynowych innych firm za pośrednictwem platformy oprogramowania Covariant Brain.
Zasilanie robotów magazynowych innych firm za pośrednictwem platformy oprogramowania Covariant Brain Zespoły zwykle uzyskują lepsze wyniki, gdy z góry zdefiniują progi jakości, utrzymują ludzką ścieżkę eskalacji w przypadku przypadków brzegowych i śledzą zarówno wzrost produktywności, jak i koszty błędów w czasie.
Zagrożenia i poręcze
Ogłoszenia o wprowadzeniu na rynek mogą przekroczyć stabilność w rzeczywistych przepływach pracy.
Ceny interfejsów API lub zmiany zasad mogą z dnia na dzień złamać założenia.
Zależność od jednego dostawcy zwiększa koszty uzależnienia i migracji.
Plan wdrożenia
Oceniaj dostawców, korzystając z własnych zadań i zbiorów danych.
Oceniaj dostawców, korzystając z własnych zadań i zbiorów danych. Traktuj każdy krok jako bramkę dowodową: jeśli kryteria nie są spełnione, wstrzymaj wdrażanie, uzupełnij lukę i dopiero wtedy zwiększ wykorzystanie.
Przed integracją przejrzyj warunki dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i prawa.
Przed integracją przejrzyj warunki dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i prawa. Traktuj każdy krok jako bramkę dowodową: jeśli kryteria nie są spełnione, wstrzymaj wdrażanie, uzupełnij lukę i dopiero wtedy zwiększ wykorzystanie.
Utrzymuj plan awaryjny dla różnych modeli i dostawców.
Utrzymuj plan awaryjny dla różnych modeli i dostawców. Traktuj każdy krok jako bramkę dowodową: jeśli kryteria nie są spełnione, wstrzymaj wdrażanie, uzupełnij lukę i dopiero wtedy zwiększ wykorzystanie.
Monitoruj informacje o wersji, aby zmiany w planie działania nie zaskoczyły zespołów.
Monitoruj informacje o wersji, aby zmiany w planie działania nie zaskoczyły zespołów. Traktuj każdy krok jako bramkę dowodową: jeśli kryteria nie są spełnione, wstrzymaj wdrażanie, uzupełnij lukę i dopiero wtedy zwiększ wykorzystanie.