Situs web resmi www.binance.com/zh-cn :Masukkan situs web resmi ☜☜
Aplikasi: ☞☞ Unduh Aplikasi Resmi☜☜
Baru -baru ini, teknologi Hangzhou Qunkeng sekali lagi menjadi fokus komunitas teknologi dengan model pemahaman spasial open source spatiallm. Model inovatif ini secara khusus disebutkan oleh Google dalam makalah penelitian, menandai terobosan utamanya dalam pelatihan robot. Fungsi inti dari spatiallm adalah bahwa ia dapat memungkinkan robot untuk memahami hubungan geometris dari dunia fisik melalui video biasa, sehingga memberikan kemungkinan yang sama sekali baru untuk pelatihan robot.
Spatiallm unik karena dapat mengonversi video yang ditangkap oleh ponsel menjadi informasi tata letak spasial tiga dimensi yang tepat. Pengguna hanya perlu merekam adegan di rumah dengan ponsel mereka, dan spatiallm dapat menghasilkan model 3D terperinci, termasuk struktur ruangan, lokasi furnitur, dan lebar saluran. Teknologi ini tidak hanya sangat mengurangi biaya pelatihan robot, tetapi juga secara signifikan meningkatkan efisiensi pelatihan, membuka jalan bagi mempopulerkan dan penerapan teknologi robot.
Pada konferensi GTC2025, CNK Technology juga memamerkan platform pelatihan virtual SpatialVerse. Platform ini menggabungkan data yang dihasilkan oleh spatiallm, yang memungkinkan robot untuk melatih tugas -tugas kompleks seperti penghindaran hambatan dan meraih di lingkungan yang disimulasikan, sehingga mencapai loop tertutup lengkap dari kognisi ke tindakan. Melalui sistem ini, robot tidak hanya dapat "melihat" tata letak spasial, tetapi juga memahami cara beroperasi di lingkungan yang kompleks, yang memberikan dukungan teknis yang kuat untuk penerapan robot di dunia nyata.
Prinsip kerja spatiallm didasarkan pada teknologi Mast3R-Slam, yang membongkar video menjadi banyak bingkai, mengekstrak detail objek seperti sofa dan tabel, dan membangunnya menjadi model cloud titik. Model kemudian mengubah data ini menjadi tata letak 3D terstruktur, merekam informasi kunci tentang setiap objek, seperti ukuran dan posisi. Dibandingkan dengan metode pelatihan tradisional, spatiallm tidak hanya menghemat waktu dan sumber daya, tetapi juga secara signifikan meningkatkan kemampuan kognitif spasial robot, memungkinkannya untuk lebih beradaptasi dengan lingkungan yang kompleks.
Apa yang unik tentang teknologi ini adalah memungkinkan robot untuk memahami dan menangani perubahan lingkungan yang kompleks seperti manusia. Baik itu barang sehari -hari dalam kehidupan rumah tangga atau alat di tempat kerja, SpatiAllM membantu robot beradaptasi dengan cepat dan melakukan tugas. Kemampuan ini sangat penting untuk meningkatkan kinerja robot di lingkungan nyata, terutama di bidang saat ini dari kecerdasan yang diwujudkan, di mana banyak teknologi masih menghadapi kesulitan dalam mengimplementasikannya.
Melalui spatiallm open source dan spatialverse, CNK membentuk kembali masa depan pelatihan robot, memungkinkannya untuk menanggapi tantangan secara fleksibel di dunia nyata. Aplikasi teknologi ini yang meluas tidak hanya akan mempromosikan pengembangan lebih lanjut dari teknologi robotika, tetapi juga akan membawa lebih banyak kenyamanan bagi kehidupan manusia.
Alamat Proyek: https://top.aibase.com/tool/spatiallm