Официальный веб-сайт www.binance.com/zh-cn :введите официальный веб-сайт ☜☜
Приложение: ☞☞official App Download☜☜
Недавно технология Hangzhou Qunkeng вновь стала в центре внимания технологического сообщества с ее пространственной моделью Spatiallm с открытым исходным кодом. Эта инновационная модель была специально упомянута Google в исследовательской статье, отмечающую его основной прорыв в обучении роботов. Основная функция Spatiallm заключается в том, что она может позволить роботам понимать геометрические отношения физического мира с помощью обычных видео, обеспечивая совершенно новые возможности для обучения роботов.
Spatiallm уникален тем, что он может преобразовать видео, снимаемые мобильными телефонами в точную трехмерную информацию о пространственном макете. Пользователям нужно записывать сцену дома только со своими мобильными телефонами, и Spatiallm может генерировать подробную 3D -модель, включая структуру комнаты, расположение мебели и ширину канала. Эта технология не только значительно снижает стоимость обучения роботов, но и значительно повышает эффективность обучения, прокладывает путь для популяризации и применения технологии роботов.
На конференции GTC2025 CNK Technology также продемонстрировала свою виртуальную учебную платформу Spatialverse. Эта платформа объединяет данные, генерируемые Spatiallm, позволяя роботам обучать сложные задачи, такие как избегание препятствий и захват в моделируемой среде, тем самым достигая полной закрытой цикл от познания к действию. Благодаря этой системе роботы могут не только «видеть» пространственную макет, но и понимать, как работать в сложных средах, что обеспечивает мощную техническую поддержку для применения роботов в реальном мире.
Принцип работы Spatiallm основан на технологии MAST3R-SLAM, которая разбирает видео в бесчисленные рамы, извлекает детали объектов, таких как диваны и таблицы, и превращает их в модель облака точек. Затем модель преобразует эти данные в структурированный 3D -макет, записывая информацию ключа о каждом объекте, такую как размер и положение. По сравнению с традиционными методами обучения, Spatiallm не только экономит время и ресурсы, но и значительно улучшает пространственную когнитивную способность робота, позволяя ему лучше адаптироваться к сложной среде.
Что уникально в этой технологии, так это то, что она позволяет роботам понимать и справляться с сложными изменениями в окружающей среде, таких как люди. Будь то повседневные предметы в домашней жизни или инструменты на рабочем месте, Spatiallm помогает роботам быстро адаптироваться и выполнять задачи. Эта возможность имеет решающее значение для повышения производительности роботов в реальных условиях, особенно в текущей области воплощенного интеллекта, где многие технологии все еще сталкиваются с трудностями при их реализации.
Через Spatiallm и Spatialverse с открытым исходным кодом CNK изменяет будущее обучения роботов, позволяя ему гибко реагировать на проблемы в реальном мире. Широко распространенное применение этой технологии не только способствует дальнейшему развитию технологий робототехники, но также принесет больше удобства для человеческой жизни.
Адрес проекта: https://top.aibase.com/tool/spatiallm