
Основателят и главен изпълнителен директор на X Square Robot Wang Qian прави презентация на събитието на компанията, проведено в Пекин на 21 април. (Снимката е предоставена на chinadaily.com.cn)
X Square Robot, стартираща компания за въплътена интелигентност с общо предназначение, заяви във вторник, че е завършила финансиране от серия B, ръководено от стратегическия инвестиционен клон на Xiaomi.
Неговите по-ранни инвеститори включват китайските технологични гиганти Alibaba, ByteDance и Meituan.
Основателят и главен изпълнителен директор Wang Qian направи съобщението на събитие на компанията, където каза, че робот от следващо поколение, задвижван от собствено разработен модел WALL-B, ще върши домакинска работа от края на май.
WALL-B, базиран на това, което компанията нарича архитектура на World Unified Model, представлява преминаване от преобладаващата рамка Vision-Language-Action към естествен мултимодален модел на синтез, полагайки техническата основа за роботите да се справят със сложни домашни сценарии.
Уанг каза, че нито един съществуващ робот не може самостоятелно да изпълнява ежедневни задачи за подреждане без дистанционно управление, като се има предвид произволната, фрагментирана и постоянно променяща се домашна среда.
За разлика от сценичните или индустриалните роботи, които разчитат на предварително зададени програми, моделът на компанията се обучава на данни от реалния свят, събрани от стотици домакинства.
Компанията си партнира с платформата за жизнени услуги 58.com, за да разположи роботи, захранвани от модела WALL-AS, в домовете на хората.
Работейки заедно с човешки чистачи, тези роботи постигнаха първото в света навлизане в домакински среди и първото широкомащабно внедряване в сложни потребителски настройки, каза компанията.
Уанг отбеляза, че WALL-B все още е на „стажантски“ етап, податлив на грешки като поставяне на чехли в кухнята или спиране на задачата по време на бърсане на маса, което понякога изисква дистанционна помощ. Той обаче каза, че моделът може да работи 24/7 и става по-умен всеки ден, докато се учи от нови данни.
