คำตอบเผยแพร่แล้ว19 แหล่งที่มา
D-Robotics จับมือ GigaAI พา GigaBrain-0.7 ลงหุ่นยนต์จริงได้แค่ไหน
เป้าหมายคือชุดซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์สำหรับ AI หุ่นยนต์ที่ประมวลผลบนตัวเครื่อง ปรับใช้ซ้ำได้และมีต้นทุนที่เข้าถึงได้ โดยเริ่มจากการปรับ GigaBrain 0.7 ให้เข้ากับ Sunrise S600 [8][9] โมเดลแยกงานด้านการลงมือทำ การเข้าใจและวางแผน และการคาดการณ์ผลออกเป็นสามระบบ ขณะที่ Action Expert ออกแบบมาเพื่อแบ่งปันความสามารถด้านการเคลื...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Solรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- เป้าหมายคือชุดซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์สำหรับ AI หุ่นยนต์ที่ประมวลผลบนตัวเครื่อง ปรับใช้ซ้ำได้และมีต้นทุนที่เข้าถึงได้ โดยเริ่มจากการปรับ GigaBrain 0.7 ให้เข้ากับ Sunrise S600 [8][9]
- โมเดลแยกงานด้านการลงมือทำ การเข้าใจและวางแผน และการคาดการณ์ผลออกเป็นสามระบบ ขณะที่ Action Expert ออกแบบมาเพื่อแบ่งปันความสามารถด้านการเคลื่อนไหวระหว่างหุ่นยนต์ต่างรูปแบบ [17]
- สเปก 560 TOPS ที่ INT8 และฐานลูกค้า S600 เป็นจุดตั้งต้น แต่ยังไม่มีผลทดสอบเพียงพอที่จะยืนยันว่าชุด GigaBrain 0.7 บน S600 พร้อมเป็นต้นแบบอ้างอิงสำหรับใช้งานภาคสนาม [1][6][9]
AI พรอมต์
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does the D Robotics–GigaAI partnership aim to deliver by adapting the open weight GigaBrain 0.7 embodied model to the 560 TOPS INT8 Sun. Article summary: D Robotics and GigaAI aim to turn GigaBrain 0.7 and the Sunrise S600 into a reproducible, affordable on device robotics stack—not simply demonstrate that a model runs on a chip.. Topic tags: general web, ai safety, llm, ai, workflow. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icon
การทำให้โมเดล AI รันบนชิปได้ เป็นคนละเรื่องกับการทำให้หุ่นยนต์มองสถานการณ์ ตัดสินใจ และขยับตัวได้อย่างต่อเนื่อง นี่คือโจทย์ของความร่วมมือระหว่าง D-Robotics กับ GigaAI: ทั้งสองต้องการพัฒนาชุดซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์สำหรับ AI เชิงกายภาพ หรือ AI ที่รับรู้และลงมือทำผ่านตัวหุ่นยนต์ โดยประมวลผลบนตัวเครื่องแทนการพึ่งเซิร์ฟเวอร์ตลอดเวลา งานระยะแรกคือปรับโมเดล GigaBrain-0.7 ซึ่งเปิดให้เข้าถึงน้ำหนักโมเดล ให้ทำงานร่วมกับแพลตฟอร์ม Sunrise S600 ในแนวทางที่นำไปปรับใช้ซ้ำและมีต้นทุนที่เข้าถึงได้ ไม่ใช่เพียงสาธิตว่าโมเดลเปิดติดบนชิป 8
9
17
จากการจำลองสถานการณ์สู่การขยับตัวจริง
GigaBrain-0.7 แบ่งหน้าที่เป็นสามระบบ: System 1 สร้างชุดคำสั่งการเคลื่อนไหวต่อเนื่อง, System 2 ทำความเข้าใจสิ่งที่เห็นและคำสั่งเพื่อวางแผนงาน, ส่วน System 3 คาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นและประเมินความคืบหน้า แนวคิดนี้ช่วยแยกคำถามว่า “ต้องทำอะไร” ออกจาก “จะขยับอย่างไร” และ “ผลที่ตามมาน่าจะเป็นอย่างไร” 17
ในกระบวนการพัฒนา GigaWorld มีบทบาทสร้างสถานการณ์จำลอง คาดการณ์ผลของการกระทำ ประเมินกลยุทธ์ และนำกรณีที่ล้มเหลวกลับมาฝึกซ้ำ ขณะที่ GigaWorld-Policy เชื่อมการคาดการณ์กับการเรียนรู้การกระทำให้ใกล้กันขึ้น โดยออกแบบให้ถอดรหัสคำสั่งการกระทำได้โดยไม่ต้องสร้างวิดีโอทุกครั้งที่ประมวลผล งานวิจัยของ GigaBrain-0.7 ยังระบุถึง Action Expert ที่คำนึงถึงรูปแบบตัวหุ่นยนต์ เพื่อแบ่งปันแกนความสามารถด้านการเคลื่อนไหวระหว่างหุ่นยนต์ที่มีองศาการเคลื่อนที่และวิธีควบคุมต่างกัน แทนการเริ่มสร้างนโยบายควบคุมใหม่ทั้งหมดสำหรับทุกเครื่อง 1
9
2
17
ชิปแรงพอหรือไม่ ต้องดูมากกว่าตัวเลข TOPS
D-Robotics ระบุว่า S600 มีกำลังประมวลผลสูงสุด 560 TOPS ที่ความแม่นยำ INT8 พร้อม BPU สี่คอร์, CPU Cortex-A78AE 18 คอร์, MCU สำหรับงานเรียลไทม์หกคอร์ และแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 204.8 GB/s ชุดพัฒนารองรับการเชื่อมต่อกล้องและอุปกรณ์ขยาย จึงเป็นฐานสำหรับทดลองงานรับรู้และควบคุมบนหุ่นยนต์หลายรูปแบบ 1
11
อย่างไรก็ตาม TOPS เป็นตัวเลขกำลังประมวลผลสูงสุด ไม่ใช่หลักฐานว่าหุ่นยนต์จะตอบสนองทันเวลาในทุกขั้นตอน งานปรับโมเดลให้เข้ากับ S600 จึงต้องครอบคลุมการแปลงโมเดล การลดความละเอียดตัวเลขเพื่อให้รันได้อย่างมีประสิทธิภาพ หรือ quantization และการทดสอบบนฮาร์ดแวร์จริง โดยวัดด้วยว่าการแปลงนั้นทำให้คำสั่งการเคลื่อนไหวคลาดเคลื่อนเพียงใด ไม่ใช่วัดเพียงความเร็วของโมเดล 8
15
มีผู้ใช้ S600 แล้ว แต่ยังไม่ใช่ผลพิสูจน์ของโครงการนี้
แนวทางที่ประกาศครอบคลุมหุ่นยนต์ต่างรูปแบบสำหรับงานบ้าน อุตสาหกรรม และบริการเชิงพาณิชย์ โดยความร่วมมือยังอยู่ในขั้นวางแผนปรับโมเดลและฮาร์ดแวร์ให้ทำงานร่วมกันลึกขึ้น ไม่ใช่การประกาศผลิตภัณฑ์ GigaBrain-0.7 บน S600 ที่เสร็จพร้อมใช้แล้ว 8
9
15
D-Robotics ระบุว่ามีลูกค้าด้าน AI หุ่นยนต์ใช้ S600 มากกว่า 20 ราย รวมถึง UBTECH, X Square Robot และ FOURIER ข้อมูลนี้สะท้อนว่าชิปมีฐานการนำไปใช้ แต่ ไม่ได้หมายความว่าลูกค้าเหล่านั้นใช้ชุด GigaBrain-0.7 ที่พัฒนาร่วมกับ GigaAI 6
7
ดังนั้น โครงการนี้มีองค์ประกอบที่น่าจับตาสำหรับการเป็น ต้นแบบอ้างอิง ของ AI บนตัวหุ่นยนต์ ทั้งโมเดลที่เปิดน้ำหนัก สถาปัตยกรรมรองรับหุ่นยนต์หลายรูปแบบ และแพลตฟอร์มชิปสำหรับการพัฒนา แต่สถานะ “พร้อมใช้ภาคสนาม” ยังต้องรอผลทดสอบระดับหุ่นยนต์จริง: เวลาตอบสนองตั้งแต่รับข้อมูลถึงสั่งการ อัตราการควบคุมที่รักษาได้ต่อเนื่อง การใช้พลังงานและความร้อน ความคลาดเคลื่อนหลัง quantization อัตราทำงานสำเร็จและฟื้นตัวจากความผิดพลาด ตลอดจนต้นทุนการปรับใช้กับหุ่นยนต์แต่ละแบบ หลักฐานที่มีขณะนี้ยังไม่เพียงพอจะยืนยันผลลัพธ์เหล่านั้น 1
8
9
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "D-Robotics จับมือ GigaAI พา GigaBrain-0.7 ลงหุ่นยนต์จริงได้แค่ไหน" คืออะไร
เป้าหมายคือชุดซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์สำหรับ AI หุ่นยนต์ที่ประมวลผลบนตัวเครื่อง ปรับใช้ซ้ำได้และมีต้นทุนที่เข้าถึงได้ โดยเริ่มจากการปรับ GigaBrain 0.7 ให้เข้ากับ Sunrise S600 [8][9]
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
เป้าหมายคือชุดซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์สำหรับ AI หุ่นยนต์ที่ประมวลผลบนตัวเครื่อง ปรับใช้ซ้ำได้และมีต้นทุนที่เข้าถึงได้ โดยเริ่มจากการปรับ GigaBrain 0.7 ให้เข้ากับ Sunrise S600 [8][9] โมเดลแยกงานด้านการลงมือทำ การเข้าใจและวางแผน และการคาดการณ์ผลออกเป็นสามระบบ ขณะที่ Action Expert ออกแบบมาเพื่อแบ่งปันความสามารถด้านการเคลื่อนไหวระหว่างหุ่นยนต์ต่างรูปแบบ [17]
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
สเปก 560 TOPS ที่ INT8 และฐานลูกค้า S600 เป็นจุดตั้งต้น แต่ยังไม่มีผลทดสอบเพียงพอที่จะยืนยันว่าชุด GigaBrain 0.7 บน S600 พร้อมเป็นต้นแบบอ้างอิงสำหรับใช้งานภาคสนาม [1][6][9]