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JD.com lance le terminal de données JoyEgoCam UHD destiné à l'entraînement à l'intelligence incarnée
Le 16 avril, JD.com a dévoilé la JoyEgoCam, un terminal de collecte de données en ultra-haute définition, lors de l'événement de lancement de l'écosystème d'intelligence incarnée. Conçu spécifiquement pour l’entraînement de l’intelligence incarnée en IA, ce produit matériel marque l’application de la technologie de collecte de données en ultra-haute définition et constitue la première infrastructure de données d’intelligence incarnée au monde à couvrir l’ensemble du flux de travail, de la collecte à l’évaluation, en passant par le stockage, l’étiquetage, l’entraînement, la simulation et les tests. Il vise à créer un parcours complet en boucle fermée, allant de l’acquisition de données du monde physique à la simulation et à l’évaluation de modèles.
En termes de spécifications techniques, la JoyEgoCam offre des performances robustes de niveau industriel. Elle est dotée d’un système à double caméra avec un champ de vision ultra-large de 130 degrés à la fois en vertical et en horizontal, permettant un enregistrement vidéo haute résolution en 2160x2160 à 60 images par seconde. Cette combinaison de fréquence d’images élevée et de haute résolution permet aux machines de capturer des trajectoires de mouvement extrêmement subtiles ainsi que des changements environnementaux pendant l’apprentissage, répondant ainsi aux exigences rigoureuses de la collecte de données complexes et de la simulation et de l’évaluation de haute précision dans le domaine de l’intelligence incarnée.
Sur le plan stratégique, JD.com a lancé le mois dernier la plus grande initiative de collecte de données de l’histoire de l’humanité. Ce plan poursuit des objectifs clairs : porter le volume de données vidéo issues du monde réel à plus de 10 millions d’heures d’ici deux ans. Alors que la concurrence en matière d’IA passe de l’échelle des paramètres à celle des données de haute qualité, l’initiative de JD.com vise à construire un solide avantage technologique pour la commercialisation à grande échelle de l’intelligence incarnée, en suivant la logique selon laquelle « le matériel définit les données et les données alimentent les modèles ». Cette approche renforce non seulement la capacité de généralisation des algorithmes sous-jacents, mais accélère également l’application de la technologie robotique dans les domaines de l’entreposage, de la logistique et des services multi-scénarios.
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