Apptronik 推出 Apollo 2 及旗舰级数据采集与训练中心

Apptronik 提供了一种双足配置,用于在为人类设计的空间中移动,而轮式底盘则确保了在高吞吐量环境中的稳定性和效率。| 来源:Apptronik
Apptronik 昨日发布了两项重大公告。首先,该公司推出了升级版类人机器人“Apollo 2”;其次,其位于得克萨斯州奥斯汀市、专为类人机器人打造的旗舰级数据采集与训练基地——新扩建的“机器人公园”(Robot Park)正式启用。
“阿波罗 2 号”提供双足行走和轮式底盘两种配置。Apptronik 表示,该机器人旨在通过大规模数据采集来学习现实世界中的任务。这使该公司能够从广泛的任务和环境中收集多样化的数据。
作为Apptronik与谷歌DeepMind研究合作的一部分,Apollo 2收集的数据有助于推进Gemini Robotics——即谷歌DeepMind在机器人领域的基模项目。
奥斯汀基地加入了Apptronik在全球客户和合作伙伴站点不断扩大的“机器人园区”网络。该公司表示,该基地、Apollo 2及其研究合作共同构成了一个集成系统,用于快速开发和部署类人机器人智能。
“多年来,业界一直在演示中展示机器人能做什么。 而我们专注于它们在日常工作中能做什么,”Apptronik联合创始人兼首席执行官杰夫·卡德纳斯(Jeff Cardenas)表示。“我们正在与谷歌DeepMind机器人团队共同构建一个持续学习循环:机器人在真实环境中执行实际任务,通过工作收集数据,并在每个循环中不断提升。”
“Robot Park 提供了支撑这一过程的数据采集能力,而 Apollo 2 则是实现这一目标的机器,”他补充道,“这就是从早期原型机迈向真正可部署的人形机器人的途径。”
Apptronik表示,Apollo基于近十年的研发积累打造而成,此前已开发过15款机器人,其中包括美国宇航局(NASA)的“瓦尔基里”(Valkyrie)机器人。该公司源于德克萨斯大学奥斯汀分校的人本机器人实验室,目前拥有近300名员工。 今年早些时候,该公司筹集了5.2亿美元资金,使其累计融资总额达到近10亿美元。
Apptronik在Apollo 2上优先考虑模块化设计
Apollo 2是一款模块化的人形机器人,由人工智能驱动,一年多来一直是“机器人公园”背后的主力军。该机器人通过在“机器人公园”各站点以及客户和合作伙伴现场的部署,实现持续学习。
Apptronik表示,通过提供模块化配置的Apollo,可以优化在各种运营环境中的数据采集。该公司设计的轮式底盘符合现行工业移动机器人安全标准。据该公司称,这使其能够轻松融入客户的现有运营体系。
双足配置为复杂环境提供了最大的适应性。这使 Apptronik 能够在真实场景中持续提升其步行平台的安全性和可靠性。
“要打造真正实用的类人机器人,安全性和可靠性必须与功能能力同步提升,”Apptronik首席商务官巴里·菲利普斯(Barry Phillips)表示。“Apollo的模块化设计正是对客户对可适应性自动化需求作出的直接回应。”
“通过将‘阿波罗’打造为模块化平台,我们能够将相同的核心类人机器人技术应用于不同配置,包括符合当前工业安全标准的轮式机器人,以及具备最高适应性的双足机器人,”他说道。 “这种方法既能帮助我们为当今客户打造更优质的机器人,同时也为未来类人机器人系统的广泛应用奠定了基础。”
Apptronik表示,通过Apollo 2平台所验证和积累的一切经验,都在直接推动其商用产品Apollo 3的开发。
可扩展的数据采集推动类人机器人智能发展

Apollo 2配备了表情丰富的LED嘴部,并具备协调的灯光、语音和聆听功能,可与人类进行更自然的互动。| 来源:Apptronik
Apptronik表示,像Apollo这样的人形机器人需要大量真实世界数据来训练具身AI模型,从而实现自主运行。Robot Park正是生成这些数据的主要场所。
在奥斯汀这座新扩建的、面积近90,000平方英尺(8,361.2平方米)的设施内,无论是双足行走还是轮式“阿波罗2号”系统,都在各种客户应用场景中进行学习。这些机器人在物流、制造、零售以及其他以客户需求为导向的活动中执行任务。
为了大规模采集多样化的真实世界经验,Apptronik表示已在不断扩大的“机器人公园”网络中部署了类似的数据采集工作流。该网络包括其研究合作伙伴谷歌DeepMind,以及梅赛德斯-奔驰和全球高科技大宗物流领导者GXO等客户。
Apptronik 表示,通过远程操作与自主执行相结合,Apollo 2 持续生成大量高质量的训练数据。该公司利用这一不断扩大的数据集来训练和优化 Gemini Robotics 的 AI 模型。该公司补充道,这些模型将为其商用机器人车队做好实际部署的准备。
Apptronik表示,“机器人公园”为物理体验提供了基础。该公司通过远程操作和高保真物理模拟采集高质量数据,从而加速硬件设计和算法开发。
Apptronik表示,其多模态方法使机器人能够从多种多样的体验中学习。这进一步确保了该平台能够随着具身人工智能的最新进展而扩展。
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