Qunhe Technology veröffentlicht die intelligente Raumplattform SpatialVerse, um die Entwicklung von Embodied Intelligence und AIGC-Training zu beschleunigen | Frontline
Text | Tian Zhe
Bearbeitung | Su Jianxun
Die Fähigkeit von humanoiden Robotern hat sich von der reinen Greiffunktion bis hin zu Gehen und Laufen entwickelt, was der Datensammlung aus Interaktionen in der realen Welt zu verdanken ist. Allerdings verwenden die meisten Roboterunternehmen eine Kombination aus realen und synthetischen Daten, da das Training in der realen Welt kostenintensiv und zeitaufwändig ist.
Obwohl synthetische Daten verschiedene reale Situationen simulieren können, gibt es dennoch Qualitätsunterschiede zu echten Daten, die die Trainingseffizienz der Roboter beeinflussen.
Am 20. November führte Qunhe Technology die Plattform SpatialVerse ein, die synthetische Daten mit der gleichen Materialbeschaffenheit wie reale Objekte bereitstellt, um das Training der Greiffähigkeit von Robotern zu beschleunigen. Derzeit kooperiert Qunhe Technology bereits mit mehreren bekannten humanoiden Roboterunternehmen in China.
Laut Chen Hang, Mitbegründer und CEO von Qunhe Technology, verfügt SpatialVerse über umfangreiche kognitive Deep-Learning-Datensätze für Innenräume und kann echte Innenraumeigenschaften simulieren, automatische Segmentierungs- und Kennzeichnungsfunktionen sowie Szene-Enhancement und plattformübergreifende Schnittstellen bieten, um räumliche Intelligenztrainingsdienste in Bereichen wie Embodied Intelligence und AIGC anzubieten.
SpatialVerse bietet eine Vielzahl kurioser Objekte zur Nutzung durch Kunden, um die Erkennungs- und Hindernisvermeidungsfähigkeiten von Robotern zu verbessern, darunter auch tierische Exkremente.
Qunhe Technology wurde 2011 von Huang Xiaohuang, Chen Hang und Zhu Hao gegründet. Die drei waren Kommilitonen an der University of Illinois at Urbana-Champaign in den USA.
Chen Hang erklärte, dass Qunhe ein Tech-Unternehmen ist, das auf GPU-Cluster und KI-Technologie basiert und einen physikalisch korrekten Weltsimulator entwickelt hat.
In den letzten Jahren hat das Unternehmen den Schwerpunkt auf die Simulation physikalischer Räume gelegt und diese in Szenarien wie echtzeitbasierendem Design-Rendering, industrieller Produktion und virtuellem physikalischem Welttraining angewendet. Bis heute hat Qunhe Technology 320 Millionen 3D-Modelle angesammelt und verzeichnet durchschnittlich 77,8 Millionen aktive Besucher pro Monat.
Im Gespräch über die Vorteile des Unternehmens betonte Huang Xiaohuang, Mitbegründer und Vorsitzender von Qunhe Technology, dass Tausende von Unternehmen die Werkzeuge von Qunhe für die Produktion nutzen. Jährlich erstellt Qunhe Millionen von Häusern, wobei jedes Einzelteil realen Objekten genau entspricht – etwas, das kein anderes Unternehmen weltweit erreicht.
Um diesen Vorteil weiter auszubauen, entwickelt Qunhe ein Ökosystem. Im letzten Jahr wurden 450 neue Ökosystemanwendungen hinzugefügt, mit einer kumulativen Nutzung von über 20 Millionen Mal, was einem Wachstum von 900% entspricht. In Bezug auf die Zusammenarbeit in der Lieferkette bietet Qunhe maßgeschneiderte Design- und Produktionslösungen für Unternehmen unterschiedlicher Größe an.
Außerdem hat Qunhe den Qizhen-Engine für Rendering und den Matrix-Engine mit mehrmodalem CAD-Großmodell vorgestellt.
Bildquelle: Qunhe Technology
Chen Hang erklärt, dass der Qizhen-Engine ein selbst entwickelter, cloud-integrierter Ray-Tracing-Engine ist, der Benutzern hilft, ihre Vorstellungskraft in den physikalischen Raum zu projizieren und dabei physikalische Genauigkeit zu gewährleisten.
Aktuell ist der Qizhen-Engine auf Version 3.5 aktualisiert worden, der nicht nur cloudbasiertes Echtzeit-Rendering ermöglicht, sondern auch realistische Renderings der physikalischen Welt erreicht. In Kombination mit KI-Technologie hat diese Engine das Problem des realistischen Renderings von organischen Materialien überwunden und kann 99% aller Materialien in der physikalischen Welt darstellen und komplexe Formen wie Menschen simulieren.
Der Matrix-Engine wandelt mit einem mehrmodalen CAD-Großmodell mehrmodale Rauminformationen in physikalische Raumlösungen um, die letztlich für die Produktion und Bauausführung genutzt werden.
Es wird berichtet, dass Qunhe basierend auf dem CAD-Großmodell angepasste Unternehmensmodelle für spezielle Szenarien von Unternehmen und Branchen bereitgestellt hat. Gegenwärtig hat Qunhe Modelle für große Möbelunternehmen wie Kuka Home maßgeschneidert.