Vom Bergbau zur Antriebsbatterie – Die zweite vertikale Pilot-Szene für Embodied Intelligence von Qingyan Precision ist erfolgreich in Betrieb genommen worden.

Am ersten Messetag hat Qingyan Jingzhun die echte Produktionsszene von Leistungszellen auf die Messe gebracht und stellt typische Aufgaben wie das Einstecken und Ziehen von Steckverbindern von Autobatteriepaketen sowie das Greifen und Montieren von Bauteilen vor. Dies ist die zweite vertikale Pilot-Szene für Embodied Intelligence, die Qingyan Jingzhun nach der Bergbauszene in Yulin realisiert hat, und markiert, dass seine Engineering-Fähigkeiten beginnen, szenenübergreifend von Bergbau auf die Bereiche Automobil und Fertigung neuer Energien zu übertragen. Derzeit wurde in diesem Szenario die großtechnische Datenerfassung bei einem führenden Hersteller von Leistungszellen realisiert, und der vollständige geschlossene Kreislauf von der echten Datenerfassung, Datenverwaltung, Simulationsvalidierung bis hin zu Modelltraining und Anwendung auf echten Geräten wurde geschaffen.

| Qingyan Jingzhun hat die großtechnische Umsetzung in echten Szenarien bei führenden Herstellern von Leistungszellen realisiert

01 Fokus auf Leistungszellen, Wiedergabe echter industrieller Aufgaben

Vor Ort sind drei Bereiche eingerichtet: Präsentation der Umsetzung von Leistungszellenszenarien, interaktive Erlebnisse mit virtueller Simulation sowie szenenübergreifende Nachbildung und praktische Ausbildung. Besucher können aus nächster Nähe beobachten, wie Roboter Steckverbinder ein- und ausstecken sowie Bauteile greifen und montieren. Sie können auch durch virtuelle Simulation erfahren, wie echte Aufgaben digital nachgebildet werden und wie die Betriebsfähigkeit von Robotern schrittweise von der Datenerfassung und dem virtuellen Training zur Ausführung auf echten Geräten gelangt.

Diese Präsentation ist keine bloße Demonstration von Roboterbewegungen, sondern eine konzentrierte Darstellung der gesamten Fähigkeitskette, die für die Einführung von Embodied Intelligence in echte industrielle Szenarien erforderlich ist.

02 Der technische geschlossene Kreislauf von Daten zum echten Gerät

Im Szenario der Leistungszellen zeigt Qingyan Jingzhun vor allem Fähigkeiten in fünf Bereichen:

Erstens die Fähigkeit zur Erfassung und Verarbeitung von Daten aus echten Szenarien. Im Rahmen von Aufgaben wie dem Einstecken und Ziehen von Steckverbindern von Batteriepaketen sowie dem Greifen und Montieren von Bauteilen werden Daten zum Betriebsablauf, zur Szenenumgebung und zum Zustand von Objekten erfasst, und die Datenbereinigung, -organisation und -nachverarbeitung abgeschlossen.

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Zweitens die Fähigkeit zur digitalen Zwillingstechnologie und Szenenachbildung. Echte Geräte, Arbeitsabläufe und Bedienobjekte werden in eine virtuelle Umgebung abgebildet, typische Aufgaben von Leistungszellen im digitalen Raum nachgebildet, um die Grundlage für das Training und die Validierung von Robotern zu schaffen.

Drittens die Fähigkeit zur Simulationsableitung und synchronen Validierung von virtueller und realer Welt. Durch virtuelle Simulation werden verschiedene Aufgabenzustände und Betriebsbedingungen erweitert, und die Trainingsergebnisse in der virtuellen Umgebung mit dem Betrieb auf echten Geräten verglichen, um die Unterschiede zwischen virtueller und realer Welt kontinuierlich zu erkennen und zu verringern.

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Viertens die Fähigkeit zur geschickten Bedienung und Bewegungsabbildung. Durch die Erfassung von Betriebsdaten und die synchrone Abbildung mit einem dreifingerigen geschickten Greifer werden Roboter dazu gebracht, aufeinanderfolgende Aktionen wie Annäherung, Ausrichtung, Greifen, Ein- und Ausstecken sowie Montage auszuführen.

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Fünftens die Fähigkeit zur Pilotvalidierung und Übernahme vor Ort. Vor dem Eintritt in die tatsächliche Produktionsumgebung werden Daten, Modelle, Geräte und Aufgabenabläufe wiederholt trainiert und bewertet, anschließend die validierten Fähigkeiten in echte Geräte integriert und anhand der Ausführungsergebnisse kontinuierlich weiterentwickelt.

03 Von der ersten Station zur zweiten Station: Validierung der szenenübergreifenden Übertragungsfähigkeit

Zuvor wurde das erste vertikale Pilot-Szenario für Embodied Intelligence von Qingyan Jingzhun in der Bergbauszene in Yulin umgesetzt, wodurch ein technischer geschlossener Kreislauf aus echter Datenerfassung, Datenverwaltung, Simulationstraining, Pilotvalidierung und Vor-Ort-Bereitstellung entstanden ist.

Die Umsetzung des Leistungszellenszenarios ist eine erneute Validierung dieser Engineering-Fähigkeiten durch Qingyan Jingzhun. Von Bergbau bis zu Leistungszellen haben sich die Arbeitsumgebungen, Bedienobjekte und spezifischen Arbeitsabläufe geändert, aber der dahinter stehende Umsetzungsweg bleibt konsistent: Aus den echten industriellen Anforderungen werden Aufgabepunkte ausgewählt, die Kalibrierung von Szenen und Geräten abgeschlossen, echte Betriebsdaten erfasst, Datenverwaltung und Simulationsvalidierung durchgeführt, anschließend die trainierten und bewerteten Fähigkeiten in echte Geräte integriert und durch Rückmeldungen vor Ort kontinuierlich weiterentwickelt.

Das von Qingyan Jingzhun betonte „szenenübergreifende Übertragen“ bedeutet nicht, dass dasselbe Modell ohne Anpassung direkt auf verschiedene Industrien angewendet wird, sondern dass die bereits entwickelten Datenwerkzeuge, Simulationsplattformen, Pilotabläufe und technischen Erfahrungen wiederverwendet werden, um anschließend gezielte Anpassungen und Validierungen für neue Szenen und Aufgaben durchzuführen.

04 Kontinuierlicher Aufbau der Infrastruktur für industrielle Embodied Intelligence

Qingyan Jingzhun wurde von der Tsinghua-Universität ausgegründet und ist ein Unternehmen für physische KI, das auf die großtechnische Umsetzung von vertikalen Szenarien für Embodied Intelligence ausgerichtet ist. Aufbauend auf den Datensammlungen und technischen Praxiserfahrungen der letzten acht Jahre in den Bereichen autonomes Fahren, neue Energien und Industrie hat das Unternehmen die dreiteiligen Kernfähigkeiten aus „Engaged Data Engine, Werkzeugkette für Szenensimulationsvalidierung, vertikales Weltmodell“ aufgebaut, die den gesamten Kette von echter Datenerfassung, Datenverwaltung, synthetischen Daten, Simulationsableitung, Validierung und Bewertung bis zur Modelloptimierung durchdringt.

Derzeit wurden die Lösungen von Qingyan Jingzhun in mehr als 30 Ländern weltweit umgesetzt, decken Bereiche wie neue Energie-Fahrzeuge, Leistungszellen, Energiespeicher, Kernbauteile, Bergbau und Stromversorgung ab und bedienen tiefgreifend mehr als hundert führende Unternehmen.

Vom ersten Bergbauszenario zum zweiten Leistungszellenszenario überprüft Qingyan Jingzhun kontinuierlich die Fähigkeit zur technischen Umsetzung und szenenübergreifenden Übertragung von Embodied Intelligence durch einzelne echte vertikale Szenarien, um Roboter von Algorithmen und Demonstrationen zu echten industriellen Aufgaben zu führen. In Zukunft wird das Unternehmen die Infrastruktur für industrielle Embodied Intelligence weiter verbessern, ein physisches KI-System mit „einem Grundgerüst, einem Modell und hunderten von Anwendungen in vertikalen Szenarien“ aufbauen und die großtechnische und industrielle Umsetzung von Embodied Intelligence in mehr industriellen Szenarien beschleunigen.