深圳初創DexForce以虛擬數據訓練人形機械人降成本
深圳初創企業DexForce利用虛擬環境生成的合成數據訓練人形機械人，以降低數據收集成本並提升訓練效率。公司稱此舉有望加速實現「物理通用人工智能」的技術突破，並已獲聯想及多家基金注資。
總部位於深圳科技樞紐的初創企業DexForce，正利用虛擬環境生成的合成數據訓練人形機械人，以解決行業內其中一項重大挑戰——讓機械人無需人類協助，執行廣泛的現實世界任務。公司的辦公室屏幕上，可見虛擬機械人重複將物件放到桌上，同時手臂角度、桌面顏色及物件種類均會改變。
中國已研發出跑跳能力勝過人類的人形機械人，但更艱難的商業考驗在於能否在工廠、辦公室及家居中可靠地執行實際工作。許多中國機械人製造商正透過收集人類工人重複作業的大量真實數據來應對挑戰，而DexForce則依賴虛擬環境中生成的合成數據，以削減成本並提升訓練效率。
行政總裁賈奎向路透社表示，這種方法可更迅速推動機械人能力的突破，類似ChatGPT在2022年推出後推動生成式人工智能進入主流的情況。他指出，純粹透過真實世界數據收集來實現「物理通用人工智能」，需要10萬億個樣本，而為無限的人類任務進行人手數據收集，本質上效率極低。他指的是機械人能按指令在陌生環境中完成新任務的技術里程碑。
DexForce開發的AI軟件可模擬物理環境及預測物件移動和互動的模型。公司會先建立工作場所或任務的數碼版本，在模擬環境中訓練機械人，再將學習成果轉移至實體機械。公司表示，此過程比從人類訓練員收集數據更快更便宜，因為人類訓練員可能需要重複動作超過100次才能產生精確樣本。目前全國正耗資興建數十個人形機械人數據訓練中心，且往往嚴重依賴政府補貼。大多數中國機械人製造商結合模擬及真實數據，而許多人認為高質量訓練數據仍是關鍵瓶頸。
賈奎是香港中文大學（深圳）的機器學習教授，於2021年創立DexForce。這家約有500名員工的初創公司，獲聯想創投（Lenovo Capital）及藍思科技（Lens Technology）等投資，並獲多家國有基金支持，最近完成B輪融資，籌集10億元人民幣（約1.47億美元），估值超過100億元人民幣。彭博社報道公司正考慮在香港上市，但賈奎拒絕置評。公司的軟件獲豐田、三星、松下、鴻海、海爾及海信等中外製造商採用於工業環境，其人形機械人則在全國超過15個城市的商場及旅遊景點沖調咖啡及接待顧客。