Ngành robot học không nhất thiết cần thêm một hệ điều hành theo nghĩa truyền thống. Nó cần hạ tầng kết nối nhiều hệ thống cần thiết để biến #AI vật lý thành hiện thực.

Ngày nay, trí thông minh của một robot có thể được tách khỏi thân thể của nó, môi trường huấn luyện tách khỏi môi trường triển khai, và dữ liệu tách khỏi các hệ thống sử dụng nó. Tài sản được tạo ở một nơi, mô phỏng diễn ra ở nơi khác, các mô hình được huấn luyện qua một pipeline khác, và việc chuyển mọi thứ lên phần cứng vật lý sẽ mang đến một loạt thách thức hoàn toàn mới.
@StrikeRobot_ai đang hướng tới một lớp kết nối những mảnh ghép này: Models, Environments, Assets, Simulation, Reasoning, Hardware, Deployment.
Nền tảng SR Platform cung cấp nền tảng để tạo các môi trường số và các tài sản có cấu trúc khớp nối mà các cỗ máy thông minh cần để học từ đó. Sau đó, các tài sản này có thể chuyển sang các môi trường mô phỏng như MuJoCo và NVIDIA Isaac Sim, nơi hành vi có thể được kiểm thử và tinh chỉnh.
SR Agentic bổ sung lớp trí tuệ: các hệ thống có thể cảm nhận, suy luận, lập kế hoạch và hành động thay vì chỉ đơn thuần thực thi các lệnh rời rạc. Kết nối cuối cùng là tới các máy móc vật lý.
Mục tiêu là làm cho quá trình chuyển từ trí thông minh số sang hành động ngoài đời thực trở nên liền mạch hơn, đồng thời cho phép dữ liệu tạo ra thông qua triển khai cải thiện việc huấn luyện và mô phỏng trong tương lai. Đó là lý do vì sao phép so sánh “lớp vận hành” lại quan trọng.
StrikeRobot không cố gắng thay thế mọi nhà sản xuất robot hay xây dựng một cỗ máy duy nhất cho mọi trường hợp sử dụng; họ đang xây dựng hạ tầng có thể nằm giữa trí thông minh và phần cứng, giúp các loại robot khác nhau tiếp cận một pipeline được kết nối để tạo ra, học tập, suy luận và hành động.
Cơ hội dài hạn là một hệ sinh thái robot có tính tương tác cao hơn, nơi trí thông minh không phải được xây dựng lại từ đầu mỗi lần phần cứng thay đổi.
Những thân thể, môi trường và ứng dụng khác nhau; một lớp hạ tầng dùng chung giúp trí tuệ di chuyển giữa chúng; StrikeRobot đang hướng tới lớp có thể khiến AI vật lý trở nên mô-đun hơn, có khả năng mở rộng tốt hơn và dễ triển khai hơn.