سيُفتتح مؤتمر الذكاء الاصطناعي العالمي 2026 في يوليو في شنغهاي، حيث تجاوزت مساحة المعرض لأول مرة 100 ألف متر مربع، وشارك أكثر من 1100 شركة. شهد هذا المؤتمر انقسامًا كبيرًا في صناعة الذكاء الجسدي الصيني: فقد تباعد سوق B بشكل واضح، حيث ركزت فئة المصانع على خطوط الإنتاج الصناعي ومهامها الشاقة، بينما اتجهت فئة الخدمات التجارية نحو سيناريوهات مثل المتاجر والمقاهي؛ أما في جانب المستهلكين C، فانقسمت الفئة إلى فريقين: واحد يركز على المرافقة والترفيه، والآخر على المهام المنزلية. انتقل المعرضون من "إظهار المهارات" إلى "أداء المهام"، مع التركيز على النشر في السيناريوهات الحقيقية والعائد على الاستثمار. أصبح جمع البيانات دعامة أساسية للصناعة، حيث يظل حجم بيانات الجسد متفوقًا بمئات المرات على بيانات التدريب المسبق لنماذج اللغة، ولا يزال الذكاء الفيزيائي يواجه ثلاثة تحديات رئيسية في الانتقال من "القدرة على العرض" إلى "القدرة على الأداء": جدار البيانات، وجدار التمثيل، وجدار الحلقة المغلقة.كاتب المقال، المصدر: 36氪
العمل العملي يحل محل العروض البصرية، والبيانات تحدد المستقبل.
كسب أموال الشركات مع الحلم بتصبح منتجًا استهلاكيًا شائعًا.
افتتحت مؤتمر الذكاء الاصطناعي العالمي 2026 (WAIC) في 17 يوليو في معرض شنغهاي للإكسبو. وتجاوزت مساحة المعرض لهذا العام لأول مرة 100,000 متر مربع، وشارك أكثر من 1100 شركة، وتم عرض 349 منتجًا جديدًا لأول مرة، جميعها تجاوزت الأرقام القياسية السابقة.
لكن ما هو أكثر وضوحًا من الأرقام هو الحماس الملموس في الموقع — تشكل طوابير طويلة على شكل حرف "回" عند مدخل معرض الذكاء المتجسد H3، ويزدحم المعرض بالزوار، بحيث يكاد يكون من المستحيل التوقف في وسط الممر لأكثر من ثلاث ثوانٍ.
بعد زيارة معرض H3، كان الشعور البارز هو: معرض الروبوتات، تغير.
أداء الروبوتات الشبيهة بالإنسان التي كانت تperform الالتفاف والرقص العام الماضي، قد انتقلت هذا العام إلى الزوايا — مثيرة، لكنها لم تعد الميزة الرئيسية. من占据 المركز، هي خطوط إنتاج محاكاة، وأرفف صيدليات، وبارات مطاعم، وصالات منزلية. لم تعد الشركات المُعرضة تسأل "هل تجدني مذهلاً؟"، بل تقول: "انظر إلى ما يمكنني فعله، وكيف يمكنني مساعدتك على توفير المال".
معرض الروبوتات في WAIC 2026 شهد الانقسام الكبير في الذكاء الجسدي الصيني، وقدم تفسيرًا مباشرًا للصناعة: العمل، التجزئة، بناء الأساس — ثلاث كلمات مفتاحية تتوافق مع ثلاث تغييرات عميقة تحدث حاليًا في الصناعة. فيما يلي، ملاحظاتنا المباشرة من المعرض.
أولاً: مفترق طرق للعملاء المؤسسيين: الدخول إلى المصنع أم إلى المتجر؟
العمل الجاد هو المحور الرئيسي، والتمايز هو السمة الأساسية؛ وعند التدقيق، نجد أن المسارين بين الشركات B مختلفان تمامًا. فريق ينغمس في المصانع، ويؤدي المهام الأكثر مللًا وصعوبة، بينما يتجه فريق آخر نحو المتاجر الكبرى والصيدليات والمطاعم، باحثًا عن موقعه في أقرب نقطة إلى الإنسان.
أسلوب فريق المصنع مباشر جدًا: فهو يعيد إنشاء خط الإنتاج الحقيقي بنسبة 1:1 على المعرض، ويجعل الروبوتات تبدأ العمل علنًا لأداء المهام المتكررة والمللية.
الرائد في الروبوتات اللوجستية والتخزين، GeJiJia، أطلقت أول روبوت بشري عام Gino1، مزودًا بقدرة تحكم متوازية في كامل الجسم مع تنسيق بين الأطراف، ويمكنه العمل مع روبوتات التنقل ومحطات اختيار البضائع لتنفيذ عملية الاختيار بالكامل، ووفقًا للتقارير، تم تقليل وقت تنفيذ المهمة الواحدة بنسبة حوالي 30%.
أطلقت زهي يوان خمسة منتجات جديدة: Expedition A3 Ultra، وSpirit G2 Max، وLingxi X2 EDU، وCritical Point OmniHand 3 Ultra-M، وKuotuo Cycling Robot. كما نقلت إلى المعرض مشهدًا عمليًا لاستخدام Spirit G2 Max بالتعاون مع JD Logistics في مهام النقل والتخزين والرصّ، مع عرض حالة تطبيق خط إنتاج تحميل وتفريغ الألواح. كما شاركت زهي يوان مع Junpu Intelligence في إنشاء خط إنتاج كامل لمعالجة الرقائق، حيث أكملت بشكل متواصل عمليات طويلة مثل التحميل، التغليف، والنقل، مما أثبت أداءً مستقرًا دون أي تدخل بشري.
قام شيتاشي زهي هانغ بنقل خط إنتاج دائري للأسلاك السيارات إلى المعرض، حيث يقدم حل A1 للأسلاك بروبوتات ذكية مصمم خصيصًا لأتمتة عملية كاملة للأسلاك، ويُزود بنموذج كبير مطور ذاتيًا يمكنه محاكاة العمليات المرنة اليدوية والاندماج السلس في خطوط الإنتاج الحالية. ووفقًا للمعلومات، تم تنفيذ هذا الحل على نطاق واسع في Tianhai Electronics في يونيو من هذا العام.
أعاد روبوت لوجو إنتاج قدرات التشغيل المرنة متعددة المحطات بالكامل تلقائيًا، مثل فك الطبقات ونقل المواد وإمدادها، دون أي تدخل بشري، وعمل دون انقطاع في معرض، بنفس أداء خط الإنتاج الصناعي الحقيقي.
يتفق عشاق المصانع على أن السياقات الصناعية تتمتع بدرجة عالية من التهيكل، وحدود مهام واضحة، وقابلية قياس العائد على الاستثمار. لا يحتاج الروبوت إلى أن يكون "شاملاً"، بل يكفي أن يُتقن مهمة واحدة في موقع عمل محدد.
أما فريق الخدمات التجارية، فيواجه مجموعة مختلفة تمامًا من الأسئلة، مع بيئة أكثر انفتاحًا، وتدخلات أكثر عشوائية، ومساحة خطأ أقل.
عرضت Galaxy General مرتين محددتين بوضوح: الروبوت العام Galbot G1 الموجه للخدمات التفاعلية، والروبوت الثقيل Galbot S1 الموجه للسيناريوهات الصناعية، حيث يتم تشغيل جميع حركات المنتجين بواسطة نموذج كبير متجسد مطور داخليًا يُسمى "AstraBrain".
أظهرت G1 قابليتها العامة في سيناريوهات الخدمة للعملاء الأفراد والشركات، وتغطي تطبيقات متعددة مثل إعداد الإفطار، والتجارة الذكية، والاستقبال؛ بينما ركزت S1 على سيناريوهات صناعية أكثر "كثافة"، وأظهرت بشكل كامل سلسلة عمليات اللوجستيات من فك الطوابق إلى النقل والترتيب.
يستخدم تشيبينغ فانغ كاملاً AlphaBot 2 (Aibao) بأسلوب مختلف. فهو يتحول إلى صاحب متجر يُحضّر القهوة والكوكتيلات والآيس كريم مباشرةً، ويقدم، بالإضافة إلى "العمل"، قيمة عاطفية وتجربة استهلاكية لا يمكن تجاهلها في الخدمات التجارية للجهات B.
رغم اختلاف مساري هاتين الشركتين، فإنهما تشتركان في نفس المنطق التجاري — كلما زادت انفتاح السيناريو، زادت صعوبة التكنولوجيا، لكن الطلب على السوق يزداد إلحاحًا، كما تزداد الاستعداد للدفع. ما دام تم إثبات الموثوقية في سيناريو محدد، فسيتم تحقيق الدورة التجارية. وهذا هو السبب الذي يجعل معظم الشركات تختار في قطاع B تغطية سيناريوهات الصناعة والخدمات التجارية معًا.
جدير بالذكر أن فو لي قد أطلقت أول روبوت ذي عجلات وذراعين مزدوجين عالي الحمل GRW، بقدرة حمل مستقرة تصل إلى 16 كيلوجرامًا، ومساحة عمل فائقة الاتساع تصل إلى مترين، وقدرة تحرك مرنة، مع التركيز على سيناريوهات التعاون بين الإنسان والروبوت ذات الحمل العالي مثل اللوجستيات والتخزين، والتصنيع الصناعي، ورعاية المسنين. ووفقًا للمعلومات المتاحة، يزود هذا الروبوت بمنصة تطوير بدون أكواد من فو لي، مما يقلل من عتبة التشغيل بشكل إضافي.
بالإضافة إلى ذلك، فإن خدمة الدليل الثقافي والترفيهي أصبحت مسارًا فرعيًا ناضجًا نسبيًا. بالتعاون مع تشينغ تيان زو خلال WAIC، نشرت زهي يوان ستين روبوتًا ذكيًا جسديًا من أنواع مختلفة في المقر الرئيسي وقاعتين فرعيتين، لتوفير خدمات التوجيه والإرشاد في المناطق العامة الأساسية. بالإضافة إلى خدمات التوجيه، عرضت طرازات مثل A3 و Lingxi X2 حركات معقدة ورقصات مُحكمَة جماعيًا في الموقع، مما أثار اهتمام الجمهور وتصفيقهم المستمر.
قال بينغ زهي هوي، المؤسس المشارك لتشي يوان، في مقابلة: "أوضح تحوّل في الصناعة هو الانتقال من العروض التوضيحية المُبهرة إلى التحول إلى حالة التشغيل والإنتاجية، حيث يهتم الجميع أكثر بقدرتها على الدخول الفعلي إلى المصانع وبيئات الخدمات التجارية."
سواء كانت مصنعاً أو متجرًا، فإن المسارات تختلف، لكن التحدي واحد: كيف تحصل مبكرًا على تذكرة البقاء في رحلة التجارية. كل شركة تجيب بأسلوبها الخاص، وانتظار تأكيد السوق.
ثانيًا: بيع الآن أم المراهنة على المستقبل؟ وجهات نظر مختلفة للاعبين من طرف المستهلكين حول الوقت
الانقسام بين المستهلكين النهائيين لا يُظهر وضوحًا في الأهداف مقارنةً بالمشترين من قطاع الأعمال. فعندما تشتري المصانع روبوتات، فإنها تحسب عائد الاستثمار وفترة استرداد التكلفة وعدد الوظائف البشرية التي سيتم استبدالها. أما قرار المستهلك الفردي فهو أكثر تعقيدًا: فبعضهم يشترون بسبب "المتعة"، والبعض الآخر يقارن الأسعار بناءً على "القدرة على الأداء"، بينما يبحث آخرون عن تجربة تجمع بين الشعور بالرفقة والجدوى، وفي كثير من الأحيان تجتمع هذه العوامل الثلاثة معًا.
من الميدان، وبينما تستهدف بعض الشركات العائلات والمستهلكين الأفراد من خلال جعل الروبوتات "رفقاء" أو "زملاء دراسة" للعب الشطرنج أو التحدث مع الناس، وتبيع قيمة عاطفية، فإن بعضها الآخر يحدد موقعها كـ"خادمة" متخصصة في الأعمال المنزلية، وتبيع قيمة "الأداء"، بينما تحاول شركات أخرى تحقيق توازن بين الرفقة والأداء.
عائلة روبوتات "رأس القطة" لـ فو لي يو تدفع مفهوم "القيمة العاطفية" خطوة إلى الأمام: يركز روبوت GR Nano على الرفقة العاطفية الشخصية، حيث يُحدث تغييرات عاطفية دقيقة عند اللمس، ويمكن للمستخدمين تشكيل شخصية فريدة له. أما GR Mini، فيقدم مظهرًا لطيفًا ورقصات تشبه البشر، مما يُمكّنه من استخدامه في سيناريوهات مثل إرشاد المعارض ومرافقة كبار السن. وعلى الرغم من أن GR Nano لم يُطرح بعد، إلا أن اتجاه فو لي يو نحو التركيز على "الربط العاطفي" في قطاع المستهلكين أصبح واضحًا تمامًا.
يُركّز كيو يوان T1 و Q1 على التفاعل العائلي والتجربة التعليمية العلمية. يُعد T1 أول روبوت شخصي قابل للتشكل في العالم، ويمكنه التحول بحرية بين شكل عجلات-أرجل إنساني وشكل رباعي الأرجل؛ بينما يُركز Q1 على التفاعل العائلي والتجربة التعليمية العلمية من خلال تصميم خفيف الوزن. ويقود الروبوتات وتيرة التفاعل في المعرض، وتم افتتاح متجر تجزئة فعلي في المراكز التجارية.
الروبوت الشكلي الصغير الذي أطلقته JAKA، JAKA π ("π زاي")، يبلغ طوله فقط 1.22 متر، وهو أحد أصغر الروبوتات الشكلية في فئته، ويُزود ببنية مدمجة تجمع بين "الدماغ والمخيخ الصغير"، ويُجري عروضًا تفاعلية في المعرض مع الجمهور. على الرغم من أن ساحة عمل JAKA الرئيسية تتركز في الصناعة، إلا أن ظهور "π زاي" يُظهر حتى المُصنعين الصناعيين لا يمكنهم تجاهل جاذبية نهج "اللطف والجاذبية".
روبوت بشري أنثوي من Zhujì Dònglì، يجذب جمهورًا كبيرًا بتصميمه من الأقمشة المرنة وقدرته على الرقص بسلاسة، مع حركات طبيعية وأنيقة، ويدعم وحدة تحكم مزودة بجهاز iPad لتعلم الرقص بنقرة واحدة على الفيديو وترتيب الحركات بالسحب والإفلات.
ViTa Power presents a robotic dog at the JD booth that can autonomously accompany and chat with users without a remote control.
بالنظر عن كثب إلى هؤلاء المُشاركين "المرافِقين"، فإن حدود المهام واضحة، والتفاعل قابل للتحكم، والتكنولوجيا ناضجة نسبيًا، ولا يتطلب فهم العالم الفيزيائي المعقد، بل فقط الاستجابة بشكل صحيح ضمن قواعد محدودة. هذه السيناريوهات هي في جوهرها "أسئلة مغلقة"، ولا تتطلب بذل جهد كبير، بل يكفي أن تكون ممتعة وتوفر شعورًا بالمرافقَة ليكون هناك من يدفع مقابلها.
لكن نهج فريق العمل مختلف تمامًا. فهم يدخلون المنازل لأداء مهام منزلية مثل طي الملابس وترتيب الألعاب وتنظيم الغرف. هذه المهام تمثل صعوبة "جهنمية" للروبوتات، حيث تكون الأقمشة ناعمة والتجاعيد عشوائية، ولا يظهر نفس القميص الشكل نفسه عند وضعه في كل مرة.
إن "بيت الجسم" لفو ليي هو أحد أكثر المشاركين في فريق التنفيذ تقدمًا في مساره التقني. تم إنشاء مساحة محاكاة منزلية كاملة في الجناح تُسمى "يوم مساعد الروبوت". عندما يُصدر المستخدم تعليمات غامضة مثل "أنا عطشان"، يستطيع الروبوت GR-3 فهم الاحتياجات وتحديد الموقع المستهدف وإكمال عملية جلب وتوصيل العنصر دون الحاجة إلى تحديد موقع دقيق. كما يتم عرض عملية اتخاذ القرار الخاصة بالروبوت بشكل مرئي في الوقت الفعلي على شاشة كبيرة.
المستقبل ليس بعيدًا، F2 مُصمم كـ"管家 عائلي حصري"، بتصميم لطيف وجذاب، يمكنه اللعب معك واللعب بالشطرنج، ومراقبة الدراسة، بالإضافة إلى طي الملابس وملء طعام القطط. المنتج متاح حاليًا للبيع، وقد دخل بالفعل مئات المنازل للاستخدام المدفوع، ويتبع نهجًا عمليًا يتمثل في "البدء بما يمكن فعله، ثم التوسع تدريجيًا".
عرضت Yurique مهامًا طويلة المدى مثل صنع البيتزا ورسم الحلوى بالسكر وتنظيف الغرفة، ولكن عند التدقيق، فإن هذه السيناريوهات هي أكثر ما تكون "تحققًا للقدرات" وتبعد عن حل المشكلات اليومية الفعلية في المنزل.
لا يمكن لعرض سلس على المعرض تغيير واقع واحد: إن سيناريوهات المنزل هي عالم مفتوح، بينما لا تزال القدرات التقنية الحالية محدودة في بيئات مغلقة أو شبه مغلقة. إنه أمر صعب بالفعل إنجاز المهام المحددة مسبقًا في سيناريوهات ثابتة، وهناك طريق طويل يتعين قطعه للدخول حقًا إلى عوالم منزلية "مختلفة لكل منزل".
الفرق بين فئة المُرافقين وفئة العاملين يظهر ظاهريًا كاختلاف في مسار تقني، لكنه في جوهره يعكس تصورات مختلفة لعلاقة الإنسان بالآلة. فال الأولى ترى الروبوت كرفيق، وتبيع رابطًا عاطفيًا؛ بينما ترى الثانية فيه مساعدًا، وتبيع تحريرًا من العمل.
في إطار القواعد المغلقة، تُعد "الأسئلة البسيطة" مقابل "الصعوبة الجهنمية" في العالم المفتوح، وتعكس وتيرتين تجاريّتين: واحدة تعتمد على تأثير الحجم للنمو السريع، والأخرى تعتمد على الاختراقات التقنية للتقدم التدريجي.
في الوقت الحالي، تمكن العديد من مزودي خدمات المرافقة من تحقيق حلقة إنتاجية مغلقة مبكرًا، بينما لا يزال مقدمو الخدمات العملية ينتظرون نقطة تحول تقنية. على مستوى المستهلك النهائي، يفضل السوق دفع ثمن المنتجات "القابلة للاستخدام الآن" بدلاً من الرؤى "الواعدة في المستقبل".
ثالثًا: ثلاث جدران وفرق بمقدار عشرة آلاف ضعف، لا يمكن تعويض نقص الذكاء بجهد جمع البيانات
بالإضافة إلى تمايز سيناريوهات B2B وB2C، هناك نوع آخر من الأجنحة في المعرض، لا توجد فيه رقصات ولا التقاط، بل فقط كاميرات رأسية، قفازات بيانات، ومحطات تحكم عن بُعد، بالإضافة إلى أشخاص يرتدونها ويكررون نفس الحركة. ما يفعلونه بسيط: قبل أن يتعلم الروبوت العمل، يُعلّمه كيف يتعلم.
يتم عرض معدات جمع البيانات المثبتة على الرأس MEgo View وأجهزة المقبض على شكل ملقط MEgo Gripper على جناح شركة MiFeng Technology. عند ارتداء المستخدمين للمعدات واستخدام الملقط لالتقاط العناصر أمامهم، تقوم عدسة Fish-eye بزاوية 200° ومستشعرات اللمس ثلاثية الأبعاد ومستشعر IMU ذو تسعة محاور بجمع البيانات بشكل متزامن، بينما يتم إعادة بناء مسار العملية في الوقت الفعلي على شاشة كبيرة بدقة مليمترية. تحدد شركة MiFeng موقعها بوضوح: فهي لا تصنع روبوتات، بل تعمل كـ "مُدرّب للروبوتات". من خلال جمع مقاطع فيديو للعمليات البشرية عبر التجميع الجماعي، يمكن خفض تكلفة البيانات إلى ثلث تكلفة العمليات عن بُعد التقليدية أو أقل.
تتبع روبوتات SiLing نهج التحكم عن بُعد بعكس قوي عالي الدقة، وهو دقيق جدًا لكنه مكلف. في نظام جمع البيانات Diana3 + Diana7G2، يمسك المشغل بالذراع الرئيسي، بينما يعكس الذراع الثانوي البعيد حركات الذراع الرئيسي في الوقت الفعلي، مما يمكّن من تحقيق تغذية راجعة قوية ثنائية الاتجاه بمعدل ميلي ثانية، مع الحفاظ على بيانات متعددة الوسائط مثل الإحساس بالقوة، والحركة، والرؤية.
أما شيه تشيهانغ، فقد عرض نظام جمع بيانات مبني على نموذج "مركزية الإنسان"، حيث طور نظام جمع بيانات SenseHub عالي الدقة ذاتيًا، يستخدم قفازًا خماسي الأصابع لالتقاط كامل وضعية اليد في الفراغ، وموضع الأصابع، وقوة التشغيل. المنطق الأساسي هو: الجهة التي تجمع البيانات هي الإنسان، وليس الروبوت، حيث يمتص النموذج الكبير بيانات تشغيل الإنسان ثم ينقلها إلى الروبوت.
في المعرض، هناك عدد كبير من أجهزة جمع البيانات مشابهة لهذه الشركات الثلاث. حلول RoboPocket من Qiongche Intelligence، وHumanData من Jianzhi Robotics، وملاقط جمع البيانات البصرية واللمسية من Qianjue Robotics، ونظام Looper من Chenjing Technology، تغطي أجهزة جمع البيانات بعدًا متزايد التخصص، من الرؤية إلى اللمس، ومن التقاط الحركة الكامل للجسم إلى المنظور الأول.
الروبوتات الموجودة على المعرض التي تُدخل في المصانع والمتاجر تبدو وكأنها تعمل، لكنها في الواقع تقوم أيضًا بجمع بيانات فعالة من البيئات الحقيقية. العمل وجمع البيانات مرتبطان معًا.
الصفرية هي مثال نموذجي يجسد هذا المنطق، وتتمحور حول أربع خطوط رئيسية: "التجزئة الفورية، والبناء على البيانات، وتوسيع السيناريوهات، والدخول إلى المنازل"، حيث تم إنشاء مساحة غامرة في المعرض، ويقوم روبوت ZERITH-H1 الشبيه بالإنسان ذو العجلات، المزود بنظام إدراك متعدد الأشكال ثلاثي الأبعاد، بالعمل باستمرار أمام رفوف متجر تقليدي محاكٍ، حيث يُعرّف المنتجات، ويُمسكها، ويُصنّفها، ويُعيد تزويدها، وينجز جميع هذه المهام بشكل ذاتي. تُعاد جميع البيانات المتعلقة بكل حركة إمساك ناجحة أو فاشلة، أو قوة مناسبة أو غير مناسبة، أو نقطة إمساك دقيقة أو غير دقيقة، إلى الخلفية لاستخدامها في تحسين النموذج.
المفتاح في هذا المنطق هو "تحويل عمليات الاستخلاص الفيزيائي إلى واجهات برمجة تطبيقات". تقوم Zeroth Degree بتحويل قدرات الاستخلاص والتحديد والفرز الفيزيائية إلى واجهات قياسية قابلة لإعادة الاستخدام، ويمكن استخدام الواجهات المحسّنة مباشرة في سيناريوهات أكثر.
لكن ما إذا كانت هذه "القدرة المُدرَّبة بالبيانات" يمكنها حقًا أن تحقق تعميمًا، لا تزال أكبر مجهول في الصناعة.
أشار ياو ماوشين، الشريك في زهي يوان، في منتدى WAIC للذكاء الاصطناعي المتجسد، إلى أن تحقيق التوسع في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يتطلب تجاوز ثلاثة جدران: أولًا، جدار البيانات، حيث تكون بيانات التفاعل الحقيقي نادرة وتكلفة الحصول عليها عالية؛ ثانيًا، جدار التمثيل، حيث لم يتم تشكيل تمثيل فيزيائي موحد عبر المهام والسيناريوهات المختلفة؛ ثالثًا، جدار الحلقة المغلقة، حيث تكون تكلفة التجربة والخطأ الحقيقية باهظة والردود بطيئة.
أشار إلى أن حجم بيانات الجسم يختلف عن بيانات التدريب المسبق للنماذج اللغوية بعشرة آلاف مرة على الأقل، ولتحقيق فهم شامل للقوانين الفيزيائية، يحتاج الأمر على الأقل إلى تراكم بيانات بمستوى مئات الملايين من الساعات.
في سلسلة توريد البيانات على مستوى أعلى، تحلّ شركة Sensus Solutions مشكلة مصدر البيانات وكيفية ضمان جودتها. إن منصة الإدراك الصلبة الكاملة من الجيل الثاني E2 التي أطلقتها تزيد الدقة ثلاث مرات مقارنة بالجيل السابق، وتصل إلى تردد نقاط بمستوى المليون، مما يدعم الروبوتات على توليد أصول بيانات قابلة للحساب والتعلم أثناء الحركة والتنفيذ، وتشكيل حلقة مغلقة من "الإدراك—البيانات—التدريب—التحديث".
ظهور مجموعات من أجهزة جمع البيانات يُعد، إلى حد ما، محاولة لتعويض نقص "الذكاء" بـ"الاجتهاد". كما قال ياو ماوتشينغ، فإن الذكاء الاصطناعي الفيزيائي ينتقل من "القدرة على العرض" إلى "القدرة على الأداء"، والمفتاح يكمن في القدرة على تشكيل نظام عام قابل للتوسع والتحسين والتطور.
تقوم الكاميرات الرأسية، وقفازات البيانات، ومحطات التحكم عن بعد في المعرض بنفس الشيء: تحويل العالم المادي إلى لغة يمكن للنماذج فهمها. وكلما كان الترجمة أسرع وأدق، اقترب اليوم الذي يتعلم فيه الروبوتات أداء المهام. لكن قبل ذلك، لا يزال على الصناعة بأكملها أن تواصل جمع البيانات بأسلوبها الأبسط، في انتظار نتيجة الأكثر ذكاءً.