الذكاء الاصطناعي المادي لا يحتاج فقط إلى نموذج ذكي. إنه يحتاج إلى خبرة. وتأتي هذه الخبرة من البيانات. هذا هو ما جذب انتباهي إلى @axisrobotics: 150,000+ مساهم 3.7 مليون+ مسار 42,000+ ساعة بيانات 4,000+ مهام نشطة كل مسار هو درس. كل مهمة هي موقف جديد. كل مساهم يساعد على توسيع نطاق العالم الذي يمكن للروبوت تعلمه. يمكن ترقية النموذج. لكن وجود مخزون بيانات واقعي كبير ومتعدد التنوع لا يمكن نسخه بسهولة. إذا دخل الذكاء الاصطناعي المادي حقًا إلى الحياة اليومية، أعتقد أن طبقة البيانات ستكون واحدة من أكبر ميزات التنافس. النموذج = الذكاء. البيانات = الخبرة. و @axisrobotics تبني الجزء الذي أرى أنه أصعب في الاستبدال.