Axis प्लेटफ़ॉर्म पर任务 करते समय, कई लोग अपना ध्यान एकल轨迹 के स्कोर के ऊँच‑नीच पर केंद्रित कर देते हैं। Axis और Booster की公开合作 सामग्री के माध्यम से, हम उनके अत्यंत ठोस व्यावसायिक मॉडल को देख सकते हैं: Axis ग्राहकों को सेवाएँ प्रदान करता है और 5‑20 个任务 को एक समूह के रूप में पैकेज प्राइसिंग मॉडल अपनाता है। रोबोटिक्स कंपनियाँ उन कार्य पैकेजों की खरीद करती हैं जो सत्यापित क्षमताओं के पूर्ण सेट होते हैं। उदाहरण के लिए, कलम उठाने, इयरफ़ोन केस को पकड़ने जैसे基础任务 के लिए, एक单个任务 के तहत वस्तु की स्थिति, प्रकाश की स्थिति, दृष्टिकोण, 操作轨迹 आदि के कई प्रकारों को कॉन्फ़िगर किया जाता है, ताकि रोबोट वास्तविक现场 में विविध परिवर्तनों के अनुकूल होने के लिए प्रशिक्षित हो सके। दोनों पक्षों का分工 स्पष्ट और सुस्पष्ट है: Booster रोबोट本体 प्रदान करने के लिए ज़िम्मेदार है, और हार्डवेयर एडेप्टेशन, उपकरण डिबगिंग, तथा实机验证 का काम संभालता है। @axisrobotics रोबोट को 模拟平台 से जोड़ता है, संबंधित仿真场景 का निर्माण करता है, और社区 के माध्यम से बड़ी मात्रा में 操作轨迹数据 उत्पन्न होती है। उत्पन्न数据 पहले 模拟验证 से गुज़रती है, और आगे Booster के साथ मिलकर 实机测试 की आवश्यकता होती है, ताकि 仿真‑实机协同 का 数据闭环 पूरा हो सके। 公开实验数据 सीधे तौर पर 模拟数据 से मिलने वाले लाभ को दर्शाती है। समान रूप से 10 条真实示范数据 का उपयोग करते हुए, जब उन पर 50 条模拟示范 जोड़ी गईं, तो रोबोट ने 20 बार के 实机测试 में 17 बार目标接触 हासिल किया; जबकि केवल 10 条真实示范 का उपयोग करने वाले对照组 में, 实机接触 की सफलता दर 0 रही। एक अन्य少样本实验 से पता चलता है कि Axis 数据集 से आगे प्री‑ट्रेन किए गए Booster 模型 में, प्रत्येक任务 के लिए केवल 30 条示范样本 का उपयोग करने पर भी परिणाम मूल模型 द्वारा 60 条示范样本 के साथ प्राप्त प्रदर्शन से बेहतर थे। ध्यान देने योग्य事项: उपरोक्त प्रयोगात्मक निष्कर्ष केवल इस实验 के लिए चुने गए 任务 और 评测条件 पर लागू होते हैं, इन्हें सीधे सभी रोबोट应用场景 पर सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता, लेकिन यह साबित करते हैं कि उच्च质量的模拟数据 महँगी 实机数据采集 की कार्य मात्रा को प्रभावी रूप से कम कर सकती है। इसी逻辑 के आधार पर, Axis 任务 में भाग लेते समय, एक ही 任务 की 高分轨迹 को बार‑बार磨く की तुलना में, 场景 और 技能维度 की कवरेज का मूल्य अधिक है। एक ही简单任务 में 高分轨迹 प्राप्त करने के बाद,建议 है कि आप दोहराव वाली 操作 रोक दें; वस्तु类型, 场景环境 या 难度档位 बदलें, और 差异化的数据 उत्पन्न करें, जो ग्राहकों की “任务组” खरीदते समय वास्तविक 数据需求 के अधिक अनुरूप होगी। हम ब्राउज़र में पूरा किए गए抓取, 摆放操作 में प्रति बार केवल कुछ मिनट लगते हैं, लेकिन इन轨迹 को整理 और 验证 से गुजरना होता है, उन्हें任务包 में封装 किया जाता है, तभी वे रोबोट निर्माताओं की 模型训练流程 में प्रवाहित होती हैं। नए उपयोगकर्ता भाग लेते समय सबसे पहले Beginner 入门任务 चुन सकते हैं, और任务 पूरा करने के बाद अवश्य Portfolio में 签名操作 करें। Base 链 签名 पूरा न करने वाली 轨迹 प्लेटफ़ॉर्म积分 में शामिल नहीं की जाएंगी। https://t.co/EG13vQL9M5