Physical AIには、賢いモデルだけでは不十分です。 経験が必要です。 そしてその経験は、データから得られます。 これが私が@axisroboticsに注目した理由です： 15万以上の貢献者 370万以上のトラジェクトリー 42,000時間以上のデータ 4,000以上のアクティブタスク 各トラジェクトリーは一つの学びです。 各タスクは新しい状況です。 各貢献者が、ロボットが学べる世界の範囲を広げています。 モデルはアップグレードできます。 しかし、十分に大きくて多様な実際のデータセットは、簡単にコピーできません。 Physical AIが本当に日常生活に本格的に導入されるなら、データレイヤーが最大の競争優位の一つになると私は考えます。 モデル＝知性 データ＝経験 そして@axisroboticsは、私がより代替が難しいと信じる部分を構築しています。