

👀 とても興味深い…. • モデル評価:50% • データのクリーニングと整理:40% • システム統合:8% • モデルのトレーニング:2% 重要なのは、トレーニングが無意味だということではなく、ほとんどの人がデータと評価の重要性を大幅に過小評価しているということです。 AIカメラ、ロボティクス、エッジAIシステムを構築するスタートアップと協力する中で、私たちは同じ傾向を見てきました。 チームは、どのモデルを使うかを数週間も議論する一方で、成功の定義やラベルの改善、失敗ケースの理解にははるかに少ない時間を費やしています。 より優れたモデルは、わずかな改善をもたらすだけです。しかし、より良いフィードバックループは、製品全体の方向性を変える可能性があります。 ファウンデーションモデルがますます手に入りやすくなる中で、真の競争優位性はモデルそのものではなく、データの質とその評価方法に対する厳格さにあるかもしれません。

広範なVLAデータ収集ハードウェアサプライヤーをスクリーニングし、カメラモジュール、ステレオシステム、一式搭載型デバイス、モジュラー型エンボディードAI収集プラットフォームの分野で9つの代表的な選択肢を短縮リストに挙げました。 主なポイント: 📹モジュールA~Cはコスト効率と拡張性でリード。 📹D~Eは包括的な評価パスとして優れています。 📹F~Gは専門的なシステムレベルのニーズに適合。 📹H~Iはブランドまたはモジュラー型リファレンス製品です。 エンボディードAIチームにとって、ハードウェア選定はもはやカメラの解像度だけの問題ではありません。真に問われるポイントは: • データストリームは同期されていますか? • IMUの品質は十分ですか? • キャリブレーションデータを提供できますか? • サプライヤーはサンプルを超えてスケールできますか? • システムは現実世界のVLAデータ収集に適していますか? ✍️🔗フルレポート:https://t.co/nhzGmLTSnS VLAは「死んだ」わけではありません——それはWMとの深層統合を通じて進化しています。2026年以降、勝者となるのは単一のモデルではなく、自走型データ・モデル・コントロールの閉ループを構築できる統合システムです。「陳腐な理論」の議論や「新概念のホットトピック」に陥るのではなく、現実の物理的相互作用の堅牢性と拡張性に注力することが、真のビルダーに求められています。 #EmbodiedAI #Robotics #VLA #Hardware #SupplyChain #ShenzhenFoundry

過去2週間、私たちのチームは理論から実践まで途切れることなく取り組んできました。ロボットVLAハードウェアのコア原理を成功裏にテストし、検証しました。 当初はRGBカメラ1台からスタートし、現在ではステレオカメラ3台にアップグレードしました。次世代バージョンではIMUとステレオ画像を統合し、まもなくリリース予定です——フル動画も近日公開予定です。 この実現に貢献してくれたOreo、Jasper、Ribikに心より感謝します❤️。3Dプリントによる筐体の開発も順調に進んでいます。 PS:来週、すべてのテストレポートを無料で公開します。さらに、深センから得た最新のVLA商業的インサイトも提供します。私たちは実験室段階から商業化へと移行しており、目標は市場全体の価格を50%~80%引き下げ、より多くの開発者や企業がこの技術を手頃な価格で利用できるようにすることです。 #VLA #Robotics #Ai #EmbodiedAI #3Dprinting #physicalAI #Robothardware #Robothardware #shenzhen

