Khi thực hiện nhiệm vụ trên nền tảng Axis, nhiều người thường tập trung vào điểm số của từng quỹ đạo đơn lẻ. Qua các tài liệu hợp tác công khai giữa Axis và Booster, có thể thấy mô hình kinh doanh của họ rất cụ thể: Axis cung cấp dịch vụ cho khách hàng theo mô hình định giá gói, mỗi gói gồm 5–20 nhiệm vụ; các doanh nghiệp robot mua các gói nhiệm vụ đã được xác minh. Ví dụ với các nhiệm vụ cơ bản như nhặt bút, lấy hộp tai nghe, mỗi nhiệm vụ sẽ được cấu hình nhiều biến thể khác nhau như vị trí vật thể, điều kiện ánh sáng, góc nhìn, quỹ đạo thao tác… nhằm huấn luyện robot thích ứng với các biến đổi thực tế. Sự phân công giữa hai bên rõ ràng: Booster chịu trách nhiệm cung cấp thân robot, thực hiện việc thích nghi phần cứng, hiệu chỉnh thiết bị và xác minh trên thiết bị thật. @axisrobotics kết nối robot với nền tảng mô phỏng, xây dựng các cảnh mô phỏng tương ứng, đồng thời cộng đồng tạo ra lượng lớn dữ liệu quỹ đạo thao tác. Dữ liệu tạo ra sẽ được xác minh trong môi trường mô phỏng trước, sau đó cần phối hợp với Booster để thực hiện kiểm tra trên thiết bị thật, hoàn thành vòng lặp dữ liệu mô phỏng–thực tế. Dữ liệu thí nghiệm công khai có thể trực quan thể hiện lợi ích mang lại từ dữ liệu mô phỏng: Với cùng 10 dữ liệu mẫu thực tế, khi bổ sung thêm 50 dữ liệu mẫu mô phỏng, robot đạt 17 lần tiếp xúc mục tiêu sau 20 lần thử nghiệm thực tế; trong khi nhóm đối chứng chỉ dùng 10 dữ liệu mẫu thực tế thì tỷ lệ thành công là 0%. Một thí nghiệm mẫu ít khác cho thấy, sau khi mô hình Booster được tiền huấn luyện thêm bằng bộ dữ liệu Axis, mỗi nhiệm vụ chỉ cần 30 mẫu mẫu là đã vượt hiệu suất của mô hình gốc sử dụng 60 mẫu mẫu. Lưu ý: Các kết luận thí nghiệm trên chỉ áp dụng cho các nhiệm vụ và điều kiện đánh giá được chọn trong thí nghiệm này, không thể mở rộng trực tiếp đến tất cả các ứng dụng robot. Tuy nhiên, chúng chứng minh rằng dữ liệu mô phỏng chất lượng cao có thể giảm đáng kể khối lượng công việc thu thập dữ liệu thực tế tốn kém. Dựa trên logic này, khi tham gia nhiệm vụ Axis, thay vì liên tục tinh chỉnh quỹ đạo điểm cao cho cùng một nhiệm vụ, giá trị nằm ở mức độ bao phủ của bối cảnh và kỹ năng. Sau khi tạo ra quỹ đạo điểm cao cho một nhiệm vụ đơn giản, nên dừng thao tác lặp lại; hãy chuyển sang vật thể khác, môi trường bối cảnh hoặc cấp độ khó khăn để tạo ra dữ liệu đa dạng, đáp ứng tốt hơn nhu cầu thực tế của khách hàng khi mua “gói nhiệm vụ”. Các thao tác lấy và đặt vật thể mà chúng ta thực hiện trên trình duyệt chỉ mất vài phút mỗi lần, nhưng các quỹ đạo này cần được xử lý, xác minh và đóng gói vào gói nhiệm vụ trước khi được đưa vào quy trình huấn luyện mô hình của các nhà sản xuất robot. Người mới bắt đầu nên ưu tiên chọn các nhiệm vụ Beginner, và sau khi hoàn thành nhiệm vụ, hãy đảm bảo ký tên vào Portfolio. Các quỹ đạo chưa ký tên trên chuỗi Base sẽ không được tính vào điểm nền tảng. https://t.co/EG13vQL9M5