Tôi nghĩ điều thú vị nhất về @axisrobotics là nó thay đổi kinh tế học của những gì một bộ dữ liệu robot có thể trở thành. Truyền thống, việc thu thập dữ liệu robot nghĩa là đặt phần cứng đắt tiền vào môi trường kiểm soát và trả tiền cho người vận hành nó. Điều này hoạt động tốt cho nghiên cứu. Nhưng đó là nền tảng khó khăn để xây dựng sự đa dạng khổng lồ về trải nghiệm mà các robot đa năng sẽ cần. Axis tiếp cận theo cách khác: làm cho cơ sở hạ tầng thu thập có thể tái sử dụng. Một hệ thống tạo ra các nhiệm vụ. Một hệ thống khác cho phép mọi người thu thập các minh họa trong mô phỏng. Ứng dụng egocentric thêm hoạt động con người từ thế giới thực. Sau đó, một đường ống thống nhất biến những đầu vào này thành dữ liệu sẵn sàng để huấn luyện. Điều khiến tôi ấn tượng là cùng một cơ sở hạ tầng có thể phục vụ các nhu cầu dữ liệu khác nhau mà không cần xây dựng lại toàn bộ quy trình từ đầu. Một nhiệm vụ mới không nhất thiết đòi hỏi một phòng thí nghiệm mới. Một nguồn thu thập mới không nhất thiết đòi hỏi một đường ống mới. Và một thất bại trong chính sách có thể trở thành lý do để tạo ra các nhiệm vụ mới thay vì chỉ là một thí nghiệm thất bại khác. Đối với tôi, đó là ý tưởng lớn hơn đằng sau Axis: Không phải một nền tảng thu thập dữ liệu cho robot, mà là một hệ thống được thiết kế để liên tục tạo ra dữ liệu mà robot chưa học được. Nếu điều đó hoạt động, sản phẩm thực sự chính là khả năng mở rộng liên tục những gì máy móc có thể làm. Chỉ là quan điểm cá nhân, không phải lời khuyên đầu tư.