Trong vài năm tới, chúng ta có thể dễ dàng chứng kiến những chú chó robot trở thành cảnh tượng khá phổ biến tại các trung tâm thương mại của các thành phố hàng đầu Trung Quốc, chạy khắp nơi để giao cà phê và đồ ăn mang đi. Đồng thời, bạn bè của tôi tại Mỹ có thể bắt đầu thấy các dịch vụ giao hàng bằng drone và chó robot ra mắt tại hầu hết các thành phố trong cùng khoảng thời gian đó. Điều khiến chúng ta cảm thấy khác biệt là cách thị trường Trung Quốc tiến triển một cách ổn định—chủ yếu vì các quỹ đầu tư mạo hiểm trong nước thường giữ vai trò rất khiêm tốn, nên không cảm thấy như đang hình thành một bong bóng lớn. Ít nhất là trên WeChat, bạn hiếm khi thấy những video quảng bá rầm rộ tràn ngập everywhere 😆

Tôi càng nhìn vào, nó càng giống như một đoàn tàu đang băng qua cây cầu! Nhưng bạn biết gì không?..... bên trong, nhiệt độ lên tới 300 độ hoặc cao hơn! Đấy mới gọi là hỗn loạn nóng bỏng!🌞 https://t.co/o8Jv6rgPBf

👀 khá thú vị…. • Đánh giá mô hình: 50% • Làm sạch và tổ chức dữ liệu: 40% • Tích hợp hệ thống: 8% • Đào tạo mô hình: 2% Điểm chính không phải là việc đào tạo không quan trọng, mà là hầu hết mọi người đều đánh giá thấp quá mức tầm quan trọng của dữ liệu và đánh giá. Khi làm việc với các nhà sáng lập xây dựng camera AI, robot và hệ thống AI biên, chúng tôi đã chứng kiến điều tương tự. Các đội thường dành hàng tuần để tranh luận nên dùng mô hình nào, trong khi dành ít thời gian hơn nhiều để xác định thành công, cải thiện nhãn hoặc hiểu các trường hợp thất bại. Một mô hình tốt hơn có thể mang lại lợi ích tăng dần. Một vòng phản hồi tốt hơn có thể thay đổi toàn bộ hướng đi của sản phẩm. Khi các mô hình nền tảng ngày càng dễ tiếp cận, lợi thế thực sự có thể không nằm ở chính mô hình, mà ở chất lượng dữ liệu và sự kỷ luật trong cách đánh giá nó.

Chúng tôi đã sàng lọc một danh sách rộng lớn các nhà cung cấp thiết bị thu thập dữ liệu VLA và rút gọn còn 9 lựa chọn tiêu biểu bao gồm các mô-đun camera, hệ thống stereo, thiết bị đeo đầu hoàn chỉnh và các nền tảng thu thập AI thể chất dạng mô-đun. Điểm chính: 📹Mô-đun A–C dẫn đầu về hiệu quả chi phí và khả năng mở rộng. 📹D–E là các phương án hoàn chỉnh phù hợp để đánh giá. 📹F–G đáp ứng nhu cầu hệ thống chuyên biệt. 📹H–I là các sản phẩm tham chiếu có thương hiệu / dạng mô-đun. Đối với các đội ngũ AI thể chất, việc lựa chọn phần cứng không còn chỉ đơn thuần là về độ phân giải camera. Những câu hỏi thực sự quan trọng là: • Dữ liệu có được đồng bộ hóa không? • Chất lượng IMU có đủ tốt không? • Có thể cung cấp dữ liệu hiệu chuẩn không? • Nhà cung cấp có thể mở rộng quy mô vượt ra ngoài các mẫu thử không? • Hệ thống có phù hợp để thu thập dữ liệu VLA trong thế giới thực không? ✍️🔗Báo cáo đầy đủ: https://t.co/nhzGmLTSnS VLA chưa “chết” — nó đang phát triển thông qua sự tích hợp sâu với WM. Vào năm 2026 và những năm tiếp theo, những người chiến thắng sẽ không phải là các mô hình đơn lẻ, mà là các hệ thống tích hợp có khả năng xây dựng các vòng lặp đóng tự động giữa dữ liệu, mô hình và điều khiển. Tránh rơi vào các cuộc tranh luận về “lý thuyết lỗi thời” hay “sóng hào hứng về khái niệm mới,” mà thay vào đó tập trung vào độ bền và khả năng mở rộng của các tương tác vật lý thực tế — chính xác là điều mà mọi nhà phát triển chân chính nên làm. #EmbodiedAI #Robotics #VLA #Hardware #SupplyChain #ShenzhenFoundry

Đây là cách bộ phận hỗ trợ khách hàng hoạt động tại @shenzhenfoundry Đội ngũ của chúng tôi có mặt trực tiếp tại nhà cung cấp, đang gỡ lỗi trực tiếp một pipeline thị giác VLA — suy luận độ sâu MiDaS trên các luồng RTSP, lỗi liệt kê camera V4L2, xác thực heatmap RGB + độ sâu thời gian thực. Nhà máy hiểu phần cứng. Khách hàng hiểu sử dụng. Chúng tôi nói được cả hai ngôn ngữ. Đó là khoảng trống mà chúng tôi lấp đầy.

Bạn có muốn sử dụng điều này trên xe đạp của mình? 🚴 Tương lai của hệ thống điều hướng đạp xe không nằm trên màn hình. Nó nằm ngay trên đường 🚴. Hãy tưởng tượng các hướng dẫn rẽ từng bước được chiếu trực tiếp trước mặt bạn khi đang đi. 🚲 An toàn hơn. 🚲 Thông minh hơn. 🚲 Trực quan hơn. Nếu bạn muốn biến những ý tưởng như thế này thành sản phẩm thực tế thông qua hợp tác phát triển hoặc sản xuất OEM với chúng tôi, hãy nhắn tin cho tôi :) #ShenzhenFoundry #Cycling #BikeTech #Innovation #HardwareStartup #SmartMobility #Micromobility #ProductDevelopment #BikeNavigation

Trong hai tuần qua, đội ngũ của chúng tôi đã làm việc không ngừng nghỉ từ lý thuyết đến thực tiễn. Chúng tôi đã thành công trong việc kiểm tra và xác minh các nguyên lý cốt lõi của phần cứng robot VLA. Chúng tôi bắt đầu với một camera RGB đơn lẻ và hiện đã nâng cấp lên ba camera stereo. Phiên bản tiếp theo, tích hợp IMU và hình ảnh stereo, sẽ được ra mắt sớm — video đầy đủ sẽ sớm có mặt. Cảm ơn lớn đến Oreo, Jasper và Ribik vì đã giúp điều này trở thành hiện thực ❤️. Vỏ bọc in 3D của chúng tôi cũng đang được phát triển nhanh chóng. ps: Tuần tới, chúng tôi sẽ phát hành miễn phí tất cả báo cáo thử nghiệm, cùng các insight thương mại mới nhất về VLA từ Thâm Quyến. Chúng tôi đã chuyển từ giai đoạn thử nghiệm trong phòng thí nghiệm sang thương mại hóa, và mục tiêu của chúng tôi là giảm giá thị trường tổng thể từ 50%–80%, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tiếp cận và sử dụng công nghệ này. #VLA #Robotics #Ai #EmbodiedAI #3Dprinting #physicalAI #Robothardware #Robothardware #shenzhen

Thật tuyệt khi thấy tất cả những thiết bị điện tử chúng ta sử dụng hàng ngày đang được phân phối khắp thế giới. Bạn phải công nhận những người lao động phía sau hậu trường—họ mới chính là những MVP thực sự khiến mọi thứ trở nên khả thi! https://t.co/D9GmfJglTE

Hãy chào mừng đối tác mới của chúng tôi! Từ nay, anh ấy sẽ là vũ khí bí mật của chúng tôi để tạo mẫu! Máy in 3D đầu tiên của chúng tôi 😄 https://t.co/gKFWLObPG2