Fysieke AI-oplossingen
Physical AI Data Ops for Robotics and Embodied AI Teams
Collect, annotate, validate, and deliver training-ready multimodal datasets for robotics, autonomy, and vision-language-action models — with enterprise-grade quality, human-in-the-loop review, and flexible output formats aligned to your training pipeline.
Trainingsdata voor full-stack fysieke AI
Van het verzamelen van ruwe data tot RLHF en evaluatie: één partner voor elke laag die uw team nodig heeft.
Egocentric Multimodal Data Collection
Het vastleggen van beelden, video's, audio, sensorgerelateerde metadata, telematica, instructies en context op wereldwijde schaal in uiteenlopende omgevingen en voor diverse soorten taken.
Multi-sensor VLA/action Annotation
Objecten, acties, tracking, segmentatie, intentie, ruimtelijke context, beweging en mens-machine-interacties — gestructureerde grondwaarheid op elk niveau.
Genereren en ondersteunen van synthetische data
Genereren van synthetische datasets, kwaliteitscontrole, verrijking, validatie, taxonomische afstemming en workflows voor simulatie-naar-realiteit-gereedheid — het genereren van kwaliteitsdata op grote schaal, niet alleen het controleren ervan.
RLHF & Voorkeursleren
Het verzamelen van menselijke voorkeuren, het vergelijken van ranglijsten, het trainen van beloningsmodellen en het afstemmen van gedrag in workflows — gestructureerd om fysieke AI van functioneel naar betrouwbaar te transformeren.
Evaluatie en benchmarks
Regressietests, bibliotheken met randgevallen, dekking van veiligheidsscenario's en benchmarks voor gereedheid voor release, speciaal ontwikkeld voor fysieke AI-systemen.
Beoordeling met menselijke tussenkomst
Deskundige validatie, foutafhandeling, kwaliteitsborging en continue feedbackloops die de betrouwbaarheid verbeteren en de kloof tussen modeluitvoer en hertraining dichten.
Trainingsdata voor fysieke AI, speciaal ontwikkeld voor robotica-, autonomie- en belichaamde AI-teams.
Mensachtige wezens en belichaamde AI
Train systemen om hun omgeving te interpreteren, instructies op te volgen en veiliger om te gaan met mensen, gereedschap en ruimtes – met behulp van demonstratiegegevens gebaseerd op daadwerkelijke menselijke activiteiten.
Autonome mobiliteit
Ondersteuning van waarneming, omgevingsbegrip, navigatie en operationele veiligheid voor voertuigen en mobiele platforms, inclusief dekking voor extreme gevallen en veiligheidsscenario's.
Industriële automatisering en slimme fabrieken
Verbeter machinevisie, detectie van veiligheidsrisico's voor werknemers, procesbewaking en foutafhandeling in complexe omgevingen waar de hoogste betrouwbaarheidseisen gelden.
Magazijn- en taakautomatisering
Ondersteuning bieden voor pick-and-place-processen, workflows met een lange tijdshorizon en realistische foutafhandeling voor robotoperaties — van het aanmaken van de eerste dataset tot het uitvoeren van benchmarks voor implementatiegereedheid.
Gegevensverzameling en -annotatie voor elk gebruiksscenario van fysieke AI.
Van het vastleggen van gedrag vanuit een eerstepersoonsperspectief tot het simuleren van meerdere sensoren: Shaip verzamelt en annoteert de gegevens die uw specifieke systeem nodig heeft, op de schaal en met de kwaliteit die implementatie vereist.
Demonstratie en leerproces van een humanoïde robot
Leg stap voor stap de uitvoering van menselijke taken vast met behulp van camera's op het hoofd en handvolgsystemen om referentiegegevens te verzamelen voor imitatieleerprocessen in magazijnen, assemblage en keukens.
Egocentrische activiteitsregistratie en Real2Sim-pipelines
Ontwikkel datasets vanuit een eerstepersoonsperspectief met behulp van VR-headsets, camera's op het hoofd en wearables voor taken zoals lopen, plukken, koken en assembleren, gestructureerd voor directe training of conversie naar simulatie.
Gegevensverzameling via multisensorfusie
Beheer gesynchroniseerde pipelines voor beeld-, IMU-, LiDAR- en audio-opnamen, inclusief configuratie, timinguitlijning, kwaliteitscontrole en annotatieworkflows voor autonome robotica en ruimtelijke AI-systemen.
Collectie van grensgevallen in autonome systemen
Leg zeldzame en risicovolle operationele scenario's vast, zoals obstructies, omstandigheden met weinig licht en drukke omgevingen, om de modelprestaties te verbeteren waar generieke datasets tekortschieten.
Training in slimme brillen en draagbare AI
Verzamel realistische POV-datasets van slimme brillen en mixed reality-apparaten voor objectherkenning, contextbegrip, blikregistratie en ruimtelijke UI-interactielabeling.
Industriële veiligheid en nalevingsmonitoring
Leg het gedrag van werknemers vast in fabrieken, olie- en gasbedrijven en op bouwplaatsen om het gebruik van persoonlijke beschermingsmiddelen te detecteren, onveilige handelingen te identificeren, ergonomische aspecten te beoordelen en gebeurtenissen te annoteren.
Bewegingsgegevens voor gezondheidszorg en revalidatie
Ondersteun ganganalyse, het volgen van therapeutische bewegingen en het monitoren van ouderen met 42-punts skeletannotatie, gewrichtshoekanalyse, bewegingsfasemarkering en valrisico-etikettering.
AR/VR-interactie en gebarentraining
Ontwikkel datasets met veel gebaren voor aanwijzen, grijpen en scrollen met behulp van VR-headsets met hand- en oogtracking in gemengde realiteitsomgevingen.
Other Supported Physical AI Use Cases
- Robotic manipulation and pick-place tasks
- Navigation and mobility systems
- Warehouse, logistics, and industrial robotics
- Embodied assistants and service robots
- Human-robot interaction datasets
- Action-conditioned vision-language models
- Multi-step task execution and behavioral cloning workflows
- Safety, edge-case, and failure-mode evaluation
Wat onderscheidt Shaip van alle andere aanbieders van AI-data?
Geen puntannotator. Geen crowdsourcingplatform. De geïntegreerde data-infrastructuurlaag die uw fysieke AI-team miste.
Complete infrastructuur: Van puntannotatie tot het verzamelen van gegevens in de praktijk, het genereren van synthetische data, RLHF-validatie en benchmarks voor veiligheidsscenario's – alles binnen één project.
Wereldwijde collectie op grote schaal: Demonstraties, menselijke activiteiten en het vastleggen van realistische scenario's in verschillende geografische gebieden, omgevingen en voor diverse soorten taken — beheerd, niet via crowdsourcing.
Multimodale annotatiediepte: Visie, LiDAR, taal, actie en workflowcontext — gestructureerd voor de manier waarop fysieke AI daadwerkelijk wordt getraind, geëvalueerd en ingezet.
Beheerde personeelsbezetting en kwaliteitsinfrastructuur: Gecertificeerde domeinexperts, gestructureerde QA-workflows, ISO-, SOC 2- en HIPAA-conforme certificeringen — ontworpen voor nauwkeurigheid op implementatieniveau.
Persoonlijke interactie + realistische omgevingen: Gecontroleerde studio-opnames en live, realistische omgevingen – beide beschikbaar en beheerd. Aangepaste scenario's en het genereren van uitzonderlijke gevallen zijn inbegrepen.
Physical AI Requires More Than Data Volume
Physical AI models need data that captures motion, context, intent, interaction, and environmental variability. High-quality multimodal datasets help teams train systems that can better interpret the world, make decisions, and act reliably in dynamic settings.
Shaip supports this with scalable collection, structured annotation, synthetic augmentation, benchmarking, and human-in-the-loop validation.
Fysieke AI: wat het is en waarom het anders is.
AI-systemen die functioneren in en interactie hebben met de fysieke wereld Door middel van sensoren, besturingssystemen en actuatoren wordt een brug geslagen tussen intelligentie en actie in de echte wereld.
Fundamentele modellen, betere simulaties, krachtigere sensoren en sterkere edge computing zorgen ervoor dat praktische autonomie in de praktijk voor het eerst op grote schaal.
Hoge kwaliteit multimodale gegevens (visie + taal + actie), dekking van randgevallen, validatielussen en veiligere trajecten van simulatie naar implementatie.
Niet als robotmaker, maar als de data-infrastructuur en validatiepartner achter de fysieke AI-teams die de volgende generatie autonome systemen bouwen.
Waarom het lastig is om correcte fysieke AI-data te verkrijgen
Fysieke AI leert niet alleen van data op webschaal. Teams hebben nodig taakspecifieke gegevens gebaseerd op de echte wereld.
Modellen vereisen multimodale ingangen Dit omvat beeld, taal, actie, telemetrie en context — zelden beschikbaar in een geïntegreerde vorm.
De meeste teams vertrouwen nog steeds op gefragmenteerde datasetswaardoor prestatieproblemen en trage iteratiecycli ontstaan die de implementatie vertragen.
Veiligheidsvalidatie, dekking van extreme gevallen en gereedheid voor de overgang van simulatie naar de praktijk zijn nu kern aankoopcriteria dat leveranciers zelden een totaaloplossing bieden.
Simulatiegegevens zijn niet betrouwbaar overdraagbaar naar fysieke implementatie. Sluiten sim-naar-echte kloof Dit vereist gestructureerde validatieprocessen, menselijke feedback en een verankering in de praktijk – niet alleen maar meer synthetische informatie.
De Physical AI-datasetstapel
Verschillende datasetlagen bieden verschillende mogelijkheden. Shaip ondersteunt de geïntegreerde stack die nodig is om AI-systemen in de praktijk te trainen, valideren en versterken.
| Mogelijkheidslaag | Sleuteltype van de gegevensset | Hoe Shaip het ondersteunt |
|---|---|---|
L1 Menselijk begrip |
Gegevens over menselijke activiteiten en demonstraties | Een wereldwijde verzameling van praktijkvoorbeelden, menselijke demonstraties en taakgerichte context in diverse omgevingen en bij uiteenlopende bevolkingsgroepen. |
L2 Taakuitvoering |
Robotmanipulatiegegevens | Gestructureerde vastlegging en annotatie van trajecten, gewrichtstoestanden, objectinteracties en workflows — ontworpen voor herhaalbaarheid en schaalbaarheid. |
L3 Instructie volgend |
Visie-Taal-Actie (VLA)-gegevens | Afstemming van visuele input, taalinstructies en actietrajecten voor uitvoering in de praktijk — inclusief ondersteuning voor VLA-modellen (Visual Language Assemblies). |
L4 Workflow-voltooiing |
Taakgegevens met een lange horizon | Datasets voor taken met meerdere stappen, evaluatiesets en foutafhandeling voor complexe sequenties — waardoor robuuste prestaties mogelijk zijn bij langdurige taken. |
Ben je klaar om fysieke AI te bouwen die daadwerkelijk ingezet kan worden?
Neem contact op met Shaip voor meer informatie over multimodale data-infrastructuur, het genereren van synthetische data, RLHF, evaluatieworkflows en validatie met menselijke tussenkomst voor robotica, autonomie en belichaamde AI.