Fysieke AI-oplossingen
Fysieke AI-dataoperaties voor robotica- en belichaamde AI-teams
Verzamel, annoteer, valideer en lever trainingsklare multimodale datasets voor robotica, autonomie en visie-taal-actiemodellen — met bedrijfsbrede kwaliteit, menselijke beoordeling en flexibele uitvoerformaten die aansluiten op uw trainingspipeline.
clips vastgelegd
verzamelaars
Het fysieke knelpunt in AI-data
Robots falen niet door hardwareproblemen. Actuatoren, sensoren en rekenkracht hebben de benodigde data voor het gebruik ervan ingehaald. Er bestaat geen grootschalige databank voor fysieke intelligentie – geen equivalent van de webteksten waarmee LLM's zijn getraind. Elke greep, stap en taakcorrectie moet worden vastgelegd, gestructureerd en gevalideerd vanuit de echte wereld.
Dat is de kloof die Shaip dicht: demonstraties in de praktijk met mensen en data van meerdere sensoren, verzameld en geannoteerd op de schaal die daadwerkelijk vereist is voor de training van belichaamde AI.
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.
Egocentrische en teleoperatieve gegevensverzameling
Het vastleggen van beelden, video's, audio, sensorgerelateerde metadata, telematica en context op wereldwijde schaal — inclusief demonstraties van op afstand bestuurbare robots, door mensen gestuurde trajecten en op instructies gebaseerde taakregistraties in diverse omgevingen.
Multisensor VLA/actie-annotatie
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.
Andere ondersteunde toepassingen van fysieke AI
- Robotmanipulatie- en pick-and-place-taken
- Navigatie- en mobiliteitssystemen
- Magazijn-, logistiek- en industriële robotica
- Geïntegreerde assistenten en servicerobots
- datasets over interactie tussen mens en robot
- Actie-geconditioneerde visie-taalmodellen
- Workflows voor het uitvoeren van taken in meerdere stappen en het klonen van gedrag.
- Teleoperatie en door mensen geleide demonstratieopname
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 verzameling op grote schaal: demonstraties, menselijke activiteiten en het vastleggen van scenario's uit de praktijk in verschillende geografische gebieden, omgevingen en voor diverse soorten taken — beheerd, niet via crowdsourcing.
Diepgaande multimodale annotatie: beeld, LiDAR, taal, actie en workflowcontext — gestructureerd voor de manier waarop fysieke AI daadwerkelijk wordt getraind, geëvalueerd en ingezet.
Beheerde personeels- en kwaliteitsinfrastructuur: gecertificeerde domeinexperts, gestructureerde QA-workflows, ISO-, SOC 2- en HIPAA-certificeringen — ontworpen voor nauwkeurigheid op implementatieniveau.
Persoonlijke en realistische omgevingen: Gecontroleerde studio-opnames en live-opnames in de echte wereld – beide beschikbaar en beheerd. Aangepaste scenario's en het genereren van uitzonderlijke gevallen zijn inbegrepen.
Echte omgevingen. Geen laboratoriumgegevens.
Fysieke AI-modellen falen in de praktijk wanneer ze alleen getraind worden op schone, zorgvuldig geselecteerde laboratoriumbeelden. Het dataverzamelingsnetwerk van Shaip legt gegevens vast van de daadwerkelijke oppervlakken waarop uw model zal functioneren – in consumenten-, retail-, industriële en mobiliteitsomgevingen.
Fysieke AI: wat het is en waarom het anders is.
AI-systemen die in de fysieke wereld opereren en ermee interageren via sensoren, besturingssystemen en actuatoren – waarmee intelligentie wordt verbonden met actie in de echte wereld.
Dankzij geavanceerde modellen, betere simulaties, krachtigere sensoren en sterkere edge computing wordt autonome technologie in de praktijk voor het eerst op grote schaal haalbaar.
Hoogwaardige multimodale data (beeld + taal + actie), dekking van randgevallen, validatieloops en veiligere trajecten van simulatie naar implementatie.
Niet als robotfabrikant, maar als partner voor data-infrastructuur en validatie achter fysieke AI-teams die de volgende generatie autonome systemen bouwen.
Succesvolle verhalen
De data-infrastructuur achter 10,000 uur aan bewegingsdata van humanoïde robots
Simulatie-naar-realistisch leren vereist meer dan alleen kwantiteit — het vereist gefundeerde, gekalibreerde en taakgevalideerde bewegingsdata op grote schaal. Voor een klant in de humanoïde robotica bouwde Shaip de complete data-operations-infrastructuur: scène-opzet met QR-codes, tracking met vijf sensoren, begeleide repetities en modelklare kwaliteitscontrole — waarmee in slechts 30 dagen 10,000 uur aan egocentrische VR-bewegingsdata werd gegenereerd voor circa 4,000 deelnemers en 100 taken.
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. |
Beveiliging en naleving
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.
ContactVeel gestelde vragen (FAQ)
Hoe verkrijgt Shaip op een legale en ethische manier fysieke data voor AI-training?
Alle Shaip-gegevens worden verzameld met schriftelijke toestemming van de deelnemers, inclusief vastgelegde gegevensrechten en gebruiksvoorwaarden. We werken met gecontroleerde opnames in de studio, gegevensverzameling in de praktijk en programma's voor thuisbezoeken – elk met een eigen toestemmingskader dat is afgestemd op de AVG, CCPA, HIPAA en regionale privacywetgeving. We scrapen geen gegevens, hergebruiken geen openbare video's en elke dataset wordt geleverd met een traceerbaar herkomstdocument voor juridische beoordeling binnen de organisatie.
Hoe snel kan Shaip een eerste dataset leveren voor een pilotproject met fysieke AI?
Een pilotproject loopt doorgaans enkele weken, van de ondertekening van de opdracht tot de levering van de eerste batch, afhankelijk van de opnameomgeving, de gebruikte sensoren en de eisen van de deelnemers. Demonstraties in een studio en egocentrische opnames verlopen over het algemeen sneller; programma's voor multisensorfusie met LiDAR en gekalibreerde opstellingen duren langer.
Kan Shaip workflows van simulatie naar realiteit ondersteunen?
Shaip levert data-acquisitie uit de praktijk, het genereren van synthetische data en real-to-sim-pipelines, met gestructureerde validatieloops om de kloof tussen simulatie en realiteit te dichten. Dit omvat domein-gerandomiseerde synthetische data-augmentatie, het injecteren van randgevallen en gekoppelde benchmarks van echte en synthetische data.
Welke sensormodaliteiten legt Shaip vast en annoteert hij?
Camera (RGB, monochroom, event), diepte (stereo, gestructureerd licht, ToF), LiDAR, IMU, radar, audio, kracht/koppel, handtracking, oogtracking, GPS en telematica. Alle kanalen worden tijdgesynchroniseerd geleverd met kalibratiemetadata.
Ondersteunt Shaip dataverzameling via teleoperatie?
Ja. Shaip ontwerpt en beheert programma's voor teleoperatie-opnames — inclusief werving en training van operators, installatie, taakscripts, kwaliteitscontrole op episodeniveau en trajectannotatie. Teleoperatiedemonstraties worden tijdgesynchroniseerd met camera-, gewrichtsstatus- en kracht-/koppelkanalen, en geformatteerd voor imitatieleerprocessen en VLA-fijnafstemmingspipelines.
Hoe pakt Shaip uitzonderlijke gevallen en veiligheidskritieke scenario's aan voor fysieke AI?
Shaip hanteert gestructureerde taxonomieën voor het verzamelen van uitzonderlijke gevallen, zoals occlusie, weinig licht, ongunstige weersomstandigheden, omgevingen met een hoge dichtheid, atypisch gedrag van actoren en scripting voor zeldzame gebeurtenissen. De resultaten omvatten regressietestsets, benchmarks voor gereedheid voor releases en dekkingskaarten voor veiligheidsscenario's, gekoppeld aan risiconiveaus voor implementatie.
Welke nalevingscertificaten bezit Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Type II, HIPAA-conforme controles, GDPR. Aanvullende compliance-raamwerken worden per programma geïmplementeerd waar nodig.
Hoe waarborgt Shaip de kwaliteit van fysieke AI-annotaties?
Shaip hanteert een gelaagde QA-pipeline: Ubiquity QA voor de eerste validatie, CPA (Shaip Review) voor de kalibratie met de referentieset en Shaip Validation voor de definitieve beoordeling van de release. De inter-annotator-overeenstemming, consensusbeoordeling en taakspecifieke acceptatiedrempels worden per project geconfigureerd.
Levert Shaip RLHF- en voorkeursgegevens voor fysieke AI?
Ja. Het verzamelen van menselijke voorkeuren, vergelijkende rangschikking, trainingsgegevens voor beloningsmodellen en workflows voor gedragsafstemming — gericht op robotica-beleid, VLA-afstemming en beloningsmodellen voor videogeneratie.
