Chinas einziges Team, das eine 10.000-GPU-Fahrorganisation komplett auf Roboter überträgt
Das einzige chinesische Team, das eine intakte Organisation für autonomes Fahren — trainiert auf zig Millionen Datenstunden, Infrastruktur mit zehntausend GPUs und Serienfertigung im Millionenbereich — in die Robotik überführt und ein echtzeitfähiges, skalierbares physisch-natives Basismodell baut.
Chuguang Yueqian nimmt ein Team, das End-to-End-Modelle im autonomen Fahren bereits industrialisiert hat — zig Millionen Trainingsstunden, Cluster mit zehntausend Karten, Millionen Serienfahrzeuge — und wendet dasselbe Skalierungssystem auf Roboter an. Es verbindet ein World-Mind-Lab-Weltmodellteam, ein nordamerikanisches Team für Humanoidsteuerung sowie Teams für Roboterhardware und Kommerzialisierung und beginnt beim „klaren Sehen der physischen Welt“, um ein physisch-natives Basismodell zu bauen, das in Echtzeit läuft und weiter skaliert. Der erste industrielle Einsatz erfolgt auf Präzisionsfertigungslinien für optische Module bei Zhongji Innolight.
Ein skalierbares „schnelles System“ für hochfrequente physische Wahrnehmung, Weltvorhersage, Aktionsgenerierung und Echtzeitkorrektur, gepaart mit einem „langsamen System“, das semantisches Verständnis und langfristige Planung aus allgemeinen großen Modellen übernimmt.
Die Infrastruktur des Teams lieferte 2× technische Trainingseffizienz, 3× durch Gewinnung hochwertiger Daten, 5× Gesamttrainingseffizienz, Speicher- und Iterationskosten auf ein Drittel gesenkt und Modelliterationszyklen von Wochen auf Tage verkürzt.
Langfristige Manipulationsaufgaben an Präzisionsfertigungslinien, beginnend mit der Fertigung optischer Module bei Zhongji Innolight, entwickelt als Branchenreferenz.
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