Physikalische KI-Lösungen
Physikalische KI-Datenoperationen für Robotik- und Embodied-AI-Teams
Sammeln, annotieren, validieren und liefern Sie trainingsfertige multimodale Datensätze für Robotik-, Autonomie- und Bild-Sprache-Aktionsmodelle – mit Qualität auf Unternehmensniveau, menschlicher Überprüfung und flexiblen Ausgabeformaten, die auf Ihre Trainingspipeline abgestimmt sind.
Aufgenommene Clips
Sammler
Vollständige Trainingsdaten für physikalische KI
Von der Rohdatenerfassung über RLHF bis hin zur Auswertung – ein Partner für alle Ebenen, die Ihr Team benötigt.
Egozentrische multimodale Datenerfassung
Bild-, Video-, Audio-, sensorbezogene Metadaten, Telematikdaten, Anweisungen und Kontextinformationen werden global, in unterschiedlichsten Umgebungen und für verschiedenste Aufgaben erfasst.
Multisensor-VLA/Aktionsanmerkung
Objekte, Aktionen, Tracking, Segmentierung, Intention, räumlicher Kontext, Bewegung und Mensch-Maschine-Interaktionen – strukturierte Ground Truth auf jeder Ebene.
Generierung und Unterstützung synthetischer Daten
Synthetische Datensatzgenerierung, Qualitätssicherung, Anreicherung, Validierung, Taxonomieabgleich und Workflows zur Simulation-zu-Real-Bereitschaft – Erzeugung qualitativ hochwertiger Daten in großem Umfang, nicht nur deren Überprüfung.
RLHF & Präferenzlernen
Erfassung menschlicher Präferenzen, Vergleichsrangfolge, Trainingsdaten für Belohnungsmodelle und Arbeitsabläufe zur Verhaltensanpassung – strukturiert, um physische KI von funktional zu vertrauenswürdig weiterzuentwickeln.
Evaluierung & Benchmarks
Regressionssets, Bibliotheken für Grenzfälle, Abdeckung von Sicherheitsszenarien und Benchmarks zur Freigabebereitschaft, die speziell für physikalische KI-Systeme entwickelt wurden.
Human-in-the-loop Review
Expertenvalidierung, Ausnahmebehandlung, Qualitätssicherung und kontinuierliche Feedbackschleifen verbessern die Zuverlässigkeit und schließen die Lücke zwischen Modellausgaben und erneutem Training.
Trainingsdaten für physikalische KI, entwickelt für Teams in den Bereichen Robotik, Autonomie und verkörperte KI.
Humanoide und verkörperte KI
Systeme sollen lernen, ihre Umgebung zu interpretieren, Anweisungen zu befolgen und sicherer mit Menschen, Werkzeugen und Räumen zu interagieren – anhand von Demonstrationsdaten, die auf realen menschlichen Aktivitäten basieren.
Autonome Mobilität
Unterstützung von Wahrnehmung, Szenenverständnis, Navigation und Betriebssicherheit für Fahrzeuge und mobile Plattformen – mit integrierter Abdeckung von Grenzfällen und Sicherheitsszenarien.
Industrieautomatisierung und intelligente Fabriken
Verbesserung von Bildverarbeitung, Erkennung von Arbeitsunfällen, Prozessüberwachung und Ausnahmebehandlung in komplexen Umgebungen mit höchsten Zuverlässigkeitsanforderungen.
Lager- und Aufgabenautomatisierung
Unterstützung von Pick-and-Place-Verfahren, Workflows mit langem Zeithorizont und realer Ausnahmebehandlung für Roboteroperationen – von der Erstellung des ersten Datensatzes bis hin zu Benchmarks für die Einsatzbereitschaft.
Datenerfassung und -annotation für jeden Anwendungsfall von Physical AI
Von der Erfassung von Verhaltensweisen aus der Ich-Perspektive bis hin zu Simulationspipelines mit mehreren Sensoren – Shaip sammelt und annotiert die Daten, die Ihr spezifisches System benötigt, in dem Umfang und der Qualität, die für den Einsatz erforderlich sind.
Demonstrationslernen mit humanoiden Robotern
Erfassen Sie schrittweise menschliche Arbeitsabläufe mithilfe von am Kopf befestigten Kameras und Handverfolgung, um eine Grundlage für das Imitationslernen in den Bereichen Kommissionierung, Montage und Küchenabläufe zu schaffen.
Egozentrische Aktivitätserfassung & Real2Sim-Pipelines
Erstellen Sie Datensätze aus der Ich-Perspektive mithilfe von VR-Headsets, am Kopf befestigten Kameras und Wearables für Geh-, Kommissionier-, Koch- und Montageaufgaben, strukturiert für direktes Training oder Simulationsumwandlung.
Multisensor-Fusionsdatenerfassung
Verwalten Sie synchronisierte Pipelines zur Erfassung von Bild-, IMU-, LiDAR- und Audiodaten mit Workflows für Einrichtung, Timing-Ausrichtung, Qualitätssicherung und Annotation für autonome Robotik- und räumliche KI-Systeme.
Sammlung von Grenzfällen autonomer Systeme
Erfassen Sie seltene und risikoreiche Betriebsszenarien wie Verdeckungen, schlechte Lichtverhältnisse und überfüllte Umgebungen, um die Modellleistung dort zu verbessern, wo generische Datensätze nicht ausreichen.
Smart Glasses & Wearable AI Training
Sammeln Sie realweltliche POV-Datensätze von Smart Glasses und Mixed-Reality-Geräten für Objekterkennung, Kontextverständnis, Blickkartierung und räumliche UI-Interaktionskennzeichnung.
Überwachung von Arbeitssicherheit und Einhaltung von Vorschriften
Erfassung des Verhaltens von Arbeitern in Fabriken, der Öl- und Gasindustrie sowie auf Baustellen zur Erkennung von PSA, Identifizierung unsicherer Handlungen, Überprüfung der Ergonomie und Annotation auf Ereignisebene.
Bewegungsdaten für Gesundheitswesen und Rehabilitation
Unterstützung der Ganganalyse, der Bewegungsverfolgung in der Therapie und der Überwachung älterer Menschen durch Skelett-Annotation mit 42 Schlüsselpunkten, Gelenkwinkelanalyse, Bewegungsphasenmarkierung und Sturzrisikokennzeichnung.
AR/VR-Interaktions- und Gestentraining
Erstellen Sie gestenreiche Datensätze für Zeige-, Greif- und Scrollinteraktionen mit VR-Headsets mit Hand- und Augenverfolgung in gemischten Realitätssystemen.
Weitere unterstützte Anwendungsfälle für physikalische KI
- Robotermanipulations- und Pick-and-Place-Aufgaben
- Navigations- und Mobilitätssysteme
- Lager-, Logistik- und Industrierobotik
- Verkörperte Assistenten und Serviceroboter
- Datensätze zur Mensch-Roboter-Interaktion
- Handlungsbedingte Seh-Sprach-Modelle
- Workflows zur mehrstufigen Aufgabenausführung und zum Klonen von Verhaltensweisen
- Sicherheits-, Grenzfall- und Fehlermodusbewertung
Was Shaip von allen anderen KI-Datenanbietern unterscheidet
Kein Punktannotator. Keine Crowdsourcing-Plattform. Die integrierte Dateninfrastrukturschicht, die Ihrem physischen KI-Team bisher gefehlt hat.
End-to-End-Infrastruktur: Von der Punktannotation bis zur Datenerfassung in der realen Welt, der Generierung synthetischer Daten, der Validierung nach RLHF-Standard und den Benchmarks für Sicherheitsszenarien – alles im Rahmen eines einzigen Projekts.
Globale Sammlung in großem Umfang: Demonstrationen, menschliche Aktivitäten und die Erfassung realer Szenarien über verschiedene geografische Regionen, Umgebungen und Aufgabentypen hinweg – gesteuert, nicht per Crowdsourcing.
Multimodale Annotationstiefe: Vision, LiDAR, Sprache, Aktion und Workflow-Kontext – strukturiert für die Art und Weise, wie physikalische KI tatsächlich trainiert, evaluiert und eingesetzt wird.
Gezieltes Personalmanagement und hochwertige Infrastruktur: Qualifizierte Fachexperten, strukturierte QA-Workflows, ISO-, SOC 2- und HIPAA-konforme Zertifizierungen – entwickelt für höchste Genauigkeit im Einsatz.
Persönliche Begegnungen + reale Umgebungen: Kontrollierte Studioaufnahmen und Live-Umgebungen – beides verfügbar und steuerbar. Benutzerdefinierte Szenarien und die Generierung von Sonderfällen sind inklusive.
Reale Umgebungen. Keine Labordaten.
Physikalische KI-Modelle versagen in der realen Welt, wenn sie nur mit sauberen, sorgfältig ausgewählten Laboraufnahmen trainiert werden. Das Datenerfassungsnetzwerk von Shaip erfasst Daten von den tatsächlichen Oberflächen, auf denen Ihr Modell eingesetzt wird – in den Bereichen Konsumgüter, Einzelhandel, Industrie und Mobilität.
Physikalische KI: Was sie ist und warum sie anders ist
KI-Systeme, die in der physischen Welt agieren und mit ihr interagieren durch Sensoren, Steuerungssysteme und Aktoren – die Verbindung von Intelligenz und realem Handeln.
Fundamentale Modelle, bessere Simulationen, leistungsfähigere Sensoren und stärkere Edge-Computing-Technologien machen praktische Autonomie zum ersten Mal in diesem Umfang.
Hochwertig multimodale Daten (Vision + Sprache + Handlung), Abdeckung von Grenzfällen, Validierungsschleifen und sicherere Wege von der Simulation zur Bereitstellung.
Nicht als Roboterhersteller – sondern als Partner für Dateninfrastruktur und -validierung hinter den Teams für physikalische KI, die die nächste Generation autonomer Systeme entwickeln.
Erfolgreiche Geschichten
Das Datenverarbeitungssystem hinter den Bewegungsdaten eines humanoiden Roboters mit 10,000 Betriebsstunden
Sim-to-Real-Learning erfordert mehr als nur Datenvolumen – es benötigt fundierte, kalibrierte und aufgabenvalidierte Bewegungsdaten in großem Umfang. Für einen Kunden im Bereich humanoider Robotik entwickelte Shaip die durchgängige Datenverarbeitungsinfrastruktur: QR-Code-basierte Szeneneinrichtung, Fünf-Sensoren-Tracking, moderierte Übungsphasen und modellfertige Qualitätssicherung – und generierte so in nur 30 Tagen 10,000 Stunden egozentrischer VR-Bewegungsdaten von rund 4,000 Teilnehmern und 100 Aufgaben.
Der Physical AI Dataset Stack
Unterschiedliche Datensatzebenen ermöglichen unterschiedliche Funktionen. Shaip unterstützt den integrierten Stack, der zum Trainieren, Validieren und Härten von KI-Systemen für den realen Einsatz erforderlich ist.
| Fähigkeitsschicht | Schlüsseldatensatztyp | Wie Shaip es unterstützt |
|---|---|---|
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L1 Menschliches Verständnis |
Daten zu menschlichen Aktivitäten und Demonstrationen | Globale Sammlung von realen Szenarien, praktischen Demonstrationen und aufgabenbezogenen Kontexten in unterschiedlichen Umgebungen und Bevölkerungsgruppen. |
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L2 Aufgabenausführung |
Robotermanipulationsdaten | Strukturierte Erfassung und Annotation von Trajektorien, Gelenkzuständen, Objektinteraktionen und Arbeitsabläufen – entwickelt für Wiederholbarkeit und Skalierbarkeit. |
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L3 Anweisung folgt |
Vision-Language-Action (VLA)-Daten | Abstimmung von visuellen Eingaben, Sprachanweisungen und Handlungsabläufen für die Ausführung in der realen Welt – einschließlich Feinabstimmung der Unterstützung für VLA-Modelle. |
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L4 Workflow-Abschluss |
Langfristige Aufgabendaten | Mehrstufige Aufgabendatensätze, Auswertungssets und Ausnahmebehandlung für komplexe Sequenzen – für eine robuste Leistung bei erweiterten Aufgaben. |
Sicherheit & Compliance
Bereit, physische KI zu entwickeln, die tatsächlich eingesetzt werden kann?
Sprechen Sie mit Shaip über multimodale Dateninfrastruktur, synthetische Datengenerierung, RLHF, Evaluierungsworkflows und die Validierung durch den Menschen im Regelkreis für Robotik, Autonomie und verkörperte KI.
KontaktHäufig gestellte Fragen (FAQ)
Wie beschafft Shaip physikalische KI-Trainingsdaten auf legale und ethische Weise?
Alle Shaip-Daten werden mit schriftlicher Einwilligung der Teilnehmenden und dokumentierten Datenrechten und Nutzungsbedingungen erhoben. Wir führen kontrollierte Studioaufnahmen, Datenerhebungen im Außeneinsatz und Hausbesuche durch – jeweils mit einem eigenen, an DSGVO, CCPA, HIPAA und regionalen Datenschutzstandards ausgerichteten Einwilligungsrahmen. Wir betreiben kein Scraping, verwenden keine öffentlich zugänglichen Videos für andere Zwecke und liefern jeden Datensatz mit einem nachvollziehbaren Herkunftsnachweis für die rechtliche Prüfung im Unternehmen.
Wie schnell kann Shaip einen ersten Datensatz für ein Pilotprojekt im Bereich der physikalischen KI liefern?
Typische Pilotzeitpläne laufen Iin Von der Unterzeichnung des Auftrags bis zur Auslieferung der ersten Charge vergehen je nach Erfassungsumgebung, Sensorausstattung und Teilnehmeranforderungen mehrere Wochen. Studiobasierte Demonstrationen und egozentrische Aufnahmen sind in der Regel schneller; Multisensor-Fusionsprogramme mit LiDAR und kalibrierten Systemen benötigen mehr Zeit.
Kann Shaip Simulations-zu-Real-Workflows unterstützen?
Shaip bietet Pipelines für die Erfassung realer Daten, die Generierung synthetischer Daten und die Umwandlung von Simulationen in Simulationen – mit strukturierten Validierungsschleifen, um die Lücke zwischen Simulation und Realität zu schließen. Dies umfasst domänenrandomisierte synthetische Datenerweiterung, die Einbindung von Grenzfällen und gepaarte Benchmarks aus realen und synthetischen Daten.
Welche Sensormodalitäten erfasst und annotiert Shaip?
Kamera (RGB, Monochrom, Ereignis), Tiefensensor (Stereo, Strukturlicht, ToF), LiDAR, IMU, Radar, Audio, Kraft-/Drehmomentsensor, Hand-Tracking, Eye-Tracking, GPS und Telematik. Alle Kanäle werden zeitsynchron mit den Kalibrierungsmetadaten übertragen.
Wie geht Shaip mit Grenzfällen und sicherheitskritischen Szenarien für physikalische KI um?
Shaip pflegt strukturierte Taxonomien zur Erfassung von Grenzfällen – Verdeckung, schlechte Lichtverhältnisse, widrige Wetterbedingungen, Umgebungen mit hoher Dichte, atypisches Akteursverhalten und Skripting für seltene Ereignisse. Zu den Ergebnissen gehören Regressionstestsets, Benchmarks für die Release-Bereitschaft und eine Abdeckung von Sicherheitsszenarien, die den Einsatzrisikostufen zugeordnet sind.
Über welche Compliance-Zertifizierungen verfügt Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Typ II, HIPAA-konforme Kontrollen, DSGVO. Zusätzliche Compliance-Rahmenwerke werden bei Bedarf programmbezogen implementiert.
Wie sichert Shaip die Qualität von physikalischen KI-Annotationen?
Shaip nutzt eine mehrstufige Qualitätssicherungspipeline: Ubiquity QA für die erste Validierung, CPA (Shaip Review) für die Kalibrierung anhand des Goldstandards und Shaip Validation für die finale Freigabeprüfung. Die Übereinstimmung zwischen den Annotatoren, die Konsensprüfung und die aufgabenspezifischen Akzeptanzschwellen werden pro Projekt konfiguriert.
Liefert Shaip RLHF- und Präferenzdaten für physikalische KI?
Ja. Erfassung menschlicher Präferenzen, Vergleichsrangfolge, Trainingsdaten für Belohnungsmodelle und Arbeitsabläufe zur Verhaltensanpassung – ausgerichtet auf Robotikrichtlinien, VLA-Ausrichtung und Belohnungsmodelle für die Videogenerierung.
