我们的方法

数据循环

机器人学习的核心挑战不是模型大小，而是 数据。 它来自哪里、如何变得可用以及不同来源如何结合。 我们构建了一个闭环，将现实世界的失败转化为下一轮训练。

我们衡量什么

我们的北极星不是代码量或模型大小。 就是这五个数字：

• 新机器人上线时间 — 新平台的连接速度有多快？
• 第一个基线的新任务 — 从演示到可运行的政策
• 单次故障再训练时间 — 失败的人多久才能重新进入下一轮训练？
• 自动评估覆盖范围 — 有多少%的决策依赖于我们的基准？
• 每周客户依赖性 — 有多少通过/不通过的决策流经我们的系统？

我们统一的数据源

机器人训练数据来自五个主要路径。 没有单一来源是足够的——未来是 异构数据组合.

• 互联网人类视频 — 规模和先验，但没有行动标签。 我们将其用于任务结构，而不是原始运动命令。
• 综合数据 ——自动生成，但与Sim2Real有差距。 我们专注于奖励设计和领域随机化。
• 动作捕捉 — 高精度、便携。 视频和机器人执行之间的桥梁。
• 机器人遥操作 — 大多数部署一致，但价格昂贵。 我们优化效率和 RECAP 式校正流程。
• 异构组合 — 跨任务、跨机器人、跨模式。 真正的边境。

数据表示比原始数据更重要。 我们将事件转化为结构化数据包，将失败转化为训练就绪案例，将基准转化为决策面。

我们建造的六座护城河

1. 数据护城河 — 不是最多的数据，而是最稀缺的：真实的故障、更正、评估历史、跨机器人对齐。
2. 基准护城河 — 客户的继续/不继续决策越来越依赖于我们的基准。
3. 适配器护城河 — 新机器人和新输入设备的加入速度是最强的进入优势。
4. 工作流程护城河 — 研究、工程、测试和运营都看到了相同的事实。
5. 真实-模拟相关护城河 — 我们的基准测试结果预测实际性能。
6. 商业关系护城河 — 从“尝试这个工具”到“我们每天检查您的报告，每周做出决定”。

联系方式-Rich & Tactile

我们专注于 丰富的接触操纵 — 插入、组装、力敏感任务。 很多团队都做愿景； 接触任务的真正闭环更加困难。 我们将触觉、扭矩和力信号集成到数据循环和策略训练中。

机器人学习环境和评估即服务

除了“RL 环境即服务”之外，我们还提供 真实到模拟到真实的环境和评估云。 环境不仅仅用于运行强化学习，还用于合成数据、策略训练、模拟评估、失败回放和基准发布。 世界模型、环境生成和评估是统一的。