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Das Xiaomi Robotics Lab hat zusammen mit Tsinghua und HKUST herausgefunden, wie man Humanoiden ein echtes "Gefühl" für Physik vermittelt. 🤖🛹
Ihr neues HAIC-Framework ermöglicht es Robotern, Objekte zu handhaben, die sie nicht einmal sehen können, indem sie hochgradige Propriozeption nutzen (im Wesentlichen digitales Muskelgedächtnis).
Anstatt sich auf Kameras zu verlassen, analysiert der Roboter das Feedback seiner eigenen Gelenke, um genau zu erkennen, wie sich ein Objekt in seinem blinden Fleck bewegt.
So sieht diese physische Intuition in der Praxis aus:
➤ Blind Skateboarding: Erreicht eine Erfolgsquote von 100 % beim Gleiten und Absteigen, ohne jemals auf das Board zu schauen.
➤ Schwere Lasten: Schiebt Wagen mit einem Gewicht von bis zu 70 kg (ca. 154 lbs) und zieht bis zu 20 kg (ca. 44 lbs) mit totaler Stabilität.
➤ Behinderte Fortbewegung: Trägt sperrige Kisten, die seine Sicht auf den Boden blockieren, während es mühelos Treppen und Steigungen navigiert.
➤ Adaptives Gehirn: Kompensiert proaktiv für Trägheit und Gewichtverschiebungen, indem es Geschwindigkeit und Beschleunigung in Echtzeit vorhersagt.
➤ Verallgemeinerung: Handhabt verschiedene Kistengrößen und schwere Gewichte, ohne dass eine spezifische Nachschulung für die neuen Dimensionen erforderlich ist.
Das ist ein großer Fortschritt für die Arbeit in der realen Welt, wo Kameras oft blockiert sind oder die Beleuchtung zu chaotisch für reine Sicht ist.
Papier:
Projekt:
#Robot #Humanoid #Robotics #AI #EmbodiedAI #PhysicalAI #XiaomiRobotics #HAIC #SkateboardingRobot
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China hat gerade einige erstaunliche Statistiken bei den Zwei Sitzungen enthüllt. Es gibt jetzt über 300 humanoide Roboter-Modelle, die im ganzen Land veröffentlicht wurden, was mehr als die Hälfte des globalen Gesamtbestands ausmacht. 🤖🇨🇳
Die Regierung hat gerade die Embodied AI in den neuen nationalen Fünfjahresplan aufgenommen und offiziell als einen primären Treiber für das Wirtschaftswachstum eingestuft.
Wir bewegen uns über die experimentelle Phase hinaus. Der Fokus für 2026 hat sich vollständig auf die Skalierung, das Engineering und die Festlegung von Branchenstandards verlagert.
Hier ist, was die Schwergewichte vor Ort sagen:
➤ Lei Jun (Xiaomi): Drängt darauf, dass Roboter von Praktikanten zu Vollzeitmitarbeitern werden. Er möchte bis 2027 10.000 Stunden fehlerfreie Arbeit und eine Erfolgsquote von 99 %.
➤ He Xiaopeng (XPeng): Argumentiert, dass Roboter ein lokales Gehirn im Gerät selbst benötigen, um tatsächlich in Fabriken und Haushalten nützlich zu sein.
➤ Jia Shaoqian (Hisense): Denkt, dass der wahre Kampf in der häuslichen Pflege und der Unterstützung älterer Menschen liegt, anstatt nur auf industriellen Böden.
Die Zahlen bestätigen das auch. Chinas Kern-AI-Industrie erreichte 2025 1,2 Billionen RMB (ca. 167 Milliarden USD) mit über 6.200 Unternehmen in der Branche.
Mit dem neuen 2026 National Standard System, das gerade veröffentlicht wurde, tritt die Industrie offiziell in eine neue Ära der regulierten Massenproduktion ein.
#Robot #Humanoid #Robotics #AI #EmbodiedAI #PhysicalAI #ChinaTech #SmartManufacturing #TwoSessions
2. März, 15:52
Von Labor zur Linie: Xiaomis humanoide Roboter "praktizieren" offiziell in EV-Fabriken 🤖🚗
Xiaomi Technology hat gerade ein großes Update zur Verlagerung ihrer Bots vom Labor zur realen Produktionslinie geteilt, um die massive Lücke zwischen experimentellen Tests und industrieller Produktion zu schließen.
In einem kürzlichen 3-stündigen kontinuierlichen autonomen Lauf hat der Xiaomi-Roboter die Station zur Installation von selbstschneidenden Schrauben mit einer Erfolgsquote von 90,2 % auf beiden Seiten bewältigt und dabei die erforderliche Zykluszeit von 76 Sekunden eingehalten.
Die Aufgabe ist ein Albtraum für Roboter: Schrauben mit zufälligen Handhaltungen aufzuheben und ihre inneren Rillen präzise auf magnetische Stifte auszurichten, während sie gegen magnetischen Widerstand und enge Toleranzen ankämpfen.
Um auf dem Fabrikboden zu überleben, verwendet Xiaomi ihr Modell Xiaomi-Robotics-0 VLA in Kombination mit Reinforcement Learning (RL) und TacRefineNet für taktile Wahrnehmung, um den Kreislauf des "Fühlens" zu schließen.
Der Steuerungsstapel verwendet eine hybride Architektur: einen Quadratic Programming (QP) Optimierer für Sicherheits- und Gleichgewichtsfunktionen unter 1 ms, kombiniert mit einem RL-Controller, der auf Milliarden von simulierten Störungen trainiert wurde.
Über Schrauben und Bolzen hinaus testet Xiaomi bereits die Implementierung für die Handhabung von Behältern und die Installation von Frontlogos, während sie auf eine vollständige Industrialisierung in der Automobilproduktion hinarbeiten.
Projektseite:
Arxiv:
TacRefineNet:
Xiaomi-Robotics-0:
Quelle: Xiaomi Robotics
#Robot #Humanoid #Robotics #AI #EmbodiedAI #PhysicalAI #Xiaomi #SmartManufacturing #VLA
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