Tóm tắt Chainfeeds:
Bài viết này, dựa trên nghiên cứu ngành và các trường hợp thực tiễn, đánh giá một cách hệ thống hiện trạng, những thách thức cốt lõi, lộ trình công nghệ, bối cảnh thị trường và xu hướng phát triển tương lai của ngành công nghiệp dữ liệu robot. Phiên bản tiếng Trung được biên soạn và xuất bản bởi Foresight News.
Nguồn bài viết:
https://foresightnews.pro/article/detail/93189
Tác giả bài viết:
Codatta
Quan điểm :
Codatta: Ngành công nghiệp dữ liệu robot đang được thúc đẩy bởi cả nhu cầu đào tạo AI và sự trỗi dậy của trí tuệ thể hiện, dẫn đến sự mở rộng thị trường nhanh chóng. Về phía AI, thị trường chuẩn bị đào tạo AI và quản lý dữ liệu toàn cầu đạt 5,5 tỷ đô la vào năm 2023, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (TĂNG TRƯỞNG) khoảng 19%, và dự kiến sẽ tăng trưởng lên 11 tỷ đô la vào năm 2027. Thị trường này cung cấp nền tảng nhu cầu ổn định và lâu dài cho dữ liệu chất lượng cao, đa phương thức và có thể tái sử dụng. Trong khi đó, năm 2023 được coi là "Năm Khởi Nguyên của Trí Tuệ Thể Hiện", với đầu tư toàn cầu vào robot và trí tuệ thể hiện đạt khoảng 12 tỷ đô la. Không giống như các mô hình thị giác hoặc ngôn ngữ truyền thống, trí tuệ thể hiện có yêu cầu dữ liệu khắt khe hơn, không chỉ cần dữ liệu nhận thức mà còn cả thông tin phức tạp như hành động, quỹ đạo và phản hồi tương tác. Điều này làm cho dữ liệu robot chuyên dụng trở thành một nguồn tài nguyên quan trọng không thể thiếu. Dự kiến từ năm 2025 trở đi, nhu cầu về dữ liệu robot chuyên dụng sẽ bước vào giai đoạn phát triển mạnh mẽ, với quy mô thị trường khoảng 300 triệu đô la, và được dự báo sẽ bước vào thời kỳ tăng trưởng nhanh chóng. Khi robot dịch vụ, robot công nghiệp và robot chuyên dụng được triển khai trong nhiều tình huống thực tế hơn, nhu cầu về dữ liệu sẽ nhanh chóng phát triển từ cấp độ phòng thí nghiệm lên cấp độ công nghiệp, và ngành công nghiệp dữ liệu robot dự kiến sẽ phát triển thành một cơ sở hạ tầng quan trọng hỗ trợ toàn bộ ngành công nghiệp trí tuệ thể hiện. Thách thức cốt lõi của dữ liệu robot nằm ở chi phí thu thập cao và phức tạp. Cho dù đó là dữ liệu công khai, dữ liệu ghi lại chuyển động hay dữ liệu hoạt động thực tế của robot, tất cả đều đòi hỏi tài sản dài hạn và lớn vào thiết bị, nhân sự và hệ thống công nghệ. Lấy dữ liệu quỹ đạo làm ví dụ, ngay cả khi không tính đến chi phí R&D và chi phí vận hành, chỉ riêng chi phí đầu tư vào thu thập dữ liệu đã là rất đáng kể. Xử lý và lưu trữ dữ liệu công khai có chi phí khoảng 50.000 đô la mỗi năm, và tùy thuộc vào quy mô dữ liệu, tổng đầu tư có thể lên tới 2 triệu đến 10 triệu đô la mỗi năm. Trong các giải pháp ghi hình chuyển động, 68 nhân viên có thể thu thập khoảng 190.000 quỹ đạo mỗi ngày; nếu nhu cầu hàng năm đạt 50 triệu quỹ đạo, sẽ cần khoảng 17 chuyên gia và thiết bị ghi hình chuyển động NOKOV trị giá 3,4 triệu đô la. Trong việc thu thập dữ liệu robot gần với các ứng dụng thực tế hơn, chi phí còn tăng hơn nữa. 112 robot có thể thu thập khoảng 140.000 quỹ đạo mỗi ngày. Nếu mục tiêu hàng năm cũng là 50 triệu quỹ đạo, cần ít nhất 15 robot với giá 200.000 đô la mỗi chiếc và 30 người vận hành, dẫn đến khoản đầu tư phần cứng và nhân sự khoảng 6 triệu đô la. Nếu thu thập được 500 triệu quỹ đạo tích lũy trong ba năm, chỉ riêng đầu tư vào thu thập dữ liệu sẽ lên tới 182 triệu đô la. Thêm vào đó là nghiên cứu và phát triển kỹ thuật và hoạt động hàng ngày, tổng đầu tư sẽ vào khoảng 230 triệu đô la. Cơ cấu chi phí này đương nhiên tạo ra rào cản gia nhập cao cho ngành công nghiệp dữ liệu robot. Hiện tại, ngành công nghiệp dữ liệu robot thể hiện một mô hình khác biệt rõ ràng. Các nhà cung cấp nước ngoài chủ yếu tập trung vào các giải pháp SaaS và công cụ, với các công ty tiêu biểu như Roboflow, Labelbox và công ty tổng hợp dữ liệu Reverie, nhấn mạnh vào các công cụ API, quản lý dữ liệu dựa trên đám mây và khả năng tổng hợp dữ liệu. Các nhà cung cấp trong nước có xu hướng cung cấp các dịch vụ tùy chỉnh hơn, tập trung vào các nền tảng lưu trữ dữ liệu, các nhà máy thu thập dữ liệu tùy chỉnh và phần cứng robot tiêu chuẩn. Họ hợp tác độ sâu với các viện nghiên cứu và đối tác trong ngành để cung cấp dữ liệu, dịch vụ đào tạo và các giải pháp mô hình tùy chỉnh. Về lâu dài, ngành công nghiệp dữ liệu robot hướng tới mục tiêu trở thành "HuggingFace + ImageNet" của lĩnh vực robot chuyên nghiệp, xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu mở và tiêu chuẩn hóa để cung cấp cho các nhà phát triển robot toàn cầu dữ liệu, Chuỗi và hỗ trợ cộng đồng phổ quát. Tuy nhiên, mục tiêu này vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm thiếu các tiêu chuẩn thống nhất cho dữ liệu đa phương thức, chi phí thiết bị và tỷ lệ băm cao, cũng như sự phức tạp và tính năng động cao của các kịch bản thực tế. Hướng phát triển trong tương lai nằm ở việc xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu mở, tự động hóa dữ liệu dựa trên AI và sự tích hợp độ sâu giữa điện toán biên và các kho dữ liệu đám mây. Bằng cách nâng cao hiệu quả thu thập và chú thích dữ liệu, đồng thời giảm chi phí dữ liệu đơn vị, ngành công nghiệp dữ liệu robot được kỳ vọng sẽ khai phá tiềm năng thực sự của trí tuệ thể hiện, trở thành động lực chính thúc đẩy việc triển khai quy mô lớn và nâng cấp thông minh ngành công nghiệp robot.
Nguồn nội dung 
