Anim na AgiBot Humanoid ang Tumapos ng 1,730 Gawain sa 24-Oras na Pagsubok sa Tindahan sa Shanghai

Isang Buong Araw sa Counter, Apat ang Nakapasa

Tumapos ang anim na AgiBot G2 humanoid robot ng 1,730 gawain sa loob ng 24-oras na pagsubok sa isang bukas na convenience store sa distrito ng Xuhui sa Shanghai. Naglingkod sila sa mga customer mula tanghalian, gabi at magdamag hanggang almusal. Apat sa anim ang pumasa sa pagsusuri sa pagtatapos ng kanilang probation, na sumukat sa pagtapos ng mga gawain, bilis ng pagtugon, paghawak sa mga di-inaasahang sitwasyon at puna ng mga customer.

Nagsimula ang hamon noong Nobyembre 2, alas-10:00, at nagtapos noong Nobyembre 3, alas-10:00. May nakatakdang tungkulin ang bawat robot, mula sa pagbati sa mga customer at pagkuha ng mga produkto hanggang sa paggawa ng kape at paglilinis ng mga mesa. Ayon sa AgiBot, mahigit 2 milyon ang nanood ng livestream online.

Batay sa huling bilang ng kumpanya, ang pagtanggap sa mga customer ang may pinakamaraming gawain, na umabot sa 683 pakikisalamuha. Nakapagtapos din ang mga robot ng 369 pagkuha at paghahatid ng mga produkto, 147 kape, 126 order ng almusal, 277 paglalagay muli ng paninda at pagsusuri sa mga estante, at 128 paglilinis ng mga mesa.

Pinagsama-sama sa iisang lugar ng pagsubok ang ilang mahihirap na problema: pag-unawa sa gusto ng customer, paghahanap sa tamang produkto, maingat na paghawak sa mga bagay at paggalaw sa paligid ng mga tao. Sadyang inayos nang iba ng mga inimbitahang tagasubok ang mga paninda at hinarangan ang mga ruta, habang nagpapatuloy ang karaniwang operasyon ng tindahan sa paligid ng mga makina.

Inilarawan ng AgiBot ang pagsubok bilang operasyong walang taong nakikialam, ibig sabihin, walang demonstrasyon ng tao o manu-manong pagsasaayos sa tindahan. Gayunman, hindi pa kumpleto ang mahalagang bahagi ng inilathalang datos tungkol sa naging pagganap: inilabas ng kumpanya ang bilang ng mga natapos na gawain at mga rate ng tagumpay mula sa deployment bago ang livestream, ngunit hindi nito inilathala ang mga rate ng tagumpay sa 24-oras na pagsubok o ang bilang ng mga pagkakataong kinailangang mangialam ang tao.

Paano Pinaghati-hatian ng Anim na Robot ang mga Gawain

Bumati sa mga customer sa pasukan ang isang robot. Dalawa ang namahala sa pagpili at paglalagay muli ng paninda at pag-iikot para suriin ang mga estante. Gumawa naman ng kape ang ikaapat, nagtrabaho sa checkout at humawak ng maiinit na pagkain ang ikalima, at naglinis ng mga mesa ang ikaanim.

Nagdulot ng magkakaibang dami at uri ng gawain ang mga nakatakdang tungkulin ng mga makina. Iba ang sunod-sunod na kilos na kailangan sa pagbati kumpara sa paggawa ng inumin o paglalagay ng pagkain sa supot. Kahit sa iisang tungkulin, maaaring humarap ang robot sa pabago-bagong kahilingan, mga panindang nailagay sa maling puwesto o pasilyong okupado ng customer.

Umabot sa 1,052 sa 1,730 natapos na gawain, o humigit-kumulang 61 porsiyento, ang pinagsamang pagtanggap sa mga customer at pagkuha ng mga produkto. Ipinakikita nito kung saan naganap ang malaking bahagi ng aktibidad, bagaman pare-pareho ang bigat ng bilang sa mga gawaing maaaring magkaiba nang malaki ang tagal at pagsisikap na kailangan.

Ganito ang kabuuang bilang:

• Pagtanggap sa mga customer: 683.
• Pagkuha at paghahatid ng mga produkto: 369.
• Paghahanda ng kape: 147.
• Paghahain ng almusal: 126.
• Paglalagay muli ng paninda at pagsusuri sa mga estante: 277.
• Paglilinis ng mga mesa: 128.

Sa anim na robot, katumbas ito ng humigit-kumulang 72 natapos na gawain kada oras para sa buong pangkat. Nag-iba ang aktuwal na dami ng mga gawain habang dumaraan ang tindahan sa mataong mga oras at mas tahimik na mga oras sa magdamag.

Binago ng mga Customer at Tagasubok ang mga Kundisyon

Sinubok ng mga inimbitahang tagasubok ang mga robot sa mga sitwasyong nangangailangan ng higit pa sa pag-alala kung saan karaniwang nakalagay ang mga produkto. Pinaghalo nila ang regular at sugar-free na cola, saka partikular na humingi ng sugar-free na bersiyon. Ginulo rin nila ang isang buong estante ng chewing gum.

Iniulat na pinagsama ng mga robot ang pasalitang kahilingan para sa inumin at ang biswal na pagsusuri upang matukoy ang tamang cola. Sa kaso ng chewing gum, binilang nila sa pamamagitan ng paningin ang mga produkto habang inaayos muli ang estante, sa halip na umasa sa mga puwestong ipinahihiwatig ng mga tag ng presyo.

Sinubok ng dalawang pagsubok ang karaniwang problema sa tindahan: maaaring iba ang ayos ng tindahan sa aktuwal na nakikita ng manggagawa kumpara sa inaasahan nito. Maaaring maibalik ng customer ang produkto sa maling puwesto, at dahil magkahawig ang mga pakete, maaaring magmukhang halos magkapareho ang dalawang magkaibang produkto.

Tumayo rin ang mga tagasubok sa mga pasilyo at naghulog ng mga kahon sa daraanan ng mga robot. Iniulat na huminto ang mga makina at pumili ng bagong rutang iiwas sa mga sagabal. Sa isang tindahang bukas sa publiko, magkaugnay ang paggalaw at serbisyo: bahagi ng pagtupad sa kahilingan ng customer ang ligtas na pagpunta sa estante.

Bakit Mahirap ang Paglalagay ng Tinapay sa Supot o Pagbukas ng Pintuan ng Freezer

Inilarawan ni Ren Guanghui, bise presidente ng sentro ng pananaliksik sa embodied intelligence ng AgiBot, na mahirap na kapaligiran ang mga convenience store dahil marami itong uri ng produkto at iba-ibang kahilingan ng customer, at kailangang gumamit ng mga kagamitan ang mga robot. Maaaring maganap ang isang gawain sa pabrika sa mas nakapirming lugar, na mas kakaunti ang uri ng bagay at galaw.

Ipinakikita ng paglalagay ng tinapay sa supot ang hirap ng gawain. Kailangang gumamit ng sipit ang robot, hawakan ang pagkain at buksan ang supot na papel. Nagbabago ang posisyon ng mga bagay at ang espasyong magagamit sa susunod na galaw sa bawat hakbang. Isang bahagi lamang ng pagtapos sa order ang matagumpay na paghawak sa pagkain.

Nagdulot din ng sunod-sunod na problema noong yugto ng pagbuo ng sistema ang pagbukas ng freezer. Kailangang maunawaan ng robot kung saang direksiyon bumubukas ang pinto at gaano kalakas ang puwersang dapat gamitin. Pagkatapos, kailangan nitong pagsabayin ang dalawang braso: hawakan ang pinto gamit ang isa habang kinukuha ang produkto gamit ang kabila.

Paliwanag ni Ren, nakatutulong sa robot ang mga sensor sa ulo at pulsuhan, kasama ang mga sensor ng puwersa sa mga braso, upang matantiya ang mga galaw nito. Natutukoy ng sensor ng puwersa kung gaano kalakas ang tulak o hila ng makina, kaya natutulungan itong maiwasan ang malakas na bangga o pagkasira ng pinto.

Kabilang sa pinakamahihirap na gawain ang paghawak sa mga produktong madaling mabaluktot, gumalaw o mabasag. Nanatiling mahirap ang pagsabit ng mga supot ng kendi sa mga kawit at pagkuha sa malambot na keyk nang hindi ito nadudurog, at kung minsan ay pumapalya ang mga robot. Ipinakikita ng mga halimbawang ito kung bakit kailangang suriin sa pagsubok sa tindahan ang kalidad ng paghawak, bukod pa sa bilang ng mga natapos na gawain.

Ang Software na Nag-uugnay sa Pagpapasya at Paggalaw

Pinag-ugnay ng Genie Master, ang embodied agent framework ng AgiBot, ang anim na robot. Ayon sa kumpanya, pinagdurugtong ng Embodied Execution Protocol nito ang pagpapasya sa gawain, pisikal na paggalaw at puna mula sa kinalabasan.

Sa payak na paliwanag, ang embodied intelligence ay artipisyal na intelihensiyang kumikilos sa pamamagitan ng pisikal na makina. Kailangang gawing galaw ng robot sa tindahan ang isang kahilingan, saka gamitin ang mga sensor nito upang suriin kung ano ang nangyari. Nagtatakda ng layunin ang paghingi ng inumin; kailangan naman ng sunod-sunod na pisikal na kilos upang mahanap, mahawakan at maihatid ang tamang lalagyan.

Ayon sa AgiBot, sinusuri ng sistema nito araw-araw ang mga matagumpay at nabigong operasyon, iniimbak sa pangmatagalang memorya ang kapaki-pakinabang na karanasan at ginagawang datos ng pagsasanay ang mga pagtatangkang naitama. Binubuo ang datos ng pagsasanay ng mga halimbawang magagamit ng sistema upang pagbutihin ang kilos nito sa hinaharap.

Ayon kay Ren, noong una ay nakaranas ng mga bigong order ang sistema ng pag-order, mga update sa estado na hindi naitala at pagtatalo tungkol sa posisyon ng mga robot. Sinuri rin sa araw ding iyon ang mga problema sa koordinasyon ng daloy ng trabaho, at nagkabisa ang mga pagbabago kinabukasan nang hindi binabago ang mismong modelo.

Nagsanay din ang mga robot sa mga oras na tahimik ang tindahan. Ayon kay Ren, pumupunta ang mga ito sa mga estante sa mga oras na walang gawain sa gabi upang magsanay sa mas mahihirap na trabaho. Dahil dito, naging lugar ng trabaho at pagsasanayan ang tindahan, at nagpatuloy ang mga gawain kahit hindi matao ang mga oras.

Pinag-uugnay ng paglalarawan ng kumpanya ang ilang bahagi ng pagbuo ng robot na madalas inilalahad nang magkakahiwalay: pagpili ng kilos, pagsasagawa nito at pagkatuto mula sa kinalabasan. Pinagsama ng convenience store ang mga bahaging ito sa iisang deployment, kung saan maaaring makaapekto sa iba pang bahagi ng order ang pagkakamali sa isang hakbang.

Ano ang Sinukat sa Pagsusuri at Ano ang Hindi Pa Nailalabas

Pumasa sa pagsusuri sa pagtatapos ng probation ang apat na robot matapos tasahin ang pagtapos sa mga gawain, bilis ng pagtugon, paghawak sa mga di-karaniwang sitwasyon at puna ng mga customer. Dalawa ang hindi pumasa. Hindi tinukoy sa inilathalang resulta ang indibidwal na kinalabasan at mga dahilan ng pagkabigo ng dalawang ito, gayundin ang mga hindi pa inilalabas na bilang ng tagumpay sa 24-oras na pagsubok at ng mga pagkakataong kinailangang mangialam ang tao.

Sa deployment sa convenience store bago ang livestream, umangat mula 28.6 porsiyento sa unang araw hanggang sa matatag na 85.7 porsiyento pagsapit ng ikalimang araw ang rate ng tagumpay ng mga G2 robot na gumamit ng GO-3 Preview sa pagtapos ng buong daloy ng gawain. Mas mataas nang 17.7 puntos-porsiyento ang rate ng tagumpay nila sa iisang gawain kumpara sa karaniwang supervised fine-tuning, o SFT. Tumutukoy ang mga bilang na ito sa deployment bago ang livestream, hindi sa mismong 24-oras na pagsubok.

Ayon kay Ren, susubaybayan ng kumpanya ang mas malawak na hanay ng mga sukatan: rate ng tagumpay sa gawain, tagumpay sa unang pagtatangka, oras ng pagtugon, kabuuang tagal mula sa kahilingan hanggang sa pagkumpleto, bilang ng mga katanggap-tanggap na paghahatid sa bawat yunit ng oras, dalas ng pakikialam ng tao, oras ng pagbawi at pagiging handa ng sistema.

Sinasagot ng mga sukatan ang magkakaibang praktikal na tanong. Itinatala ng tagumpay sa unang pagtatangka kung nagawa agad nang tama ng robot ang trabaho. Sinusukat naman ng oras ng pagbawi kung gaano katagal bago muling makapagsimula ng kapaki-pakinabang na trabaho matapos magkaroon ng problema. Ipinakikita ng pagiging handa ng sistema kung gaano katagal sa nakatakdang oras ng operasyon na handa itong gamitin.

Kailangan ng operator ng tindahan ang ganitong detalye dahil maaaring natapos ang isang paghahatid matapos ang mabilis at maayos na kilos o ilang ulit na pagsubok. Gayundin, iba ang karanasan ng customer sa robot na mabilis tumugon ngunit matagal magtapos ng order kumpara sa robot na mabilis tumapos sa buong proseso.

Itinatala ng huling bilang ng gawain ng AgiBot ang dami ng natapos na aktibidad. Magagamit naman ng mga tindahan ang mas kumpletong sukatan ng pagganap upang suriin kung gaano kapatuloy na makapaglilingkod sa mga customer ang mga makina, gaano karaming suporta ang kailangan ng mga ito at gaano kahusay bumawi kapag may pumalya.

Mula sa Paglulunsad ng Produkto Hanggang sa Magdamagang Shift

Nagtapos sa hamon sa convenience store ang serye ng paglalabas ng AI WAVE ng AgiBot, na nagsimula noong Oktubre 22. Pinagsama sa serye ang mga dataset, simulation platform, modelo at hardware ng robot ng kumpanya sa isang live deployment.

Kabilang sa mahahalagang yugto ang:

• Oktubre 22: Sinimulan ng AgiBot ang serye ng paglalabas ng AI WAVE.
• Nobyembre 2, alas-10:00: Sinimulan ng anim na robot ang hamon sa convenience store sa distrito ng Xuhui sa Shanghai.
• Nobyembre 2 hanggang Nobyembre 3: Nagtrabaho ang pangkat sa dagsa ng customer tuwing tanghalian at gabi, sa magdamag na duty at sa dagsa ng customer sa umaga.
• Nobyembre 3, alas-10:00: Nagtapos ang pagsubok. Iniulat ng AgiBot na nakatapos ang mga robot ng 1,730 gawain at apat ang pumasa sa pagsusuri.

Itinukoy ni Ren ang magdamagang duty bilang isang praktikal na larangang sinasaliksik ng kumpanya. Nangangailangan ng mga tauhan ang mga tindahang bukas nang tuluy-tuloy, kahit sa mga oras na nakagagambala sa karaniwang iskedyul ng pagtulog, habang nangangailangan naman ng mahabang panahon ng atensiyon ang ilang paulit-ulit na tungkulin.

Sinisiyasat din ng AgiBot ang awtonomong pagpapalit ng baterya upang masuportahan ang mas mahabang operasyon. Sa paraang ito, maaaring palitan ng robot ang ubos na baterya at bumalik sa trabaho. Bahagi ito ng mga planong inilahad ng kumpanya upang mapanatili ang mahabang oras ng serbisyo.

Ano ang Kahulugan ng Pagsubok para sa Trabaho sa Tindahan

Inilagay ng deployment sa Shanghai ang mga robot sa ilang magkakaugnay na tungkulin sa serbisyo habang namimili pa rin ang mga customer. Pinakamatingkad sa praktikal na detalye ang lawak ng mga sinubukang gawain: pakikipag-usap sa mga customer, pagtukoy sa mga produkto, paghawak sa pagkain, paggamit ng kagamitan, pagdaan sa mga pasilyo at paglilinis ng mga pinagsasaluhang ibabaw.

Gayundin kap konkreto ang mahihirap na sandali. Kailangan ng maingat na paghawak ang malambot na keyk. Nangangailangan ang pintuan ng freezer ng kontroladong puwersa at sabayang pagkilos ng mga braso. Kailangan ng panibagong biswal na pagsusuri kapag nailagay sa maling puwesto ang produkto. Maliit na kilos lamang ang bawat isa para sa bihasang manggagawa, ngunit kailangan ang pagtutulungan ng ilang kakayahan ng robot upang maisagawa ang bawat isa.

Para sa retailer na nag-iisip gumamit ng katulad na kagamitan, mahalagang tanong ang pagiging maaasahan sa buong shift, kalidad ng serbisyo tuwing matao at dami ng suportang kailangan mula sa tao. Naglathala ang AgiBot ng malaking bilang ng mga nagawang aktibidad at magkahalong resulta sa pagsusuri sa probation. Magbibigay naman ng susunod na antas ng detalyeng kailangan upang masuri ang karaniwang paggamit sa tindahan ang mga sukatan ng pagganap na iminungkahi ng kumpanya.

Mahahalagang Punto

• Nagtrabaho ang anim na AgiBot G2 humanoid mula Nobyembre 2 hanggang Nobyembre 3 sa isang bukas na convenience store sa distrito ng Xuhui sa Shanghai.
• Iniulat ng AgiBot na nakapagtapos ang mga robot ng 1,730 gawain, kabilang ang 683 pagtanggap sa mga customer, 369 pagkuha at paghahatid ng mga produkto, at 147 kape.
• Pumasa sa pagsusuri sa probation ng kaganapan ang apat na robot; dalawa ang hindi pumasa.
• Muling inayos ng mga tagasubok ang mga produkto at hinarangan ang mga pasilyo upang subukin ang pagtukoy sa mga produkto, gawain sa estante at paggalaw.
• Nananatiling mahirap ang maingat na paghawak, kabilang ang pagbuhat sa malambot na keyk at pagsabit ng mga supot ng kendi.
• Inilarawan ng AgiBot ang operasyon bilang walang demonstrasyon ng tao o manu-manong pagsasaayos sa tindahan. Bago ang livestream, umangat mula 28.6 porsiyento sa unang araw hanggang 85.7 porsiyento pagsapit ng ikalimang araw ang tagumpay sa buong daloy ng gawain, at mas mataas nang 17.7 puntos-porsiyento ang tagumpay sa iisang gawain kumpara sa karaniwang supervised fine-tuning. Hindi pa nailalathala ang mga rate ng tagumpay sa 24-oras na pagsubok at bilang ng mga pagkakataong kinailangang mangialam ang tao.
• Sinisiyasat ng kumpanya ang magdamagang trabaho at awtonomong pagpapalit ng baterya upang mapahaba ang operasyon.