ਇਮਬੋਡੀਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਚਾਂਦੀ ਦਾ ਯੁੱਗ: ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਖੋਜ

ਇਮਬੋਡੀਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਮਬੋਡੀਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਦੌਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਾਂਗੇ, ਜਿਸਨੂੰ "ਚਾਂਦੀ ਦਾ ਯੁੱਗ" ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ ਵੋਲਕੈਨੋ ਇੰਜਨ ਫੋਰਸ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੋਲਮੇਜ਼ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ।

ਪਿਛੋਕੜ

ਵੱਡੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋ ਰਹੇ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਫੰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਾਧੇ ਨਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਰਮ ਹੋਣ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਵੀ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲ ਉੱਠਦੇ ਹਨ:

ਕੀ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਲਰਨਿੰਗ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਕੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਕੀ ਵਿਜ਼ਨ ਜਾਂ ਫਿਜ਼ੀਕਲ ਇੰਜਣਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਗੋਲਮੇਜ਼ ਦੇ ਭਾਗੀਦਾਰ

ਗੋਲਮੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਿਛੋਕੜਾਂ ਦੇ ਮਾਹਿਰ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ:

ਚੇਨ ਯਾਂਗ: ਗਲੈਕਸੀ ਜਨਰਲ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਉਪ ਪ੍ਰਧਾਨ
ਸ਼ੀ ਲਿੰਗਸ਼ਿਆਂਗ: ਵੋਲਕੈਨੋ ਇੰਜਨ ਵਿਖੇ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਇਨਕਿਊਬੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁਖੀ (ਸੰਚਾਲਕ)
ਵੂ ਡੀ: ਵੋਲਕੈਨੋ ਇੰਜਨ ਵਿਖੇ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਮੁਖੀ
ਵਾਨ ਹਾਓਜੀ: ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪਾਰਟਨਰਜ਼ ਚਾਈਨਾ ਦੇ ਸਹਿਭਾਗੀ
ਵਾਂਗ ਜ਼ਿਆਓ: ਨਾਈਨ ਚੈਪਟਰਜ਼ ਕੈਪੀਟਲ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ
ਯਾਨ ਵੇਈਕਸਿਨ: ਸ਼ੰਘਾਈ ਝੀਯੁਆਨ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਸ਼ੰਘਾਈ ਜਿਆਓ ਟੋਂਗ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਲ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ

ਮੁੱਖ ਚਰਚਾ ਦੇ ਨੁਕਤੇ

ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ

ਇਸ ਉਤਸ਼ਾਹ ਦਾ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੈ? ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਸਾਫਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਜਨਰੇਸ਼ਨ) ਅਤੇ ਹਾਰਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੋਬੋਟਿਕਸ)। ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਨੂੰ AI ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਬਹੁਪੱਖੀ ਹਾਰਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਡੈਮੋ ਤੋਂ ਪਰੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਰੋਬੋਟਾਂ ਦਾ ਵਪਾਰੀਕਰਨ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਘਰਾਂ ਅਤੇ B2B ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ। "ਦਿਮਾਗ" (AI) ਅਤੇ "ਛੋਟੇ ਦਿਮਾਗ" (ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ) ਵਿਚਕਾਰ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਵਿਆਪਕ ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਵਪਾਰੀਕਰਨ ਦਾ ਮਾਰਗ

ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਹੈ ਕਿ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਸਫਲ ਹੋਵੇਗੀ, ਪਰ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹਨ। ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਵਾਹਨ ਉਦਯੋਗ ਵਾਂਗ, ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਦਬਦਬਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਅਤੇ ਸੋਚਣ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੋਈ ਅਸਾਧਾਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਲੰਬੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗੀ। ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲਿਸਟ ਫੰਡਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਹਿਮ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਆਮ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ

ਧਿਆਨ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰੋਬੋਟ ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਦੇ ਉਲਟ। ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬੁੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਤੋਂ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਮਬੋਡੀਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਰਸਤੇ

ਨਕਲ ਅਤੇ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ: ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਨਕਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੇਟ ਕੰਟਰੋਲ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਹੇਠਲੇ ਅੰਗਾਂ ਲਈ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ: ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਹੇਠਲੇ ਅੰਗਾਂ ਦੇ ਗੇਟ ਕੰਟਰੋਲ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ। ਉੱਪਰਲੇ ਅੰਗਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੁੱਚੀਆਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹੇਠਲੇ ਅੰਗਾਂ ਦੀ ਗਤੀ 'ਤੇ। ਕਾਰਜ ਸੰਚਾਲਨ: ਧਿਆਨ ਸਿਰਫ਼ ਲੋਕੋਮੋਸ਼ਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰਜ ਸੰਚਾਲਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ: ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡਾਟਾ: ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡਾਟਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭੌਤਿਕ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।

ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਬਨਾਮ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡਾਟਾ

ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਡਾਟਾ: ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਇਮਬੋਡੀਡ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖੀ ਹੈ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡਾਟਾ: ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡਾਟਾ ਭੌਤਿਕ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਗੜ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ। ਵਿਸ਼ਵ ਮਾਡਲ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਰੋਬੋਟਾਂ ਕੋਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਸ਼ਵ ਮਾਡਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ

ਨੇੜੇ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ (2-3 ਸਾਲ)

ਉਦਯੋਗਿਕ ਨਿਰਮਾਣ: ਰੋਬੋਟ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਰਿਮੋਟ ਕਾਰਵਾਈਆਂ: ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖਤਰਨਾਕ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ। ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ: ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟਾਂ, ਹੋਟਲਾਂ ਅਤੇ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਰਗੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਖਾਸ ਕੰਮ: ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭੋਜਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ, ਕੌਫੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਹਲਕੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਫੈਕਟਰੀਆਂ, ਦਫਤਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ: ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ ਖੇਤਰ ਹਨ।

ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ

ਘਰੇਲੂ ਵਾਤਾਵਰਣ: ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਘਰੇਲੂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਘਰੇਲੂ ਕੰਮ: ਰੋਬੋਟ ਆਖਰਕਾਰ ਖਾਣਾ ਬਣਾਉਣ, ਕੱਪੜੇ ਧੋਣ ਅਤੇ ਸਫਾਈ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ। ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਕਮੀ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟੇਗੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਣਗੇ। ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਰੋਬੋਟ: ਧਿਆਨ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਰੋਬੋਟਾਂ ਵੱਲ ਜਾਵੇਗਾ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਾਰਕੀਟ ਵਿਚਾਰ: ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਖੁੱਲੇਪਣ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਵੋਲਕੈਨੋ ਇੰਜਨ ਵੀਓਮਨੀਵਰਸ

ਵਰਚੁਅਲ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ: ਵੀਓਮਨੀਵਰਸ ਰੋਬੋਟ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਵਾਤਾਵਰਣ: ਇਹ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਜਾਂਚਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵੀ: ਇਹ ਭੌਤਿਕ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਜਣਾਂ, ਭੌਤਿਕ ਇੰਜਣਾਂ, ਸੈਂਸਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ 3D ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਸਹਾਇਤਾ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ: ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਬੋਟ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਬਣਾਉਣ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਯੋਗਿਕ ਤਬਦੀਲੀ: ਵੀਓਮਨੀਵਰਸ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨ ਹੈ।