初創DexForce以虛擬數據訓練人形機械人降成本

深圳初創企業DexForce利用虛擬環境生成合成數據訓練人形機械人，以降低數據收集成本並提升訓練效率。公司行政總裁賈奎表示，純靠真實世界數據收集難以實現「物理通用人工智能」，虛擬訓練有望帶來類似ChatGPT的突破。

深圳初創企業DexForce正嘗試以虛擬環境訓練人形機械人，期望解決行業其中一個最大挑戰：讓機械人毋須人類協助，執行各種現實任務。該公司辦公室內，螢幕展示虛擬機械人重複將物件放上桌面，過程中機械臂角度、桌面顏色及物件本身均會改變。

中國已研發出跑跳能力超越人類的人形機械人，但商業應用的關鍵在於能否在工廠、辦公室及家居環境中可靠地執行實務工作。不少內地機械人製造商透過收集人類重複動作的大量真實數據作訓練，DexForce則倚賴虛擬環境產生的合成數據，以削減成本及提升訓練效率。

行政總裁賈奎向路透社表示，這種方法可更迅速推動機械人能力突破，情況類似ChatGPT在2022年推出後帶動生成式人工智能普及。他指出，純粹透過真實世界數據收集來實現「物理通用人工智能」，需要多達10萬億個樣本，以人手收集無限人類任務的數據從根本而言並無效率。

DexForce開發模擬物理環境的人工智能軟件，以及預測物件移動和互動的模型。公司會先建立工作場所或任務的數碼版本，在模擬環境中訓練機械人，再將學習成果轉移至實體機械。公司表示，此過程比依靠人類導師收集數據更快更便宜，導師或需重複動作超過100次才能產生精確樣本。

賈奎是香港中文大學（深圳）機械學習教授，於2021年創立DexForce。這家約500名員工的初創獲聯想資本及藍思科技等投資，並獲多隻國有基金支持，最近完成一輪10億元人民幣（約1.47億美元）融資，估值超過100億元人民幣。彭博報道指公司正考慮在港上市，但賈奎拒絕評論。

DexForce的軟件獲豐田、三星、松下、鴻海、海爾及海信等中外製造商採用於工業環境，其人形機械人則在全國超過15個城市提供咖啡沖調及商場、旅遊景點客戶服務。