Striding AI מושקת עם תוכניות לבניית מערכות יסוד רובוטיות מהדור הבא לפריסה של בינה מלאכותית פיזית

בייג'ינג, June 25, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) --

חברת Striding AI הודיעה היום כי היא מפתחת דור חדש של מערכות יסוד רובוטיות שנועדו להאיץ את פריסת הבינה המלאכותית הפיזית בסביבות אמיתיות.

גישת החברה מתמקדת בבניית טכנולוגיות היסוד הנדרשות לרובוטים כדי לתפוס, להבין, לפעול ולהשתפר באופן מתמיד באמצעות אינטראקציה עם העולם הפיזי. על ידי שילוב מודלים בסיסיים מתקדמים עם תפיסה רובוטית, מערכות בקרה, נתוני פעולה מהעולם האמיתי ותשתית פריסה, Striding AI שואפת לאפשר למכונות חכמות לבצע משימות שימושיות בסביבות מסחריות, תעשייתיות ויומיומיות.

"אנו מאמינים שפריצות דרך בתחום הבינה המלאכותית הפיזית נובעות מהתפתחות משותפת מתמשכת של נתונים, מודלים ותשתיות", אמר סונג יאו (Song Yao), מייסד ומנכ"ל Striding AI.

החברה נוקטת בגישה מערכתית ראשונה לבינה מלאכותית פיזית, ומשלבת מודלים בסיסיים, חומרה ותוכנה של רובוטים, תשתית נתונים, מערכות בקרה והנדסת פריסה לבניית שירותים ניתנים להרחבה. צוות ההנהלה של החברה כולל מייסדים ומנהלים בעלי רקע בשבבי בינה מלאכותית, נהיגה אוטונומית, מחקר רובוטיקה וטכנולוגיה תעשייתית, המשלב מומחיות טכנית מעמיקה עם ניסיון בהבאת טכנולוגיות מורכבות לסביבות ייצור.

חברת Striding AI מתכננת להתחיל בתרחישי פריסה מעשיים בסביבות מובנות כמו קמעונאות, שבהן רובוטים יכולים לתמוך במשימות הכוללות חידוש מלאי במדפים, ספירת מלאי, ארגון מוצרים וסיוע בקופה. סביבות אלו מספקות אינטראקציה אנושית תכופה, זרימות עבודה חוזרות ונתונים תפעוליים עשירים, מה שהופך אותן לנקודת התחלה חזקה לפיתוח מערכות בינה מלאכותית פיזית ניתנות להרחבה. עם הזמן, Striding AI מצפה שמערכות היסוד הרובוטיות שלה יתמכו ביישומים רחבים יותר בתחומים הכוללים קמעונאות, מזון, חקלאות, לוגיסטיקה, שירותי בריאות ותקשורת.

בבדיקות פנימיות מוקדמות, שיטת human-in-the-loop RL של Striding AI שיפרה את שיעורי ההצלחה של המשימות עד פי 3. כדי להרחיב את גלגל התנופה הזה, Striding AI בונה תשתית לאימון מקדים של רובוטים, למידת חיזוק מבוזרת ותזמור מקצה לענן, ויוצרת פלטפורמה שנועדה להשתפר ככל שיותר רובוטים יפעלו בסביבות אמיתיות.

היכולות שפותחו בסביבות של העולם האמיתי, החל מטיפול בחפצים מגוונים והבנת מדפי קמעונאות ועד לתכנון וביצוע משימות מורכבות, הן חלק ממערכת משולבת שנועדה ליישומים רובוטיים רחבים יותר. באמצעות גישה זו המתמקדת במערכות, Striding AI שואפת לבנות רובוטים שלומדים מניסיון מהעולם האמיתי, משתפרים עם הזמן והופכים בהדרגה לחלק מסביבות אנושיות יומיומיות.

למידע נוסף – מדיה: Jimei Kou, pr@striding.ai

Legal Disclaimer:

EIN Presswire provides this news content "as is" without warranty of any kind. We do not accept any responsibility or liability for the accuracy, content, images, videos, licenses, completeness, legality, or reliability of the information contained in this article. If you have any complaints or copyright issues related to this article, kindly contact the author above.