DataFlywheel

Pitch 14 · Robotics Data Flywheel

DataFlywheel

真正可商业化的机器人平台,不只是把模型训练一次,而是把遥操作、数据集、云训练、边缘部署和失败回流变成一条可销售的数据生产线。

01 · Product Loop

硬件会被复制,数据飞轮才是长期壁垒。

用户用遥操作采集真实任务,云端训练策略,Qualcomm 本体执行,失败片段再次回流。每一个行业客户都在为同一个底座积累数据资产和技能资产。

Teleop

键鼠、手柄或示教器采集真实任务。

Dataset

LeRobot 格式记录动作、相机、场景和失败标签。

Train

中国版和海外版云 GPU 管线训练策略。

Deploy

打包成 Qualcomm edge policy,本体低延迟执行。

Improve

现场失败和人工接管进入下一轮训练。

机器人遥操作数据采集云训练和边缘部署飞轮图

02 · Sellable Modules

把研发流程拆成企业愿意采购的五个产品模块。

每个模块都能单独定价,也能组合成完整平台包。这样项目不依赖一次性硬件利润,而是形成训练、数据、部署和运维订阅。

Teleop Studio

遥操作、示教、相机同步和失败片段标记。

Dataset Ledger

数据版本、设备版本、隐私等级和任务标签。

CloudTwin Trainer

国内云与海外云 adapter,训练成本和评估结果可追踪。

Edge Packager

策略版本、输入输出契约、依赖包和回滚包。

Failure Mining

低置信动作、人工接管和现场异常自动进入训练队列。

03 · Competition Demo

比赛不需要做所有行业,只要展示一个完整闭环。

最稳妥 demo 是 LabForge 桌面机械臂:采集 10-20 条示教,训练 ACT 策略,部署到 Qualcomm edge target,再把一次失败接管回流为新样本。

  • 三分钟讲故事:示教、训练、部署、失败、再训练。
  • 十分钟技术答辩:LeRobot 数据结构、云 GPU adapter、边缘部署边界。
  • 商业化证明:同样的飞轮可复制到工厂巡检、物流和教育场景。
机器人训练数据飞轮产品视觉

04 · Why Qualcomm

让 Qualcomm 成为机器人策略的默认边缘运行目标。

云端负责大规模训练和资产管理,本体负责实时感知、低延迟动作、隐私边界和现场安全。DataFlywheel 把 Qualcomm 放在每次部署、每次评估、每次产品交付的核心位置。

Edge first 安全关键动作在本体执行,不把控制闭环交给公网延迟。
Multi camera 机器人数据采集天然需要多摄像头、多媒体和同步记录。
Workflow 开发板、AI Hub、模型部署和教育生态能被包装成统一工作流。
Moat 每个客户现场都会沉淀可复用的行业数据和技能资产。

如果 RobotMac 是机器人硬件底座,DataFlywheel 就是让它越用越值钱的训练数据引擎。