DualCloudOps

Pitch 16 · China / Overseas Training Stack

DualCloudOps

同一个机器人训练任务,可以在中国云或海外云执行;同一个部署包,最终回到 Qualcomm 本体运行。我们卖的不是某家云,而是跨云训练执行层。

01 · Job Contract

云可以换,训练任务和部署目标不能乱。

DualCloudOps 用一份 LeRobot Job Contract 描述数据集、策略、预算、区域、评估和 Qualcomm edge target。底层 provider 变化被封装在 adapter 层。

Dataset

LeRobot 数据集、版本、隐私等级。

Policy

ACT、Diffusion Policy 或后续 VLA。

Budget

最高费用、最长时长、GPU 偏好。

Eval

成功率、延迟、失败类型和部署门禁。

Export

Qualcomm edge policy package 和回滚包。

中国云和海外云双训练通道架构图

02 · Two Market Lanes

中国版和海外版要分开交付,但不要分裂成两套产品。

客户关心账号、付款、数据边界、GPU 可用性和支持语言。平台关心任务合约、评估指标和边缘部署包保持一致。

China Lane

面向国内高校、工厂、系统集成商和开发者。首批 adapter 可围绕 Alibaba Cloud 与 Tencent Cloud 设计,报告输出中文预算、训练时长、评估结果和部署摘要。

Overseas Lane

面向海外开发者、开源社区和国际客户。首批 adapter 可围绕 RunPod 与 Lambda 设计,快速接入 LeRobot、GitHub 和 Hugging Face workflow。

03 · Product Modules

把不稳定的 GPU 云,变成可控的训练执行层。

价格和容量会变,任务合约和边缘部署目标不变。DualCloudOps 的价值是让客户能换 provider,而不重写机器人训练流程。

Contract Builder

生成数据、策略、预算、区域和部署目标合约。

Provider Adapter

封装账号、镜像、存储、GPU SKU、日志和计费差异。

Cost Guard

训练前预估,训练中监控,超预算自动停机。

Eval Harness

同一套指标比较不同 provider 训练结果。

Edge Exporter

输出统一 Qualcomm edge policy package。

04 · Qualcomm Role

云是可替换资源,Qualcomm 是稳定落地目标。

训练可以在不同 GPU 云上完成,但部署目标应该稳定。DualCloudOps 让中国和海外开发者最终都把策略导向 Qualcomm edge runtime。

  • 云端只做训练和资产管理,不做机器人实时控制。
  • 本体执行策略、感知闭环和安全边界。
  • 每个 provider adapter 都输出同一种 edge package。
  • 这能扩大 Qualcomm 在具身智能开发者中的默认目标地位。
双云训练和 Qualcomm 边缘部署图

不要把机器人平台押注给某一家云;让云成为可替换资源,让 Qualcomm edge 成为稳定交付目标。