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近日,百度在武汉推出名为萝卜快跑的无人驾驶网约车出圈走红,引起广泛关注。萝卜快跑爆火背后,是一系列创新黑科技的应用,包括 ApolloADFM 大模型、感知系统、空间计算系统、决策算法等,更意味着空间计算时代已经到来。
OptiTrack 光学识别算法
助力无人驾驶系统及平台搭建
任何创新科技的落地应用都需要在实验室中反复进行算法研究、测算、验证及优化。利亚德·虚拟动点凭借高精度、高稳定性和高可靠性的 OptiTrack 空间计算技术与光学识别算法,已先后助力北京理工大学、安徽大学进行无人驾驶系统与平台搭建,实现精准测量和算法优化。
同时,香港理工大学、山东大学等高校采用利亚德·虚拟动点空间计算相关技术,研究汽车与无人机的空地协同算法,以提升灾害救援效率。
除了赋能高校,OptiTrack 还先后服务了 Meta、波音、字节跳动、腾讯、阿里等众多个国内外知名企业。
Lydia 动作大模型+数据资产平台
推进机器人智能具身技术加速落地
利亚德·虚拟动点自研 Lydia 动作大模型是全球领先的空间动作数据 AIGC专业大模型,具备对空间动作数据的“认知、感知、预测、生成”等核心能力,支持多模态生成,包括文生动作和音乐生成动作。区别于其他视频生成类模型,Lydia 动作大模型的最大优势在于其可实时生成 3D 动作数据,同时可实现私有化、云化部署,以满足不同用户不同场景下的使用需求。
简单来说,只需要一句描述或一段音乐,Lydia 大模型便可迅速生成相应的3D人体动作。视觉、语言理解等多模态大模型对智能机器人变的越来越聪明,而 Lydia 动作大模型的3D动作生成能力,则帮助智能机器人行动能力越来越强,越来越像人。特别是“具身智能”的出现,让机器不再仅仅是被动的计算设备,而是能够主动与物理世界互动的智能体。
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此外,利亚德·虚拟动点在深耕空间计算领域的同时积累了大量动作数据,已经搭建完成了一体化数据资产管理平台。
该平台支持数据资产统一管理,包括上传、预览、分类、搜索、下载等,且与其他系统集成及工作流定制适配。未来将在已有动作数据管理基础上,增加模型资产管理模块。
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商业模式上,该平台实现数据资产化,资产服务化,通过持续积累的动作数据,实现数字资产整合复用,提升影、视、游、虚拟仿真等行业制作效率,降低制作成本。如为影视类用户提供既有资产,助其快速完成场景构建角色生成;为 AI 类用户提供大量动作数据,助其完成数据训练;为具身智能类用户提供已有动作数据,助其完成机器人动作姿态相关训练等。
自主研发 Lydcap 无标记点识别算法
聚焦效率优先
在空间计算领域,目前公司已经沉淀了 OptiTrack 光学识别计算、Lyacap 无标记点识别计算、LYDIA 动作大模型三种核心算法技术,解决方案已经覆盖包括影视、游戏、体育、文化艺术等九大行业,数字人交互、无人驾驶、机器人具身智能等数十种场景应用。
作为 Optitrack 光学算法的补充技术, Lydcap 无标记点识别算法虚拟动点研发团队自主研发完成。该套算法成本更低,部署调试极为便捷。现场无需佩戴任何设备,可同时实现对多人进行空间识别与分析。
在商业模式上,Lydcap 分为 Windows 本地部署专业版和 SaaS 化普通版。专业版针对企业级用户,可为数字展陈、文旅夜游等领域提供完整软件技术服务,目前已成功助力哈尔滨工程大学相关研究及教学;普通版可为小型工作室与个人用户提供基础空间计算数据服务。
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未来,利亚德·虚拟动点将继续立足以空间计算为战略主体,以 AI 大模型、硬件设备、空间数据为三大核心能力的“一体三核”发展战略,加大研发力度,不断迭代算法,提升服务能力,同时携手合作伙伴,整合产业链中上、中、下游多方资源,构建开放合作的生态合作关系,助力 AI 及空间计算产业蓬勃发展。
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