Dexop.com – ShengShu Technology resmi meluncurkan Vidar, model AI canggih yang dirancang untuk mempercepat proses pelatihan robot humanoid secara signifikan. Dengan pendekatan hybrid yang menggabungkan data fisik minimal dan simulasi AI skala besar, Vidar mampu memangkas waktu pelatihan dari berbulan-bulan menjadi hanya hitungan jam.
Teknologi ini dikembangkan berdasarkan mesin generatif video Vidu, yang sebelumnya sukses di industri kreatif dengan menghasilkan simulasi visual realistis. Dengan hanya 20 menit data dunia nyata, Vidar dapat menciptakan simulasi multi-view yang akurat, membuatnya 1.200 kali lebih efisien dibandingkan metode pelatihan tradisional seperti RDT atau π0.5.
Solusi di Antara Dua Pendekatan Ekstrem
Selama ini, pelatihan robot humanoid terbagi dalam dua kubu:
- Pelatihan langsung di dunia nyata – digunakan oleh Tesla Optimus dan Boston Dynamics Atlas, tetapi memakan biaya dan waktu besar.
- Simulasi murni – hemat biaya, tetapi kurang realistis.
Vidar menghadirkan jalan tengah dengan dua tahap utama:
- Tahap Persepsi: Memproses dataset video untuk memahami objek dan lingkungan.
- Tahap Kontrol: Menerjemahkan pemahaman tersebut menjadi perintah motorik melalui model AnyPos.
Pendekatan ini membuat Vidar fleksibel untuk melatih berbagai desain robot tanpa perlu penyesuaian besar.
Aplikasi Luas di Berbagai Industri
Vidar dirancang untuk berbagai sektor, antara lain:
- Perawatan lansia
- Manufaktur cerdas
- Robotika medis
Kemampuannya beradaptasi di lingkungan baru dan menangani multi-tugas menjadikannya solusi menarik bagi pasar konsumen, komersial, maupun industri.
Dari Vidu ke Vidar: Evolusi Teknologi
Vidu, teknologi dasar Vidar, telah digunakan oleh 10 juta pengguna dan menghasilkan 300 juta video dalam tiga bulan peluncurannya. Keberhasilan ini kini diperluas ke dunia robotika, menghubungkan persepsi visual AI dengan aksi fisik.
Dampak Besar pada Masa Depan Robot Humanoid
Dengan efisiensi tinggi dan biaya pelatihan yang jauh lebih rendah, Vidar berpotensi menjadi katalis adopsi robot humanoid secara massal. Inovasi ini sejalan dengan tren industri, termasuk Olimpiade Robot Humanoid pertama di China dan investasi besar seperti yang dilakukan Samsung di Rainbow Robotics.
Jika berhasil diadopsi secara luas, Vidar dapat mengubah paradigma pelatihan robot, menjadikannya lebih cepat, murah, dan mudah diintegrasikan ke berbagai sektor.
