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AGIBOT affianca a GO-3 Preview una nuova misura del lavoro dei robot
AGIBOT ha presentato Worken, una proposta di misura del lavoro produttivo dei robot, insieme al modello GO-3 Preview durante un evento a Shanghai. Secondo l’azienda, il sistema combina il numero di robot attivi, le ore di lavoro autonomo e
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
La misura Worken proposta da AGIBOT moltiplica il numero di robot attivi per le loro ore di lavoro autonomo e per un rapporto di efficienza della produzione. La formula punta a conteggiare il lavoro produttivo, non soltanto le macchine prodotte, consegnate o lasciate accese. L’azienda l’ha presentata insieme a GO-3 Preview, il suo modello di IA incorporata di nuova generazione, durante un evento a Shanghai il 29 ottobre.
Worken è un sistema ancora in fase di sviluppo, non uno standard di settore consolidato. La sua utilità dipenderà da come le aziende definiscono una produzione accettabile, registrano gli interventi umani e confrontano le prestazioni tra compiti diversi. AGIBOT afferma di voler perfezionare la misura utilizzando i dati operativi ricavati dagli impieghi reali.
Worken conteggia la produzione per compito, non il tempo di accensione
AGIBOT chiama Worken «Ore effettive di lavoro intelligente». Le sue tre componenti sono i robot attivi, il tempo trascorso a lavorare autonomamente e un rapporto di efficienza della produzione misurato rispetto a un riferimento per un compito specifico. L’azienda suggerisce che tale riferimento potrebbe essere la quantità di lavoro accettabile completata da una persona secondo standard operativi prestabiliti.
La distinzione cambia ciò che un dato sul numero di robot impiegati può dire a un acquirente. Due flotte delle stesse dimensioni potrebbero produrre quantità diverse di lavoro utile se una richiede maggiore assistenza umana o porta a termine meno compiti in modo accettabile. Worken intende tenere conto di queste differenze, sebbene il comunicato non definisca un metodo comune per misurarle.
Il cofondatore, presidente e CTO di AGIBOT Peng Zhihui ha dichiarato che la misura intende spostare l’attenzione dai totali di produzione alle prestazioni nell’impiego, riferendosi alla quantità di lavoro produttivo svolto dai robot.
«Worken è il nostro tentativo di sviluppare un nuovo modo di rispondere a questa domanda.»
— Peng Zhihui, cofondatore, presidente e CTO di AGIBOT
GO-3 Preview collega ragionamento, previsione e azione
AGIBOT descrive GO-3 Preview come un foundation model incorporato costruito attorno a WRAM, acronimo di World Reasoning Action Model. Secondo l’azienda, il sistema combina ragionamento, previsione e azione, così che un robot possa anticipare le conseguenze di un movimento, adattarsi ai cambiamenti dell’ambiente circostante e affrontare compiti che vanno oltre le sequenze apprese in precedenza.
Durante l’evento, AGIBOT ha dimostrato quelle che ha descritto come capacità zero-shot e few-shot. Ha inoltre presentato un approccio all’addestramento chiamato Physical Intelligence Scaling, che combina pre-training e post-training con un miglioramento continuo dopo la messa in funzione. L’obiettivo dichiarato è che i robot possano fare tesoro dell’addestramento strutturato e dell’esperienza acquisita operando nel mondo fisico.
L’azienda ha dichiarato che GO-3 Preview si è classificato al primo posto per tasso di successo nei compiti e punteggio di processo su RoboDojo, ha ottenuto il punteggio complessivo più alto su RoboTwin e si è classificato al primo posto per punteggio complessivo su RoboColiseum. Il comunicato di AGIBOT riporta le classifiche, ma non i punteggi sottostanti né le condizioni dettagliate del confronto: i risultati rappresentano quindi il resoconto dell’azienda sulle proprie valutazioni, non un confronto verificato in modo indipendente.
I compiti in fabbrica e nei servizi pongono prove diverse
AGIBOT ha presentato Worken come una misura rilevante per la movimentazione industriale, la logistica, le ispezioni e i servizi commerciali. L’azienda ha citato gli impieghi già esistenti dei robot nella produzione di tablet, nel packaging e nel collaudo dei semiconduttori, nella gestione delle macchine CNC e nella logistica, nonché nei servizi ai visitatori della metropolitana di Guangzhou e del complesso turistico Chimelong.
Questi contesti non condividono un’unica e semplice definizione di successo. Un compito in fabbrica può essere valutato in base alle operazioni di movimentazione completate e al tempo di ciclo; un servizio rivolto al pubblico può dipendere dalla capacità di un robot di comprendere una richiesta e rispondere in modo appropriato. AGIBOT afferma che il rapporto di produzione di Worken dovrebbe utilizzare benchmark specifici per ciascun compito, ma il comunicato non fornisce esempi di risultati Worken misurati in quei siti.
Una proposta di misura incontra un modello in anteprima
Gli annunci si affiancano alla piattaforma hardware AHA3 di AGIBOT, che secondo l’azienda combina le basi per la locomozione, l’interazione e l’esecuzione dei compiti. AGIBOT ha inoltre lanciato il robot industriale G2 Max e Link-U OS 1.0, descrivendo quest’ultimo come in fase di sperimentazione presso partner selezionati e destinato a essere rilasciato come open source entro la fine del 2026.
Worken potrebbe rendere più facile discutere della produttività dei robot solo se gli operatori riusciranno a concordare cosa considerare tempo autonomo, produzione accettabile e assistenza umana necessaria. Le posizioni nei benchmark dichiarate per GO-3 offrono un tipo di evidenza sulle prestazioni del modello; Worken è un tentativo di descrivere ciò che quelle prestazioni producono sul lavoro.