Utawala wa Kitaifa wa Takwimu wa China ulisema utaunda viwango vya data inayotumika kutoa mafunzo kwa mifumo ya AI na kuelekeza mamlaka za mitaa juu ya kazi, hatua ambayo Bloomberg iliripoti mnamo Septemba 13 ambayo inalenga moja ya vikwazo vikubwa katika sekta ya robotiki inayokua kwa kasi: ufikiaji wa data ya ubora wa juu, tofauti na ya kiwango kikubwa.
Tangazo hilo lilifuatia mkutano wa Septemba 10 ulioongozwa na Liu Liehong, ambaye anaongoza shirika hilo. Taasisi za utafiti, kampuni za teknolojia na mashirika ya roboti ya humanoid yalihudhuria, na mdhibiti alisema tasnia hiyo inazidi kuendeshwa na data. Utawala pia uliashiria utasaidia kampuni kuweka pesa zaidi kwenye rasilimali za data. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Sekta Iliulizwa, Beijing ilijibu
Inajulikana ni jinsi kidhibiti kilivyosonga haraka. Siku kumi mapema, wakala huo huo ulikuwa umekutana na kampuni saba kutoka sekta ya akili bandia, kompyuta na data, kulingana na MLex. Katika mkutano huo, washiriki walitoa wito wa miundombinu ya data ya umma kwa AI iliyojumuishwa, viwango vya kawaida vya data na sheria za kipimo cha tokeni, pamoja na uratibu wa kikanda wa rasilimali za kompyuta.
Jibu rasmi lilikuja chini ya wiki mbili baadaye, ikisisitiza jinsi sera kuu ya data imekuwa kwa matarajio ya roboti ya Uchina. AI iliyojumuishwa - mifumo inayochanganya akili ya mashine na mashine halisi kama vile roboti za humanoid - inatazamwa huko Beijing kama tasnia ya kimkakati, na data ni malighafi yake.
The Bottleneck Data katika Humanoid Robotics
Kiwango cha changamoto ni kikubwa. Kulingana na makadirio ya Chuo cha Teknolojia ya Habari na Mawasiliano cha China, miundo ya msingi ya AI inahitaji takriban saa milioni 10 za data ya mafunzo ya ulimwengu halisi. Mahali fulani kati ya saa 100,000 na milioni 1 za data ya ubora wa juu zipo duniani kote, kulingana na takwimu zilizotajwa na The Next Web.
Kizuizi katika robotiki za humanoid, kwa maneno mengine, sio mfano tena. Ni saa za uhalisia uliorekodiwa - data inayonasa jinsi mashine zinavyoona, kufikiria na kutenda katika mazingira yenye fujo.
Bomba la Viwango Tayari linaendelea
Msukumo mpya unajengwa juu ya msingi mkubwa. Viwango vya kitaifa vilivyochapishwa mnamo Agosti 27 vinashughulikia ubora wa data ya akili iliyojumuishwa katika ulimwengu halisi na mahitaji ya kiufundi kwa majukwaa ya kuunda data, na vipimo kadhaa vya ziada bado vinatengenezwa, kulingana na ripoti ya AP News.
Miongoni mwa miradi inayosimamiwa na Utawala wa Kitaifa wa Data ni viwango vinavyopendekezwa vinavyojumuisha vyanzo na vipengele vya msingi vya hifadhidata za ubora wa juu za akili, uundaji na usindikaji wa data-sanisi ulioiga, na vipimo vya ukusanyaji wa data na mafunzo ya kielelezo katika misingi ya mafunzo. Kazi hiyo inaandaliwa chini ya Kamati ya Kitaalam ya Kusimamia Data ya Kitaifa.
Rasimu moja ya programu, iliyosajiliwa Aprili, inaweka ratiba ya miezi 12 kwa kiwango cha ukusanyaji wa data na mafunzo ya modeli katika misingi ya mafunzo ya kijasusi. Kundi lake la kuandaa rasimu ni pamoja na Taasisi ya Viwango vya Elektroniki ya China, Taasisi ya Teknolojia ya Beijing, Taasisi ya Programu katika Chuo cha Sayansi cha China na kampuni za roboti. Rasimu tofauti inashughulikia data ya syntetisk, ambayo inazidi kuwa muhimu kwa sababu kukusanya mwingiliano wa roboti wa ulimwengu unaweza kuwa ghali, polepole na ngumu kuzaliana.
Mpango wa utekelezaji uliotolewa mwezi Juni ulitaka ujenzi wa haraka wa hifadhidata katika nyanja za kimkakati na zinazoibukia ikijumuisha akili iliyojumuishwa, kuendesha gari kwa akili na uchumi wa hali ya chini. Pia ilitoa wito kwa data inayohusu mwingiliano wa kimwili, mtazamo wa mazingira na udhibiti wa mwendo katika matukio muhimu, na kuelekeza mamlaka kuboresha usafishaji wa data, uboreshaji, uwekaji lebo, upatanishi na ukaguzi wa ubora.
Ujenzi wa Uwanja wa Mafunzo wa China
Beijing pia inajenga miundombinu halisi ya kukusanya data hiyo. Zaidi ya viwanja 70 vya mafunzo ya AI tayari vinafanya kazi katika zaidi ya nusu ya mikoa ya China, na 46 zaidi zimepangwa au zinaendelea kujengwa, iliripoti TechNode. Takriban asilimia 86 kati yao yanalenga utengenezaji wa viwanda.
Nguzo za vifaa katika mikoa mitatu: Delta ya Mto Yangtze, eneo la Beijing-Tianjin-Hebei na Delta ya Mto Pearl. Kwa pamoja huunda kifaa cha kukusanya data ambacho nchi chache zinaweza kulinganisha kwa sasa.
Tofauti Na Ulaya
Tangazo linaangazia ulinganifu unaoongezeka na mbinu za udhibiti za Magharibi. Ulaya imeandika sheria nyingi za aina hii ya data bila kujenga ugavi mwingi. Sheria ya Data ya Umoja wa Ulaya imetumika tangu Septemba 12, 2025 na inasimamia ambao wanaweza kufikia data inayozalishwa na bidhaa zilizounganishwa, ikiwa ni pamoja na mashine za viwandani, huku majukumu ya kubuni yakiathiri bidhaa zilizounganishwa zinazowekwa kwenye soko la Umoja wa Ulaya baada ya Septemba 12, 2026.
Tume ya Ulaya ilichapisha Mkakati wa Umoja wa Data mnamo Novemba 19, 2025 ambao kipaumbele chake cha kwanza ni kuongeza ufikiaji wa data kwa AI. Miezi kumi mbele, nyingi ya hatua hizo hazijatekelezwa, ikiwa ni pamoja na maabara ya data mkakati ulioahidiwa, The Next Web iliripoti. Eneo la karibu la Ulaya sawa na uwanja wa mafunzo wa Kichina ni kampuni ya kibinafsi: NEURA Robotics inajenga gym kumi za mafunzo ya roboti, tano kati yao zilikusudiwa kuendeshwa mwishoni mwa mwaka huu, zilizogawanyika kati ya Ulaya, Marekani na China.
Demand-Side Reality Check
Kusawazisha usambazaji wa data hakuhakikishi mahitaji. Ni asilimia 23 pekee ya makampuni ya biashara ya China yaliyofanyiwa utafiti mwaka huu yalisema yameridhika na roboti zinazotolewa, takwimu inayopendekeza soko - sio bomba la data - hatimaye kuamua kasi ya kupitishwa.
Bado, mwelekeo wa kusafiri uko wazi. Uchina inachukulia data iliyojumuishwa ya AI kama rasilimali ya kimkakati ya kuzalishwa kwa utaratibu, kusawazishwa na kupunguzwa, wakati wasimamizi wake wanaratibu kwa karibu na tasnia wanayosimamia. Kwa waundaji wa roboti ulimwenguni kote, pengo kati ya mamlaka ambayo hutoa ukweli wa mafunzo na yale ambayo hudhibiti matumizi yake inakuwa mojawapo ya maswali ya ushindani ya uwanja.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
