Что мы умеем · 01 | 07

Российский [data-фундамент] для гуманоидных роботов

100 000 роботов к 2030 году не появятся без миллиона часов обучающих данных. Мы единственные в России умеем собирать и размечать эти данные в полном цикле в больших масштабах — от первого видео до production-датасета.

[ Точность ]
≥ 99,2 %
Разметка на критических классах
SLA в договоре
[ Скорость ]
× 5–10
Быстрее ручной разметки
Активное обучение + ансамбль ИИ-агентов
[ Масштаб ]
1 000 000
Часов обучающего корпуса
План поставки к Q1 2028
[ ПМЭФ-2026 · слайд 1/7 ] v1data.ru
Мультимодальность · 02 | 07

Мы собираем [мультимодальную] фактуру — видео, звук, проприоцепцию и тактильные сигналы

Пример данных, которые мы умеем собирать и размечать. Состав потоков настраивается под техническое задание заказчика; рассогласование между ними не превышает 50 мс. На таких данных обучаются модели уровня Physical Intelligence π0.5.

[ Наведите на любой блок формата данных — отобразим спецификацию потоков, как пример ]

Видео
RGB · Ego + Side-view · Depth
Аудио
Речь · массив · контакт
IMU
Проприоцепция · одометрия
Тактильное
Сила · давление · контакт
Качество · 03 | 07

Почему наша разметка [точна]

Три уровня контроля. От foundation-моделей мирового стандарта до финальной верификации экспертом.

[ Уровень 01 ]

Foundation-модели

Базовые модели мирового стандарта — SAM 3 и DINOv2 от Meta AI, GroundingDINO от IDEA Research. Дают первичную разметку каждого кадра.

90 % автоматически
[ Уровень 02 ]

Ансамбль ИИ-агентов

Несколько независимых моделей голосуют за каждый кадр. Согласие — кадр уходит в датасет. Расхождение — автоматически переходит эксперту.

30–60 % меньше ошибок
[ Уровень 03 ]

Эксперт-верификация

Финальное решение всегда принимает человек. Это позволяет нам зафиксировать SLA ≥ 99,2 % в договоре — каждый эпизод увидел человек.

SLA в договоре
Скорость · 04 | 07

В [5–10 раз] быстрее ручной разметки

Активное обучение: ИИ показывает человеку только те кадры, в которых сам сомневается. Лёгкое проходит автоматически.

Ручная разметка100 % времени человека
1 000 часов корпуса = 5 000 часов разметки
.v1 pipeline10–20 % времени человека
1 000 часов корпуса = 500–1 000 часов разметки
Источники · 05 | 07

Три [источника] одновременно

От iOS-приложения для физлиц до собственной teleop-студии в Москве. К Q1 2028 — 12 000 пользователей и кумулятивный корпус 1 000 000 часов.

[ Источник 01 ]

V1 Data Capture · iOS-app

Физические лица в РФ и СНГ. Снимают повседневные процессы — кухня, дом, ремонт. Получают 500–1 200 ₽/час. Самозанятость 4 %.

К Q1 2028: 10 000 активных контрибьюторов
[ Источник 02 ]

B2B helmet-camera

Сотрудники РЖД, ЖКХ, нефтегаза снимают рабочие процессы на оборудовании, которое предоставляет работодатель. Revenue-share с компанией.

К Q1 2028: 50+ B2B-партнёров
[ Источник 03 ]

Teleop-студия в Москве

Собственная производственная площадка. Teleop-операторы под управлением .v1. Премиум-данные для frontier-сегмента.

К Q1 2028: 3 студии + СНГ
Q3 2026
30 000 ч
Пилот
Москва
Q1 2027
100 000 ч
B2B-партнёры
+ Санкт-Петербург
Q3 2027
400 000 ч
Pro-Capture
+ 5 городов
Q1 2028
1 000 000+ ч
Цель достигнута
+ СНГ
Заказчики · 06 | 07

Кто покупает наши [датасеты]

Российские производители роботов, исследовательские центры, промышленность.

Производители роботов
Промобот, RoboCV, Yandex Robotics
ЧтоPre-trained датасеты под конкретный embodiment
Срок14 дней
Исследовательские лаборатории
Сбер AI, AIRI, Сколтех, MTS AI
ЧтоБазовые датасеты от 10 000 часов
Срок90–180 дней
Промышленность
РЖД, Газпром нефть, Северсталь, Норникель, Магнит, X5, ВкусВилл
ЧтоОтраслевые датасеты автоматизации
Срок30–90 дней
Пилот · 07 | 07

Готовы обсудить [пилот]?

Не инвестиции — конкретный контракт. Первая поставка под ваш use-case — 14 дней.

.v1
АО «НПО «Восход»
ИНН 9705223475
Серверы в России
Локализация ПДн по 152-ФЗ
Готовность к ГОЗ
Готовность к ФСТЭК