BEIJING, CHINA – Media OutReach Newswire – 2 Juli 2026 –Striding AI hari ini mengumumkan bahwa mereka sedang mengembangkan generasi baru sistem fondasi robot yang dirancang untuk mempercepat penerapan Physical AI di lingkungan dunia nyata.

Pendekatan perusahaan ini berfokus pada pembangunan teknologi fundamental yang diperlukan agar robot dapat memahami (perceive), bernalar (reason), bertindak (act), dan terus berkembang melalui interaksi dengan dunia fisik. Dengan mengintegrasikan model fondasi canggih dengan persepsi robotik, sistem kontrol, data aksi dunia nyata, serta infrastruktur deployment, Striding AI bertujuan memungkinkan mesin cerdas melakukan berbagai tugas berguna di lingkungan komersial, industri, dan kehidupan sehari-hari.

Didukung oleh tim kelas dunia yang terdiri dari peneliti, insinyur, pengembang produk, dan pemimpin bisnis, perusahaan ini terus mendorong batas Physical AI melalui World Action Models dan teknologi pembelajaran penguatan (reinforcement learning) generasi berikutnya. Dengan mempercepat adopsi robotika skala besar di berbagai aplikasi komersial dan industri, Striding AI berambisi menjadi penyedia layanan robotik yang terpercaya dan terdepan.

“Kami percaya bahwa terobosan dalam Physical AI muncul dari evolusi berkelanjutan antara data, model, dan infrastruktur,” kata Song Yao, pendiri dan CEO Striding AI.

Perusahaan ini menerapkan pendekatan “systems-first” dalam Physical AI, dengan mengintegrasikan model fondasi, perangkat keras dan perangkat lunak robot, infrastruktur data, sistem kontrol, serta rekayasa deployment untuk membangun layanan yang dapat diskalakan. Tim kepemimpinan perusahaan terdiri dari para pendiri dan eksekutif dengan latar belakang di chip AI, kendaraan otonom, riset robotika, dan teknologi industri, yang menggabungkan keahlian teknis mendalam dengan pengalaman membawa teknologi kompleks ke lingkungan produksi.

Striding AI berencana memulai dengan skenario penerapan praktis di lingkungan terstruktur seperti ritel, di mana robot dapat membantu tugas seperti mengisi ulang rak, menghitung inventaris, menata produk, dan membantu proses pembayaran. Lingkungan ini menyediakan interaksi manusia yang sering, alur kerja yang berulang, serta data operasional yang kaya, sehingga menjadi titik awal yang kuat untuk mengembangkan sistem Physical AI yang dapat diskalakan.

Seiring waktu, Striding AI memperkirakan bahwa sistem fondasi robotiknya akan mendukung aplikasi yang lebih luas di berbagai sektor termasuk ritel, makanan, pertanian, logistik, kesehatan, dan telekomunikasi. Visi jangka panjang perusahaan ini adalah membangun robot yang belajar dari pengalaman dunia nyata, terus meningkat kemampuannya, dan menjadi bagian dari lingkungan manusia sehari-hari.

Di balik strategi penerapannya, Striding AI sedang mengembangkan generasi baru sistem fondasi robot yang dapat mengubah persepsi multimodal menjadi tindakan robotik di dunia nyata. Dengan mengintegrasikan model fondasi canggih dengan persepsi robot, kontrol, dan data aksi dunia nyata, sistem ini mempelajari representasi yang dapat ditindaklanjuti tentang bagaimana suatu tindakan memengaruhi dan mengubah dunia fisik melalui interaksi, sehingga memungkinkan robot mentransfer keterampilan secara lebih efektif ke berbagai tugas dan lingkungan.

Kemampuan ini diintegrasikan ke dalam arsitektur robotika closed-loop yang mencakup persepsi, perencanaan, eksekusi, umpan balik, dan pemulihan, di mana pembelajaran penguatan dengan keterlibatan manusia (human-in-the-loop reinforcement learning) mengubah operasi dunia nyata menjadi data pelatihan yang berkelanjutan.

Dalam pengujian internal awal, metode human-in-the-loop RL milik Striding AI meningkatkan tingkat keberhasilan tugas hingga 3 kali lipat. Untuk memperbesar siklus peningkatan ini, Striding AI membangun infrastruktur untuk pretraining robot, distributed reinforcement learning, dan orkestrasi edge-to-cloud, menciptakan platform yang dirancang untuk semakin meningkat seiring bertambahnya jumlah robot yang beroperasi di lingkungan dunia nyata.

Striding AI memandang Physical AI sebagai upaya full-stack, di mana model fondasi, sistem robotik, data, infrastruktur, dan kemampuan deployment harus berkembang secara bersamaan.

Kemampuan yang dikembangkan di lingkungan dunia nyata—mulai dari menangani objek beragam, memahami rak ritel, hingga merencanakan dan mengeksekusi tugas kompleks—merupakan bagian dari sistem terintegrasi yang dirancang untuk aplikasi robotik yang lebih luas. Melalui pendekatan systems-first ini, Striding AI bertujuan membangun robot yang belajar dari pengalaman dunia nyata, meningkat seiring waktu, dan secara bertahap menjadi bagian dari lingkungan manusia sehari-hari.