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革新具身智能的研發(fā)范式,大曉機器人希望構(gòu)建行業(yè)開放生態(tài)

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出品 | 創(chuàng)業(yè)最前線

作者 | 燁楠

編輯 | 閃電

美編 | 邢靜

審核 | 頌文

大曉機器人給出了具身智能“大腦”的新解法。

在產(chǎn)業(yè)的演進中,具身智能,既需要快速、穩(wěn)定的執(zhí)行能力,也需要對環(huán)境、因果與時間的持續(xù)理解。在這一層面來說,VLA(視覺語言動作模型)更像一套高效的執(zhí)行接口,而世界模型則可能更接近基于真實物理世界的底層認知系統(tǒng)。

12月18日,大曉機器人在上海舉辦發(fā)布會,正式發(fā)布行業(yè)首創(chuàng)的ACE具身研發(fā)范式、首個開源且商業(yè)應(yīng)用的開悟世界模型3.0(Kairos 3.0)、讓具身本體擁有自主空間智能的具身超級大腦模組A1,并與多個行業(yè)伙伴展開合作,形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。

1、技術(shù)范式革新:從“為難機器”到“以人為中心”

2024年,商湯科技開始實施“1+X”戰(zhàn)略,開啟以生成式AI為核心業(yè)務(wù),重組拆分的生態(tài)企業(yè)矩陣聚焦各自場景化AI和細分市場的發(fā)展模式。

而近日發(fā)布的大曉機器人,正是商湯科技在布局具身智能產(chǎn)業(yè)的核心戰(zhàn)略落子。

大曉機器人由商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人王曉剛擔任董事長,華人頂級AI科學(xué)家陶大程擔任大曉機器人首席科學(xué)家。大曉機器人的名字也便是從兩位組建者的名字中各取一字組成。另外,這個名字還涵蓋了“大千世界,曉識萬象”的寓意,大曉希望讓機器人真正洞察并理解萬象規(guī)律,才能使其學(xué)會與世界精準交互。



這正引出了大曉機器人的使命:讓機器人擁有“聰明的大腦”。

以往的具身智能研發(fā)多以機器人本體為中心,通過遙控操作采集數(shù)據(jù),導(dǎo)致成本高企、效率低下,且模型難以泛化。特斯拉和Figure AI的視覺學(xué)習(xí)新路徑,推動了具身智能的數(shù)據(jù)采集從“遙控操作”向“自主學(xué)習(xí)”的范式轉(zhuǎn)變。

特斯拉采用的視覺方案的思路源于自動駕駛領(lǐng)域的啟發(fā),但自動駕駛與具身智能存在本質(zhì)差異:自動駕駛場景中不會發(fā)生物理接觸或交互,而在具身智能場景下,無論是人還是機器人,都需要與周圍物體和環(huán)境產(chǎn)生物理接觸,因此必須納入其他維度的信息。

在過去長期的研究中,人體工程學(xué)、力學(xué)等領(lǐng)域已對人體受力、觸覺相關(guān)信息有了深入研究,這為環(huán)境式采集提供了研究基礎(chǔ)。此外,基于傳統(tǒng)的技術(shù)路徑中,行業(yè)目前仍然面臨著數(shù)據(jù)荒的頑疾。

目前,具身智能領(lǐng)域的真機數(shù)據(jù)量級僅為10萬小時,而智能駕駛?cè)缣厮估璅SD V14每日訓(xùn)練量相當于500年人類駕駛經(jīng)驗。這一差距源于“以機器為中心”的局限:傳統(tǒng)遙操就像讓人去遷就機器,采集員需遙控各類機器人,成本高昂,數(shù)據(jù)綁定硬件,無法通用。



基于此,大曉機器人開辟出一條不同于傳統(tǒng)路徑的技術(shù)路線:“以人為中心(Human-centric)”的ACE具身研發(fā)范式,為行業(yè)發(fā)展帶來根本性的革新。ACE具身研發(fā)范式中環(huán)境式數(shù)據(jù)采集可實現(xiàn)一年千萬小時的數(shù)據(jù)收集,開悟世界模型3.0則不斷放大真實數(shù)據(jù)價值,使其達到上億小時數(shù)據(jù)規(guī)模的效果。



這種ACE范式,通過環(huán)境式采集真實世界中人的行為與環(huán)境交互數(shù)據(jù),構(gòu)建能夠理解物理規(guī)律、因果關(guān)系與長期記憶的世界模型,再將這一“大腦”遷移到不同機器人本體之上。這意味著,機器人不再被限定在某一具體形態(tài)或單一任務(wù)中,而是試圖獲得跨場景、跨本體的通用能力基礎(chǔ)。

舉個例子,在即時零售倉儲場景中,該方案已實現(xiàn)多視角數(shù)據(jù)采集,覆蓋數(shù)萬種SKU,完成倉儲分揀與打包全流程。在居家、零售等多元場景中,ACE范式也已實現(xiàn)對人體自然行為、物品交互軌跡的精準捕捉,甚至能復(fù)現(xiàn)遙操作范式下難以實現(xiàn)的生鮮抓取、精細化放置等任務(wù)。

但這種范式,要求對物理世界具備更強的建模能力,也要求模型能夠處理高度復(fù)雜、未結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。換言之,ACE范式獲取的,可能不是更容易的數(shù)據(jù),但一定是更接近真實世界的數(shù)據(jù)。

從行業(yè)角度看,具身智能的數(shù)據(jù)采集也正在經(jīng)歷一次認知與技術(shù)范式的轉(zhuǎn)變。因為具身智能行業(yè)稀缺的,除了數(shù)據(jù)本身,還有能夠讓數(shù)據(jù)形成通用智能的路徑。

2、開悟世界模型3.0開源,形成產(chǎn)業(yè)合作迭代

以環(huán)境式采集數(shù)據(jù)為基,大曉機器人發(fā)布了首個開源且商業(yè)化應(yīng)用的世界模型——開悟世界模型3.0,形成跨本體的統(tǒng)一世界理解框架。



世界模型的核心在于,它致力于在AI模型中建立起真實物理世界的運行規(guī)律,區(qū)別于VLA以語言為中介連接感知與動作,依賴語義推理執(zhí)行指令的機制。

簡單來說,VLA模型解決的是“此刻該做什么”的問題。它將視覺與語言信號迅速轉(zhuǎn)化為動作指令,在短時任務(wù)、確定性場景中具備顯著優(yōu)勢。這種能力對于機器人“可用性”的提升至關(guān)重要,也是當前行業(yè)得以快速驗證商業(yè)場景的重要基礎(chǔ)。

而世界模型所關(guān)注的,是“為什么要這樣做,以及接下來可能發(fā)生什么”。它并不追求直接生成動作,而是通過對物理規(guī)律、因果關(guān)系與時間演化的建模,為決策提供背景與邊界。沒有世界模型,機器人很難在長時序任務(wù)中保持一致性,也難以在環(huán)境變化時進行有效調(diào)整。

在大曉機器人看來,具身智能“大腦”更合理的結(jié)構(gòu)是,讓世界模型作為認知與預(yù)測層,負責理解世界、生成可能性空間;再由VLA或類似執(zhí)行模型,負責將決策轉(zhuǎn)化為具體動作。這種分層結(jié)構(gòu),在自動駕駛、復(fù)雜系統(tǒng)控制中已被反復(fù)驗證。

作為首個“多模態(tài)理解—生成—預(yù)測”的世界模型,開悟世界模型3.0能夠深度理解真實世界的物理規(guī)律與人類行為的底層邏輯,讓模型能形成“知其然,知其所以然”的思維鏈。



多模態(tài)理解,即通過圖像、視頻、相機位置、3D軌跡,以及力學(xué)元素、觸覺等一系列內(nèi)容的感知與融合,與物理世界建立關(guān)聯(lián);其次是多模態(tài)生成,在理解物理世界后,需要生成復(fù)雜的具身行為,以及可訓(xùn)練的數(shù)據(jù)和場景;最后是多模態(tài)預(yù)測,根據(jù)不同機器人本體、觀察到的圖像及視頻狀態(tài),可預(yù)測機器人的后續(xù)動作。

這種“理解-合成-預(yù)測”的融合能力,正是強大的開悟世界模型3.0的核心。更重要的是,大曉機器人選擇將這一世界模型進行開源,向全行業(yè)開放API。

通過云平臺與API開放,開悟世界模型3.0能夠吸引開發(fā)者反饋,豐富場景庫。而開源換來的社區(qū)影響力也更為關(guān)鍵,這一策略,將加速大曉機器人在具身智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)構(gòu)建。

目前,開悟世界模型3.0已與沐曦股份、壁仞科技、中科曙光等多款廠商國產(chǎn)芯片成功適配并展開合作,幫助世界模型在長時序、多視角動態(tài)場景下進行完整訓(xùn)練與推理閉環(huán),共同推進具身模型在國產(chǎn)芯片生態(tài)中的研發(fā)與應(yīng)用。



3、具身超級大腦模組A1,從機器狗走向多元商業(yè)場景

選擇以世界模型為長期核心,并不意味著放棄商業(yè)現(xiàn)實。

當天,大曉機器人正式推出了具身超級大腦模組A1?;诖髸詸C器人團隊領(lǐng)先的純視覺無圖端到端VLA模型優(yōu)勢,搭載具身超級大腦模組A1的機器狗無需預(yù)采高精地圖即可適應(yīng)復(fù)雜、動態(tài)、陌生環(huán)境。依托模型的視覺理解和運動規(guī)劃能力,機器人能實現(xiàn)動態(tài)環(huán)境下魯棒、安全、合理的路徑生成,真正實現(xiàn)“自主行動”。

大曉機器人已經(jīng)與智元等本體公司展開合作,搭載了具身超級大腦模組A1的三款機器狗在現(xiàn)場進行展示。

具身超級大腦模組A1具備擁有云端交互能力,依托云端模型平臺,能實時解析自然語言指令與圖像語義的意圖關(guān)系,像人一樣理解復(fù)雜的現(xiàn)實世界,生成可執(zhí)行的中間指令(如“前進50厘米”“繞過障礙”“靠近目標”),再由底層控制器精確執(zhí)行。這使得機器狗不僅能夠在復(fù)雜環(huán)境中完成自主巡檢、跟隨、避障等多樣任務(wù),而且能根據(jù)自然語言指令精準完成任務(wù)。

此外,大曉機器人結(jié)合Insta360全景感知方案與商湯方舟通用視覺平臺,構(gòu)建起全方位、高精度的環(huán)境感知體系。不僅能覆蓋超10個行業(yè),還可實現(xiàn)超150個智能化應(yīng)用場景適配,覆蓋從日常行為分析到特殊風(fēng)險預(yù)警的全需求。



目前,大曉機器人已經(jīng)通過具身超級大腦模組A1,將階段性能力落地到安防、巡檢等To B場景,并可實現(xiàn)長期穩(wěn)定工作,讓具身智能真正具備了走進產(chǎn)業(yè)一線的實用價值。

這些策略,也在為世界模型的發(fā)展鋪設(shè)行業(yè)生態(tài),并爭取成熟的時間窗口。通過真實場景持續(xù)運行,世界模型得以獲得更多反饋,數(shù)據(jù)體系也隨之擴展。另一邊,VLA等執(zhí)行模型在其中承擔著效率加速器的角色,使系統(tǒng)在當前階段依然具備實用價值。

以具身超級大腦模組A1為開端,大曉機器人希望建立起從四足機器人短期規(guī)?;纳虡I(yè)場景,到中期聚焦物流倉、前置倉等工業(yè)與商業(yè)服務(wù)場景,長期指向家庭場景的階段性商業(yè)化目標。

在具身智能的技術(shù)路徑尚未收斂、規(guī)模商業(yè)化仍處于探索階段的當下,大曉機器人的意義,或許并不在于給出一個終極答案,而是提供了一種更完整的技術(shù)組織方式:讓執(zhí)行模型跑在前面,讓認知模型決定前進的方向——大曉機器人指出了一條讓具身智能從單純的“會動”走向“可用”的商業(yè)化落地必經(jīng)之路。



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