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6月24日RoboScience发布通用具身大模型,具身智能破局泛化难题有新招!

6月24日,通用具身智能企业RoboScience机器科学发布通用具身大模型,披露自研Visics大模型技术架构VLOA,并展示其在多场景的应用,为具身智能发展带来新突破。


具身智能的困境

大语言模型和自动驾驶都有基础格式,让数据和模型可跨场景复用。但具身智能缺乏公认的基础表征单元,过去主流做法是让模型学机器人关节运动轨迹,导致能力难以迁移复用。

RoboScience的创新架构

RoboScience创始人田野指出机器人操作的三大瓶颈,团队从底层搭建全新具身基础表征单元。自研Visics通用具身大模型,提出Object Trajectory统一中间表征标准,构建分层解耦的VLOA架构。

双引擎架构的优势

Visics采用双引擎架构,具身世界模型学物体运动规律,通用操作模型将物体轨迹转化为机器人动作。两大引擎通过VLOA分层协同,实现全域泛化,在抓取动作上表现更优。

数据获取的新方案

传统数据路线面临成本与产能天花板,RoboScience以自研仿真引擎为核心,构建“仿真+视频”双数据飞轮,降低成本并快速扩张数据量,预计2026年构建超1T操作轨迹数据集。

商业布局与未来规划

RoboScience获多家机构投资,搭建软硬一体商业模式。联合创始人汪涛表示先从物体维度切入,已开展试点合作,计划今年量产标准化机器人本体产品。

编辑观点:RoboScience的技术创新为具身智能发展提供新思路,有望推动其在多领域落地,未来具身智能市场竞争或更激烈。

http://www.jsqmd.com/news/1079346/

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