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近日，在2025中關(guān)村論壇"人工智能前沿峰會"上，智源研究院推出兩項突破性成果——跨平臺智能協(xié)作系統(tǒng)RoboOS及開源認(rèn)知中樞RoboBrain。
據(jù)現(xiàn)場技術(shù)白皮書顯示，RoboBrain已集成超百億參數(shù)的多模態(tài)大模型，支持對自然語言指令的語義解構(gòu)與三維空間映射，在工業(yè)分揀、家庭服務(wù)等場景中實現(xiàn)意圖理解準(zhǔn)確率達92.7%。
該技術(shù)體系通過模塊化架構(gòu)實現(xiàn)多場景任務(wù)快速遷移部署與異構(gòu)設(shè)備協(xié)同，標(biāo)志著單體智能向群體智能的范式轉(zhuǎn)變，為構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化智能體生態(tài)系統(tǒng)奠定技術(shù)基礎(chǔ)。
實際上，在實體化智能領(lǐng)域，長周期復(fù)雜作業(yè)能力是機器人執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵瓶頸。
RoboBrain創(chuàng)新性地整合了任務(wù)解析、空間感知與運動規(guī)劃三維度能力，將抽象語義指令轉(zhuǎn)化為精確動作序列，顯著提升遠程操控效能。目前該系統(tǒng)已實現(xiàn)人類自然語言指令與多視角視覺數(shù)據(jù)的聯(lián)合理解，可動態(tài)生成帶實時反饋的行動方案，同步評估執(zhí)行狀態(tài)并預(yù)測運動軌跡。
技術(shù)層面，RoboBrain通過融合環(huán)境三維信息與目標(biāo)對象狀態(tài)，支持第一/第三人稱視角的跨模態(tài)數(shù)據(jù)處理，可針對機械臂控制、移動導(dǎo)航等差異化任務(wù)生成最優(yōu)路徑規(guī)劃，并在多場景遷移中保持穩(wěn)定的泛化性能。
RoboOS系統(tǒng)采用"中樞-邊緣"分層架構(gòu)，通過智能資源調(diào)度與跨設(shè)備協(xié)同機制，為機器人提供可擴展的底層支撐平臺。其創(chuàng)新之處在于實現(xiàn)認(rèn)知模型(如多模態(tài)大模型)與執(zhí)行模塊(抓取、避障等)的即插即用，目前已適配松靈雙機械臂、智元人形機器人等十余種智能終端。
依托多模態(tài)大模型技術(shù)積累，智源研究院正聯(lián)合北京大學(xué)、中科院自動化所等學(xué)術(shù)機構(gòu)，攜手銀河通用、宇樹科技等產(chǎn)業(yè)伙伴，共建智能體創(chuàng)新聯(lián)合實驗室，重點突破數(shù)據(jù)閉環(huán)、模型訓(xùn)練及場景驗證等關(guān)鍵技術(shù)，加速智能體技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化落地進程。
從長遠來看，人形機器人具有獨特優(yōu)勢，其與人的構(gòu)型相似，能更好適應(yīng)社會基礎(chǔ)設(shè)施，從海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)人類技能，有利于具身智能和具身大腦模型的迭代。
不過，短期內(nèi)，人形機器人在產(chǎn)業(yè)落地方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)，很多機器人尚處于“能走”階段，正向“走得快、走得穩(wěn)”的目標(biāo)努力。
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