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智元機器人推出首個通用具身基座模型——智元啟元大模型Genie Operator-1（GO-1）。該模型采用Vision-Language-Latent-Action(ViLLA)框架，整合了多模態(tài)大模型（VLM）與混合專家（MoE）技術(shù)，具備"一網(wǎng)打盡"的高效能力：小樣本快速泛化、適應不同本體、持續(xù)進化，同時能從人類視頻中學習。

此外，智元機器人還計劃在未來幾個月內(nèi)推出基于強化學習的仿真模型，并展示新一代人形機器人。

ViLLA框架由兩部分組成：主干網(wǎng)絡(luò)（VLM）與隱式規(guī)劃器（MoE）。主干網(wǎng)絡(luò)繼承自開源多模態(tài)大模型5-2B的權(quán)重，通過互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模的純文本與圖文數(shù)據(jù)，賦予模型對通用場景的感知與理解能力。

在MoE部分，隱動作專家模型負責規(guī)劃，利用了互聯(lián)網(wǎng)上的大規(guī)模人類操作與跨本體操作視頻，提升模型對動作的理解能力。動作專家模型則通過高質(zhì)量的仿真數(shù)據(jù)與真機數(shù)據(jù)，實現(xiàn)動作的精細控制。

Genie Operator-1具備五大顯著特點：

1. 基于具身領(lǐng)域的數(shù)字金字塔構(gòu)建，底層是互聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模純文本與圖文數(shù)據(jù)，幫助機器人理解通用知識與場景。

2. 首次提出Vision-Language-Latent-Action框架，整合多模態(tài)與混合專家技術(shù)，實現(xiàn)高效學習與適應。

3. 擁有強大的小樣本快速泛化能力，能夠快速適應不同本體環(huán)境。

4. 具備持續(xù)進化能力，能夠不斷優(yōu)化與改進。

5. 能夠從人類視頻中學習，提升自主決策能力。

在互聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模人類操作/跨本體的視頻數(shù)據(jù)之上，機器人可以學習到人類或其他本體的操作模式，幫助其掌握復雜動作。

在這一層級，機器人將接觸到仿真數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有助于增強其泛化能力，使其能夠適應不同場景、物體等復雜環(huán)境。

金字塔的頂層則是高質(zhì)量的真機示教數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)為機器人提供了精準的動作執(zhí)行能力。

GO-1采用基于視覺語言模型和混合專家網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的ViLLA框架，能夠?qū)⒍嘞鄼C的視覺信號和人類語言指令直接轉(zhuǎn)化為機器人的動作執(zhí)行。與Vision-Language-Action（VLA）模型相比，ViLLA通過預測隱式動作標記，成功地解決了圖像-文本輸入與機器人動作執(zhí)行之間的技術(shù)瓶頸。

例如，用戶只需用自然的語言告訴機器人要做的事情，如“掛衣服”，模型就能將其分解為具體的步驟來處理：

首先，模型可以根據(jù)所見的畫面信息以及已學習的大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)純文本和圖文數(shù)據(jù)，理解“掛衣服”在特定語境下的具體含義和操作要求。

其次，模型基于已學習的人類操作視頻以及各種機器人的操作經(jīng)驗，能夠識別出掛衣服這一任務(wù)通常涉及哪些步驟和環(huán)節(jié)。

然后，模型結(jié)合仿真數(shù)據(jù)，了解掛衣服任務(wù)中可能涉及的具體物體（如不同種類的衣服）、環(huán)境（如衣柜的位置）以及操作流程，從而構(gòu)建起完整的任務(wù)模型。

最后，基于真機示教數(shù)據(jù)，機器人能夠準確地執(zhí)行整個掛衣服任務(wù)。

GO-1的強大應用能力體現(xiàn)在它能適應多種場景。例如，早上起床后，機器人可以自動為用戶倒水、烘烤吐司；還可以被派往活動現(xiàn)場協(xié)助工作，負責檢票、發(fā)放物料等任務(wù)。

在商務(wù)會議中，面對人類發(fā)出的"幫我拿一瓶飲料""幫我拿一個蘋果"的語言指令，GO-1可以通過精準的處理機制迅速回應。

值得一提的是，GO-1還配備了獨特的學習機制，能夠通過數(shù)據(jù)回流持續(xù)優(yōu)化自身能力：例如，在為顧客準備咖啡時不小心將杯子歪放，系統(tǒng)便能夠從這一數(shù)據(jù)中學習，逐步改進，最終順利完成任務(wù)。

結(jié)語：具身智能正加速發(fā)展

長期以來，具身智能在擴展性、通用性和指令泛化能力方面面臨諸多挑戰(zhàn)：缺乏有效的擴展性，導致指令泛化能力不足；語言理解能力薄弱，限制了指令的泛化應用；難以實現(xiàn)快速學習新技能，影響了實際應用；此外，跨本體部署能力欠佳，限制了其廣泛應用。

GO-1的問世，為機器人替代人類執(zhí)行生活和工作中的各項事務(wù)提供了強勁的腦力支持。無論是家庭場景中的餐食準備和桌面收拾，還是辦公場景中的訪客接待和物品發(fā)放，亦或是工業(yè)場景中的各類操作任務(wù)，通用具身基座大模型都能快速應對。這不僅加速了具身智能從單一任務(wù)向多種任務(wù)、從封閉環(huán)境到開放世界的遷移，也推動了指令泛化的進程，使機器人能夠適應更多樣化和真實世界的多變性。