3月10日，智元机器人发布首个通用具身基座模型——智元启元大模型（Genie Operator-1），提出了

　　Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构。该架构由VLM(多模态大模型) + MoE(混合专家)组成，其中VLM借助大量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力，MoE中的Latent Planner(隐式规划器)借助大量跨本体和人类操作视频数据获得通用的动作理解能力，MoE中的Action Expert(动作专家)借助真机数据获得精细的动作执行能力，三者相结合，实现了可通过人类视频学习，完成小样本快速泛化。

　　智元称，该模型能够更好的降低具身智能门槛，并已经成功部署到智元多款机器人本体。

　　智元具身研究中心常务主任任广辉对界面新闻介绍，现有具身模型面临多个落地困境，包括泛化性差，到新场景时成功率一下子就下降；扩展新任务时需要大量数据，落地成本高；不同本体的数据无法共用，数据成本高；模型无法持续进化等。

　　而现有的DP/ACT等具身小模型技能单一且无法快速学习新技能，GR-1/2等模型无法构建通用的场景感知、指令理解等能力，语义指令泛化受限，以及存在小样本泛化到新场景/新任务能力较弱等问题。

　　智元新推出的ViLLA架构大模型可以比较好地解决这样一些问题。基于该架构的GO-1大模型能结合互联网视频和真实人类示范进行学习，增强模型对人类行为的理解，更好地为人类服务。

　　由于具有强大的泛化能力，GO-1能够在极少数据甚至零样本下泛化到新场景、新任务，使得后训练成本非常低。此外，GO-1大模型是通用机器人策略模型，能够在不同机器人形态之间迁移，快速适配到不同本体。配智元一整套数据回流系统，GO-1可以从实际执行遇到的问题数据中持续进化学习，“越用越聪明”。

　　在评测中，智元机器人在五种不同复杂度任务上针对GO-1的测试显示，相比已有的最优模型，GO-1的任务成功率领先，平均成功率提高了32%（46%-78%），其中在“Pour Water”（倒水）、“Table Bussing”（清理桌面）和“Restock Beverage”（补充饮料）的任务中表现尤为突出。

　　在成本方面，智元对界面新闻表示，目前机器人的研发成本中算力和数据是投入最大的两个方面，因此节约训练数据量对降低训练成本的效果显著。

　　“对机器人公司来说，如果不做大模型，是没有未来的。没有智能化、没有作业能力的机器人只是一个硬件，能做的事情非常有限。所以我们对于机器人大模型的投入是非常大的。”智元新创技术有限公司研究院执行院长、具身业务部总裁姚卯青对界面新闻强调，“就像新能源车和手机行业一样，硬件会收敛，供应链会整合，最后拼的是智能化。”

　　他透露，DeepSeek等大模型的工作给智元带来了很大的启发。智元参考了通用能力预训练加垂类数据后训练的思路，但在机器人领域增加了Latent Planner和Action Expert的创新。他还提到，最近火热的Agent智能体在任务规划上同样有借鉴意义，长久来看智元可能会在机器人上融合Agent理念。

　　在多模态大模型方面，智元表示，已经与阶跃星辰合作，后续将围绕阶跃的多模态、推理和训练、工程化等底层模型能力进行深度的合作，将阶跃星辰多模态等能力赋能到机器人上面。

　　姚卯青表示，大模型在机器人行业的应用也会经历一个渐进式的过程。从一些较为容易入手、结构化场景较为明确的场景先进性落地探索，然后逐渐演化到一些半结构化和半开放的任务和场景，最终通过在各个行业、各个场景落地过程中收集到的数据，真正的完成通用AI在物理世界的应用。

　　从时间上来说，他预判，未来1-2年，人形机器人能够在局部工业场景应用落地，机器人走进家庭还需要5年左右的时间。此外，机器人实现像人一样有通用能力的物理世界AGI（通用AI）还需要5-10年时间。

　　在机器人技术方向上，他认为其还处于比较早期的阶段，没有到收敛的程度。受制于数据的问题，机器人行业还没办法完成完整的验证，这也是智元希望去主动开源的原因。

　　去年12月30日，智元机器人宣布开源汇集百万真实机器人数据的开源数据集AgiBot World（智元世界）。在GO-1发布的同时，智元也将技术博客、论文完全公开。一季度内，智元机器人还会面向核心用户开源GO-1模型。

　　姚卯青还向界面新闻等媒体称，在本体、硬件、算法都还没有收敛的情况下，大家急着“卷”价格战没什么意义。对于最近受关注的9.9万元机器人话题，他认为人形机器人产业还是要看产品竞争力，如果在达不到给用户创造价值的时候打9.9万元，只会把整个行业变成一个很不健康的状态。

　　他透露，智元今年机器人出货量计划保持在数千台，营收数将保持数倍规模增长。今年1月，智元机器人刚刚宣布完成下线套通用具身机器人。

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