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8 月 20 日,仙工智能正式发布三大具身智能战略,围绕推进机器人大脑通用化、建设真实世界数据基础设施、共建百万台机器人进化网络三大方向,进一步明确公司面向具身智能时代的长期布局。
仙工智能希望围绕机器人大脑、真实世界数据和规模化机器人网络,构建一套能够长期运转的具身智能基础设施,让机器人能力可以在更多本体、更多任务和更多场景中复制、积累与进化,并最终形成跨自由度、跨构型、跨模态的具身智能基座。
推进机器人大脑通用化
具身智能与传统 AI 最大的不同,在于智能最终必须通过机器人的身体作用于真实世界。模型不仅要理解是什么、做什么,还必须进一步解决怎么做、如何稳定地做。
在
模型层作为认知中枢,负责「看懂和想明白」:完成环境感知、任务理解和智能决策;
小脑层作为执行中枢,负责「把动作做出来」:完成运动规划、轨迹生成与实时执行,让机器人动作做准、做稳、做安全;
神经层作为连接中枢,负责「把大脑和身体连起来」:通过统一接口与协议栈适配 400+ 核心零部件,连接传感器、关节与执行机构,向下把控制指令送到关节和执行器,向上把位置、速度、力矩、传感器状态实时反馈,形成完整闭环。
由此,机器人的智能不再停留在模型内部,而是进入机器人身体,在真实世界中完成任务,并根据身体状态实时调整。
机器人大脑一直是
在硬件层面,机器人大脑需要面对越来越丰富的机器人构型和算力需求,并逐步从局部控制走向全身协同控制;
在生态层面,仙工希望连接机械臂、关节、灵巧手、传感器、执行器等模块,让不同组件能够更快组合成新的机器人形态;
在模型层面,则围绕空间理解、任务推理、动作生成、世界建模和长序列任务等不同需求持续布局,让不同模型能力能够根据场景和任务被调用,并最终通过同一套机器人大脑进入机器人。
从机械臂、人形机器人、机器狗等具身智能机器人,
这也是机器人大脑从传统控制能力进一步走向具身智能基础设施的关键一步。
建设真实世界数据基础设施
具身智能真正稀缺的并不是数据数量,而是能够支撑机器人理解和学习真实物理世界的高质量数据。相比纯粹的互联网数据,具身智能数据必须同时来自真实机器人、真实环境和真实任务,并能够随着机器人持续工作不断积累。
因此,
多样性:不同机器人、不同构型、不同任务和不同环境,需要产生足够丰富的数据;
真实性:数据必须来自真实物理世界,而不是停留在仿真环境;
一致性:来自不同机器人和场景的数据,还需要具备统一的数据结构和时间体系,才能真正进入模型训练;
可持续获取:更重要的是,这些数据必须伴随机器人长期运行持续产生。
基于这一判断,仙工智能进一步提出完备具身数据集概念。
围绕一个真实任务,数据不应只记录机器人最终做成功了什么,还需要尽可能保留场景环境、人类示范、真机运行,以及失败与恢复过程。只有完整记录任务发生的全过程,模型学习的才不只是一个孤立动作,而是一段完整、可复现、可训练的真实世界经验。
为了推动这一方向真正落地,仙工智能正式成立具身智能数据子公司——杭州开物创新具身智能科技有限公司,全面推进具身数据相关业务。
这意味着,具身数据不再只是机器人产品运行过程中自然产生的附属资源,而将成为仙工智能建设具身智能业务的重要基础能力。
围绕这一能力,仙工智能正在建设覆盖真机采集、多源接入、数据治理、模型训练、仿真评测和能力回灌的完整数据基础设施,并建设面向具身智能的数据与 Agent 平台,进一步打通从真实机器人到模型训练、再到能力部署的完整链路。
同时,仙工智能计划将于今年第四季度逐步开放具身智能数据集和自研评测基准,推动真实世界数据和机器人能力评测从分散、碎片化的状态走向更加系统化的基础设施建设。
最终,机器人真实工作产生的数据将进入训练体系,形成新的模型能力,再通过 OTA 重新回到机器人:真实运行→数据积累→模型迭代→能力升级→再次运行。
机器人越工作,产生的数据越丰富;数据越丰富,模型越能够理解真实世界;模型能力越强,又能够让机器人完成更多、更复杂的任务。
由此,数据不再是一次性训练的原料,而成为连接机器人真实运行与持续智能进化的核心引擎。
共建百万台机器人进化网络
数据的规模和价值,最终来自真实世界中持续运行的机器人。
因此,仙工智能进一步提出「阶梯计划」:到 2030 年,与生态伙伴一起实现 100 万台具身智能机器人落地,覆盖多种本体形态,可在各类真实场景中持续执行多样化操作任务。并正式宣布计划落地,公布首期 20 家生态合作企业名单。
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