2025世界機(jī)器人大會(huì)具身智能技術(shù)與應(yīng)用論壇發(fā)布多項(xiàng)核心技術(shù)

本刊訊 日前，由北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心（國(guó)地共建具身智能機(jī)器人創(chuàng)新中心）主辦的“具身智能技術(shù)與應(yīng)用論壇”在2025世界機(jī)器人大會(huì)（WRC）期間圓滿舉行。論壇現(xiàn)場(chǎng)，來自全國(guó)近三百名具身智能領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者與企業(yè)代表齊聚一堂，共同見證具身智能從技術(shù)突破走向產(chǎn)業(yè)落地的重要進(jìn)程。

具身智能技術(shù)與應(yīng)用論壇現(xiàn)場(chǎng)

在具身智能加速演進(jìn)的當(dāng)下，全球機(jī)器人產(chǎn)業(yè)正邁入從“能動(dòng)”走向“能用”的關(guān)鍵窗口期。隨著基礎(chǔ)模型能力躍遷、感知決策系統(tǒng)趨于成熟，以及工業(yè)、物流等應(yīng)用場(chǎng)景需求爆發(fā)，技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)落地的耦合速度前所未有。

北京人形首席技術(shù)官唐劍在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)言

正是在這樣的背景下，會(huì)上，發(fā)布了具身智能端到端仿真開發(fā)平臺(tái)：Demain Horizon（明日地平線），是京灃科技（北京人形與十灃科技合資公司）自主研發(fā)的具身智能機(jī)器人設(shè)計(jì)、仿真、優(yōu)化與訓(xùn)練一體化平臺(tái)。針對(duì)當(dāng)前行業(yè)普遍面臨的設(shè)計(jì)與控制脫節(jié)、仿真與訓(xùn)練割裂、訓(xùn)練效果難遷移、工具分散流程斷鏈、復(fù)雜環(huán)境泛化能力差，仿真數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)缺失問題，提供具身智能機(jī)器人開發(fā)全流程，融合高保真物理仿真引擎、強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析工具與嵌入式開發(fā)環(huán)境，為企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)提供閉環(huán)的具身智能機(jī)器人開發(fā)能力，包括CAD設(shè)計(jì)、CAE仿真、離線和在線訓(xùn)練、動(dòng)力參數(shù)標(biāo)定、微調(diào)遷移、優(yōu)化驗(yàn)證六大板塊。核心技術(shù)是高保真物理仿真引擎，結(jié)合剛?cè)狁詈系燃夹g(shù)，處理局部閉環(huán)結(jié)構(gòu)，支持多場(chǎng)耦合與建模。提供覆蓋多場(chǎng)景、高精度、高復(fù)現(xiàn)能力的專業(yè)訓(xùn)練環(huán)境，進(jìn)一步完善具身智能從“訓(xùn)練—部署—驗(yàn)證”的系統(tǒng)能力，賦能開發(fā)者與企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)真實(shí)落地。

北京人形創(chuàng)新中心市場(chǎng)部負(fù)責(zé)人薛明發(fā)布Demain Horizon平臺(tái)

北京人形圍繞從“最能跑”到“最好用”全面進(jìn)化的目標(biāo)，聚焦四項(xiàng)核心技術(shù)持續(xù)攻堅(jiān)，并在本次論壇上首次對(duì)外發(fā)布?！白詈糜谩钡娜诵螜C(jī)器人，不僅要具備穩(wěn)定可靠的行動(dòng)能力，更要在真實(shí)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)感知、決策、控制與迭代優(yōu)化的全鏈路協(xié)同。這一目標(biāo)的前提，是同時(shí)突破認(rèn)知理解、通用適配、執(zhí)行控制與數(shù)據(jù)供給等核心環(huán)節(jié)。為此，北京人形在論壇現(xiàn)場(chǎng)正式發(fā)布了四項(xiàng)具身智能核心成果——“具身世界模型體系”打通認(rèn)知與預(yù)判能力，“跨本體VLA模型”實(shí)現(xiàn)跨本體、多場(chǎng)景、多技能的通用性，“人形機(jī)器人全身控制自主導(dǎo)航系統(tǒng)”解決移動(dòng)與操作協(xié)同的執(zhí)行瓶頸，“千臺(tái)機(jī)器人真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集計(jì)劃”為持續(xù)進(jìn)化提供規(guī)?；瘮?shù)據(jù)“燃料”，共同構(gòu)成了從“最能跑”到“最好用”的技術(shù)閉環(huán)，加速具身智能從技術(shù)突破邁向產(chǎn)業(yè)實(shí)用。

北京人形通用大模型負(fù)責(zé)人鞠笑竹發(fā)布“具身世界模型體系”

北京人形率先推出“具身世界模型體系”，為機(jī)器人理解現(xiàn)實(shí)與預(yù)測(cè)變化提供核心大腦。這一體系包含具備物理時(shí)空理解與推理能力的72B具身多模態(tài)大模型以及實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)世界模擬器的具身智能世界基座模型。北京人形基于千問72B多模態(tài)大模型，通過自研數(shù)據(jù)清洗與混合模態(tài)訓(xùn)練框架，實(shí)現(xiàn)行業(yè)首個(gè)長(zhǎng)視頻理解72B具身多模態(tài)大模型PelicanVLM，在現(xiàn)代多模態(tài)系統(tǒng)超長(zhǎng)視頻語(yǔ)言理解評(píng)測(cè)集Egoschema、李飛飛的視覺空間智能基準(zhǔn)評(píng)測(cè)集VSI-Bench，多模態(tài)大模型物理推理能力大規(guī)模基準(zhǔn)測(cè)試集PhyX等6項(xiàng)具身相關(guān)公開評(píng)測(cè)集上超越GPT-4o、Gemini flash 2.0以及原模型，7個(gè)公開評(píng)測(cè)基準(zhǔn)平均性能超過SOTA 11%，達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。基于超過5000小時(shí)視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練的具身世界模型Wu，則為具身機(jī)器人提供了“看見未來”的眼睛，并以未見場(chǎng)景下的泛化能力，解鎖具身無限數(shù)據(jù)的可能性。

北京人形具身智能負(fù)責(zé)人車正平發(fā)布“跨本體VLA模型XR-1”

要讓機(jī)器人在多本體與多場(chǎng)景中靈活適配，“跨本體VLA模型”成為通用性和擴(kuò)展性的關(guān)鍵支撐。北京人形正式發(fā)布跨本體VLA模型 XR-1，讓同一模型實(shí)現(xiàn)跨本體運(yùn)行、多場(chǎng)景適配、多技能調(diào)用。在業(yè)界充分驗(yàn)證的 RoboMIND 高質(zhì)量具身數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，XR-1 通過積累超百萬(wàn)量級(jí)的自有多本體數(shù)據(jù)，采用首創(chuàng)的多模態(tài)視動(dòng)統(tǒng)一表征學(xué)習(xí)，有效利用各類機(jī)器人操作數(shù)據(jù)和海量互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，XR-1 利用多模態(tài)視動(dòng)統(tǒng)一表征訓(xùn)練、跨本體主網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和特定場(chǎng)景微調(diào)這三階段訓(xùn)練范式，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人跨本體的通用操作知識(shí)積累和特定場(chǎng)景的多任務(wù)快速學(xué)習(xí)。在多種機(jī)器人本體上大量真實(shí)環(huán)境測(cè)試，實(shí)證了該方法的多本體、多技能、多任務(wù)、穩(wěn)健泛化能力，以及其在快速掌握新技能上的巨大潛力。以 XR-1 為基礎(chǔ)，“慧思開物”能夠快速構(gòu)建面向各類場(chǎng)景任務(wù)的通用技能庫(kù)，實(shí)現(xiàn)多本體、多場(chǎng)景、多任務(wù)的能力，顯著減少具身智能應(yīng)用開發(fā)的成本與用時(shí)。

北京人形運(yùn)控負(fù)責(zé)人郭宜劼發(fā)布“人形機(jī)器人全身控制自主導(dǎo)航系統(tǒng)”

在執(zhí)行控制環(huán)節(jié)，北京人形以“人形機(jī)器人全身控制自主導(dǎo)航系統(tǒng)”突破移動(dòng)與操作協(xié)同的瓶頸，讓機(jī)器人既能走穩(wěn)，更能干活。該通用移動(dòng)控制系統(tǒng)聚焦機(jī)器人在實(shí)際工作中的核心能力，由“自主導(dǎo)航系統(tǒng)”和“全身控制系統(tǒng)”組成。自主導(dǎo)航系統(tǒng)具備點(diǎn)對(duì)點(diǎn)導(dǎo)航、動(dòng)態(tài)障礙感知和自主避障能力，并搭載OCC環(huán)視感知模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的實(shí)時(shí)占用與語(yǔ)義感知，拓展了自主與語(yǔ)義導(dǎo)航的應(yīng)用空間。全身控制系統(tǒng)支持機(jī)器人在移動(dòng)和站立狀態(tài)下靈活進(jìn)行上身動(dòng)作控制，涵蓋預(yù)設(shè)動(dòng)作、遙操作與自主操作開發(fā)。通過穩(wěn)定的質(zhì)心控制與精準(zhǔn)的末端控制，保障操作任務(wù)的穩(wěn)定高效執(zhí)行。兩大系統(tǒng)協(xié)同解決機(jī)器人在移動(dòng)與操作中的關(guān)鍵技術(shù)難題，賦能開發(fā)者實(shí)現(xiàn)自主任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行，助力人形機(jī)器人邁向真正的生產(chǎn)應(yīng)用。

北京人形具身數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人李廣宇發(fā)布“千臺(tái)機(jī)器人真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集計(jì)劃”

為讓核心能力持續(xù)進(jìn)化，北京人形推出“千臺(tái)機(jī)器人真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集計(jì)劃”，構(gòu)建全鏈路的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)引擎。這是業(yè)內(nèi)首個(gè)千臺(tái)級(jí)規(guī)模的真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集計(jì)劃，通過搭建遠(yuǎn)程遙操作中心，讓千臺(tái)機(jī)器人走出實(shí)驗(yàn)室，深入工廠車間、物流倉(cāng)儲(chǔ)、酒店商超等真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景，在執(zhí)行實(shí)際作業(yè)任務(wù)的同時(shí)，持續(xù)采集多模態(tài)交互數(shù)據(jù)。與實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景不同，真實(shí)場(chǎng)景的環(huán)境變化、人為擾動(dòng)、突發(fā)狀況等因素，為具身智能模型提供了更加豐富、真實(shí)的訓(xùn)練素材。這種"邊作業(yè)、邊采集"的創(chuàng)新模式，不僅解決了具身智能發(fā)展面臨的高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺難題，更構(gòu)建起規(guī)?；瘮?shù)據(jù)飛輪，加速模型迭代優(yōu)化，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向"數(shù)據(jù)富集"跨越，為具身智能產(chǎn)業(yè)化落地奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

俄羅斯工程院外籍院士、蘇州大學(xué)機(jī)電學(xué)院院長(zhǎng)孫立寧

發(fā)表主題演講《微納感知助力具身智能機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展》

北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院研究員、博士生導(dǎo)師仉尚航發(fā)表主題演講《開放世界具身多模態(tài)大模型》

百度智能云百舸平臺(tái)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人周磊發(fā)表主題演講《助力具身智能模型加速迭代》

論壇演講環(huán)節(jié)進(jìn)一步深化了對(duì)具身智能前沿趨勢(shì)的探討。探討從具身多模態(tài)大模型到?jīng)Q策控制的核心挑戰(zhàn)，深入討論具身智能未來的發(fā)展路徑與產(chǎn)業(yè)落點(diǎn)。圍繞“具身智能如何從實(shí)驗(yàn)室突破到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的技術(shù)躍遷”這一關(guān)鍵命題，展開圓桌對(duì)話，從技術(shù)通路、應(yīng)用范式到商業(yè)模式展開深度交流。

圓桌論壇環(huán)節(jié)嘉賓共同探討具身智能如何從實(shí)驗(yàn)室突破到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的技術(shù)躍遷

在產(chǎn)業(yè)共識(shí)基礎(chǔ)上，北京人形進(jìn)一步推動(dòng)上下游協(xié)同生態(tài)的建設(shè)。論壇現(xiàn)場(chǎng)，北京人形與多家產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)建立合作伙伴關(guān)系，搭建具身智能技術(shù)向?qū)嶋H場(chǎng)景轉(zhuǎn)化的橋梁。在合作簽約環(huán)節(jié)，北京人形與中國(guó)電力科學(xué)院、百度智能云、特天集團(tuán)、領(lǐng)益智造等核心機(jī)構(gòu)和企業(yè)代表舉行現(xiàn)場(chǎng)簽約儀式，正式達(dá)成戰(zhàn)略合作。各方將圍繞協(xié)同創(chuàng)新與行業(yè)應(yīng)用，推進(jìn)具身智能技術(shù)在實(shí)際場(chǎng)景中的深度落地，共同打造開放共贏的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

北京人形與核心機(jī)構(gòu)和企業(yè)代表舉行現(xiàn)場(chǎng)簽約儀式

編輯：柯欣

審核：彭濼

終審：柳緒綱

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