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GPT-8来了,AI公司要被一口吃掉?这家黑马给出另一种答案

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新智元报道 启元机器人刚刚下线5000台!

启元机器人具身研究中心承接底层算法研发,对外锚定一个清晰目标:做出第一个卖给个人的物理 AI机器人。

在行业普遍把目光投向远期人形机器人的同时,启元团队判断,Physical AI 是大语言模型走向真实物理世界的关键中间环节,2027 年或将迎来这一赛道的关键突破窗口。

已经量产上市的 Q1、T1 是启元面向 C 端交出的第一代硬件产品,但启元并不把这两台机器视作家务作业机器人的终局。

Q1 定位小尺寸全身力控人形机器人,T1 主打轮足‑四足可变形形态,二者更多解决硬件稳定性、安全入户、陪伴交互的问题;

真正面向家务作业能力的轮式机器人 H 系列仍在迭代,与之配套的 「启元大脑」,才是整套体系的核心。

对比海外路线,π 路线依靠真机反复试错,任务成功率高,但很难规模化、泛化有限;

UMI 类手持采集容易放大样本规模,泛化佳,但任务成功率很难自然拉满。

启元试图把两条路线融合,保障真机成功率的同时,通过便携式采集解决规模化问题。

快慢脑分工: 通用大模型是教练,自研 VLA 才是运动员 启元的技术框架建立在快慢脑分层之上,这套思路借鉴人类双系统认知逻辑,把机器人的思考与执行拆开处理。

GPT‑6 Astra 以及其他大语言模型被定位为 S2 慢脑,承担高层任务理解、逻辑推理、长任务规划、记忆调度,相当于机器人的思考中枢。

在视频号演示案例中,机器人既要理解大富翁游戏复杂规则,又能中途切换叠衣服任务,完成操作后回到游戏继续推进,这类跨任务长周期的认知能力,正是慢脑的价值所在。

但团队明确,通用大模型不善于直接接管底层动作执行。

如果完全依靠 GPT 类模型做抓取、整理桌面这类精细操作,每一步细微位移都需要反复思考推理,单次抓取耗时可达半小时,同时带来极高 Token 成本。

而且其他更复杂的操作难以实现,思维大脑不具备「作业手感」。

高层规划交给慢脑,真实世界的动作生成,要交给自研 S1 快脑 —— 视觉‑语言‑动作模型 VLA。

VLA 负责叠衣服、整理桌面、柔性物体操作,接收慢脑下发的任务指令,快速输出高频连续动作。

类似人类大脑分区,二者形成协作:慢脑定目标,VLA 负责落地执行。

GPT 更像场外通用教练,真正上场完成实操的运动员,是 VLA、机器人本体,以及围绕本体沉淀下来的遥操作、UMI示范数据。

通用大模型迭代可以放大现有模型能力,但无法替代这套和硬件深度绑定的具身能力。

团队同时提醒,短期很难出现一套可以通吃全部硬件的 VLA 模型。

类比自动驾驶,即便场景复杂度低于机械臂物理交互,行业至今也没有真正跨车型通用的自动驾驶模型。

机器人要面对摩擦、形变、柔性物体、密集接触,VLA 必须和特定本体做耦合训练,模型、数据、硬件三者必须绑定迭代。

未来不管基座模型来自内部自研还是外部合作,都必须在自有硬件平台完成数据采集、训练与验证。

当前启元对 GPT 仅做 API 调用,长期来看,如果通用大模型能够读懂视频流、空间关系与动作序列,就有机会充当强化学习里的Reward模块,充当通用监督信号,帮助加速家务任务成功率的提升。

跳出真机依赖: Hil-UMI 重构机器人数据生产链条 具身机器人的一大现实瓶颈来自数据采集。

about image

如果只是单纯堆示范数据不等于补齐模型短板,难点在于精准定位模型不会什么,针对性补充样本。

传统 HG‑DAgger 模式及其衍生方法,需要机器人先执行任务,出错之后再由人类接管纠正,纠正数据回流模型训练以不断修正模型效果,让成功率逼近100%。

然而这套流程高度绑定真机,迭代速度被硬件执行速度束缚,采集效率很难拉高,难以将百台、千台乃至万台机器部署到不同的地方采集。

启元最近推出Hil-UMI范式,试图解开真机枷锁。

UMI本身是一套无本体便携式夹爪,不需要完整机器人本体到场,人类操作者手持便携夹爪直接完成任务示范。

这个方式适合规模化数据采集,但过去并不能指导人类针对模型薄弱环节采集数据。

Hil-UMI进一步增加薄弱环节识别机制:人类数采员一边采集数据的过程中、模型分析哪些时候哪些动作需要进一步加强、指挥人类数采员补录数据。

在整理桌面的对照实验中,Hil-UMI的数据采集效率达到传统真机 HG‑DAgger 的5.

63 倍,任务最终完成度也更高。

左图为四项任务平均分随累计采集时间的变化;

右图为整理桌面任务中各方法随训练阶段的表现 这套机制不再被动等待机器人犯错,采集阶段就瞄准模型盲区。

新采集的数据先更新模型,新旧样本混合参与训练,形成 「识别短板‑定向采集‑模型更新‑再识别短板」 的闭环。

正如之前所说,UMI夹爪本身具备一定本体解耦能力,更换法兰盘即可适配不同机械臂。

这为未来众包采集埋下伏笔:不需要大量整机设备运送到各地,只分发便携式采集单元,就可以在成千上万不同家庭、不同环境

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