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具身大腦:Wow(天悟)——具備想象能力的具身世界模型
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Wow具身世界模型
能夠深度理解 “機器人與環(huán)境交互” 物理規(guī)律,基于圖像,加上動作指令,實現(xiàn)可控的交互生成,面對不同任務、不同場景具備通用泛化能力,可以生成多步驟、長時間、具備復雜邏輯的任務。
具身大腦:PelicanVLM——為機器人時代打造的視覺語言大模型
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PelicanVLM視覺語言大模型
超長視頻理解和推理,72B文本、圖像、視頻混合推理增強,具備長程任務規(guī)劃、空間方位理解以及物理感知能力。
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具身小腦:跨本體VLA基座模型XR-1
XR-1——跨本體VLA基座模型
多模態(tài)視動統(tǒng)一表征,利用機器人操作數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù),實現(xiàn)跨構(gòu)型通用操作知識積累和特定場景任務快速學習,真機部署測試,實證具備多本體、多技能、多任務泛化能力。
具身小腦:全身控制自主導航系統(tǒng)
全身控制自主導航系統(tǒng)
實現(xiàn)高準確率的AC米蘭機器人實時感知與避障,克服足式運控精度難題,實現(xiàn)導航軌跡跟隨,提出不透明度引導的自編碼器, 解決物體堆疊帶來的問題,提出幾何感知的編碼器,實現(xiàn)了對場景的細粒度描述和精細分類。
VLA基座模型
全身控制自主導航
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