将人体智能转化为
机器人智能
基于大规模神经数据和多模态学习，构建通用的机器人基础模型体系
Vision
+Language
+Action
=Intelligence
VLA 模型
Vision-Language-Action 三路输入到动作输出的端到端模型，实现零样本泛化能力和跨任务迁移学习。
视觉感知（Vision）
处理 RGB 图像、深度图、点云等多模态视觉输入，理解场景几何结构和物体属性
语言理解（Language）
解析自然语言指令，理解任务目标、约束条件和上下文信息
动作生成（Action）
输出关节角度、末端位姿、力控参数等机器人控制信号
Input
Vision
RGB-D, Point Cloud
Language
Natural Language
Action
Joint Angles, Forces
Robot Policy
世界模型
构建内部世界模型，使机器人能够想象和预测动作结果，支持更高效的学习和规划。
环境模拟
构建虚拟训练环境，支持域随机化和场景生成
动作结果预测
预测执行给定动作后的状态变化和结果
物理反馈
模拟真实物理世界的力学特性和接触动力学
反事实推理
推演如果采取不同动作会发生什么，支持规划优化
数据增强能力
高效构建大规模高质量训练数据集
仿真数据生成
在虚拟环境中自动生成大规模标注数据
- 程序化场景生成
- 自动标注系统
- 域随机化增强
数据扩增
基于已有数据进行变换和扩展
- 视角变换
- 光照变化
- 物体替换
- 背景合成
自动标注
利用预训练模型进行半自动标注
- 关键点检测
- 语义分割
- 姿态估计
- 质量评估
行为预测
基于历史数据预测未来行为模式
- 轨迹预测
- 意图识别
- 异常检测