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「星动纪元」发布端到端原生机器人大模型ERA-42,首个五指灵巧手、可完成百余种任务|最前线
来源:互联网   发布日期:2024-12-23 20:15:21   浏览:125次  

导读:作者|黄楠编辑|袁斯来硬氪获悉,星动纪元近日发布端到端原生机器人大模型ERA-42,其与自研的五指灵巧手星动XHAND1相结合,首次实现仅凭一个具身大模型,即可驱动五指灵巧手运用多种工具,完成超过100项复杂精细的操作任务;包括拿起螺钉并用钻紧固、用锤子敲打钉子、扶正水杯并倒水等。基于ERA-42,星动XHAND1能用不同工具完成多种灵巧操作新任务在通用性和灵巧操作能力方面 ......

作者|黄楠

编辑|袁斯来

硬氪获悉,星动纪元近日发布端到端原生机器人大模型ERA-42,其与自研的五指灵巧手星动XHAND1相结合,首次实现仅凭一个具身大模型,即可驱动五指灵巧手运用多种工具,完成超过100项复杂精细的操作任务;包括拿起螺钉并用钻紧固、用锤子敲打钉子、扶正水杯并倒水等。

「星动纪元」发布端到端原生机器人大模型ERA-42,首个五指灵巧手、可完成百余种任务|最前线

基于ERA-42,星动XHAND1能用不同工具完成多种灵巧操作新任务

在通用性和灵巧操作能力方面,ERA-42无需任何预编程技能,具备强泛化与自适应能力,基于少量数据收集,可在不到2小时即可学会新任务,并持续快速学习更多新技能。

「星动纪元」发布端到端原生机器人大模型ERA-42,首个五指灵巧手、可完成百余种任务|最前线

基于ERA-42,星动XHAND1可完成100多种精细化、智能化的五指灵巧手操作任务

星动纪元指出,具身大模型作为开启通用具身智能体的密钥,需要具备以下三个要素。第一,统一一个模型泛化多种任务和环境;通过构建一个统一的原生模型,融合视觉、语言、触觉和身体姿态等全模态信息,实现对不同任务和环境的泛化能力。

第二是端到端,从接收全模态数据,到生成最终输出如决策、动作等,通过一个简洁的神经网络链路完成。该过程无需人为设计特征、预编程或干预处理步骤,使得具身智能体能够实时适应不同任务和环境,显著提升灵活性与开发效率。

第三是Scaling up(规模化),允许模型通过持续的数据积累实现自我完善,使得具身大模型在数据量指数级增长的同时,不仅提升性能,还能在未知任务中展现卓越的自适应和泛化能力。例如Physical Intelligence (简称PI)发布的π0模型就具备上述要素,是典型的真正意义上的端到端具身大模型。

基于端到端算法,星动纪元采用了大规模视频数据学习策略,涵盖无标注的视频数据、公开各类形态机器人的数据、人类活动数据以及遥操作数据等,在上述数据使用基础上学习行动结果,可有效降低数据收集成本。

「星动纪元」发布端到端原生机器人大模型ERA-42,首个五指灵巧手、可完成百余种任务|最前线

星动纪元探索融合世界模型的原生机器人大模型

此外,星动纪元团队已将世界模型融入原生机器人大模型中,使得模型不仅具备行动能力,还具备了对物理世界的理解能力,能够对未来行动轨迹进行预测,并迅速响应外部干扰,在任务执行过程中持续自适应优化行为,直至任务完成,提升机器人执行任务的高效性和准确性。

在实际应用中,相比传统的夹爪机器人,基于ERA-42能力的五指灵巧手星动XHAND1能使用多种工具,完成更通用、灵巧性更强、复杂度更高的操作任务。例如,通过简单的彩色方块抓取数据训练后,ERA-42就能成功实现从未见过的多样化物体的抓取泛化。

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基于ERA-42,五指灵巧手星动XHAND1相比夹爪能使用更多不同工具执行更灵巧操作

面对单任务或长序列任务时,ERA-42展现了强大的抗干扰能力。测试显示,随着模型规模的扩大,任务成功率也明显提升,初步体现了和大语言模型训练中类似的“Scaling效应”。

硬件方面,为构建通用具身智能体,星动纪元推出了为AI定义的全新硬件平台。以星动XHAND1为例,它共有12个主动自由度,并采用纯电驱方式实现全自主五指关节驱动。每个手指配备有一个高分辨率触觉阵列传感器,可提供精确的三维力触觉和温度信息。

依托ERA-42,星动纪元通用人形机器人执行任务的通用性和泛化性将大幅提升,结合此前发布的在复杂多样的地形上稳定行走和奔跑的运动性能,配合上下肢协同作业能力,潜在应用场景也将更加多元化,真正实现原生的通用具身智能体的产业化落地。

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星动XHAND1

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