近日，由知名技術(shù)博主“稚暉君”發(fā)起的創(chuàng)業(yè)項目智元機器人，正式揭曉了其首個通用具身基座模型——智元啟元大模型（簡稱GO-1）。這款模型創(chuàng)新性地引入了Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架構(gòu)，標(biāo)志著具身智能領(lǐng)域的一次重要突破。

ViLLA架構(gòu)的核心在于將VLM（多模態(tài)大模型）與MoE（混合專家）相結(jié)合。VLM部分借助廣泛的互聯(lián)網(wǎng)圖文數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對通用場景的深刻感知和語言理解。而MoE則包含Latent Planner（隱式規(guī)劃器）和Action Expert（動作專家）兩部分，前者通過大量跨本體和人類操作視頻數(shù)據(jù)，獲得了強大的動作規(guī)劃能力；后者則依托百萬真機數(shù)據(jù)，具備了精細(xì)的動作執(zhí)行能力。

智元機器人在五種不同復(fù)雜度的任務(wù)上對GO-1進(jìn)行了測試，結(jié)果顯示，相比現(xiàn)有的最優(yōu)模型，GO-1的平均成功率提高了32%，從46%躍升至78%。特別是在“倒水”、“清理桌面”和“補充飲料”等任務(wù)中，GO-1的表現(xiàn)尤為出色。單獨驗證Latent Planner的作用時發(fā)現(xiàn)，增加Latent Planner可使成功率提升12%，從66%提高至78%。

GO-1大模型不僅具備強大的學(xué)習(xí)和泛化能力，還能從人類和多種機器人數(shù)據(jù)中汲取知識，快速適應(yīng)新任務(wù)和學(xué)習(xí)新技能。它支持部署到不同的機器人本體上，實現(xiàn)真正的“一腦多形”。這意味著GO-1可以在不同形態(tài)的機器人之間遷移，快速適配，實現(xiàn)群體智能的提升。

更令人稱道的是，GO-1大模型還具備持續(xù)進(jìn)化的能力。借助智元提供的數(shù)據(jù)回流系統(tǒng)，GO-1可以從實際執(zhí)行中遇到的問題數(shù)據(jù)中不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化，越用越聰明。這一特性極大地降低了具身模型的使用門檻，使得后訓(xùn)練成本大幅降低。

智元機器人在發(fā)布會上還預(yù)告了下一代具身智能機器人產(chǎn)品，但并未透露具體的推出時間。這一消息無疑為行業(yè)內(nèi)外帶來了更多的期待和想象空間。

GO-1大模型的成功發(fā)布，標(biāo)志著智元機器人在具身智能領(lǐng)域取得了重要的階段性成果。未來，隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)和應(yīng)用的不斷拓展，GO-1有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為人類社會帶來更加智能、便捷的服務(wù)。