银河通用领先发布全球首个具身体抓取基础大模型GraspVLA，预训练数据覆盖十亿帧视觉-语言-动作对
颠覆想象！银河通用发布全球首个身体抓取大模型GraspVLA，开创十亿帧视觉-语言-动作对新纪元
1月10日消息，银河通用于1月9日宣布，与北京智源人工智能研究院（BAAI）以及北京大学和香港大学的研究人员合作，发布了全球首个全面泛化的端到端具身抓取基础大模型GraspVLA。这一突破性的成果标志着在机器人技术领域迈出了重要的一步，未来有望在多个应用场景中实现更高效、更智能的自动化操作。该模型不仅提升了机器人在复杂环境中的适应能力，也为未来的智能化发展提供了新的可能性。
注：“具身智能”这一概念指的是将人工智能技术整合到机器人和其他物理设备中，使其不仅能够感知周围环境，还能通过学习不断适应和优化自身的行动方式。这种融合不仅仅是技术上的进步，更是未来智能化社会的重要标志。它预示着一个更加高效、灵活且能够自主应对复杂情境的新时代正在到来。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，未来的机器人将不仅限于执行简单的任务，而是能够在更广泛的领域内发挥作用，比如医疗、教育乃至家庭生活，为人类的生活带来更多便利和可能。 这样的发展无疑会极大地促进社会生产力的发展，并在一定程度上改变人们的工作和生活方式。然而，随之而来的还有关于安全性和伦理道德方面的考量，如何确保这些智能体的安全可控，避免对人类社会造成潜在威胁，将是未来发展中需要重点关注的问题。
据介绍，GraspVLA的训练过程分为预训练和后续训练两个阶段。预训练阶段完全依赖于大规模合成数据，所使用的训练数据集规模空前，达到十亿帧「视觉-语言-动作」对，以培养其泛化闭环抓取能力，从而构建基础模型。
预训练后，模型可以直接实现从模拟到现实的迁移，在未曾见过的各种真实场景和物体上进行零样本测试，官方声称这能满足大部分产品的需要。而对于特殊需求，只需少量样本进行后续训练，就能将基础能力迁移到特定场景中，在保持高度泛化性的同时，形成符合产品需求的专业技能。
官方近期公布了VLA（视觉语言模型）达到基础模型所需满足的七大泛化“金标准”：光照泛化、背景泛化、平面位置泛化、空间高度泛化、动作策略泛化、动态干扰泛化、物体类别泛化。这些标准不仅为VLA的开发设定了清晰的框架，还强调了模型在复杂多变环境中的适应性和鲁棒性。通过这些标准，我们可以期待未来VLA能够在更广泛的场景中表现出色，无论是日常生活的光照变化，还是不同背景下的识别挑战，都能保持稳定的性能。这标志着人工智能领域向着更加实用和可靠的方向迈出了重要一步。