优必选开源具身智能大模型Thinker，加快智能迭代驱动协同进化

肩负着机器人核心功能的“大脑”，将迎来一次具有决定意义、至关重要的升级，此次升级极有可能直接对未来工厂的生产效率产生影响，并且会对人形机器人的普及速度造成作用，进而带来改变。

具身智能的当下挑战

当下，机器人领域于运用大模型科技之际，遭遇到显著的限制。众多模型即便参数众多。然而在应对机器人所需的空间导航、精细抓取等工作之时，呈现的效果并不佳，精准度难以契合工业场景的严厉要求。

实时性呈现出更为突出的问题，工业机器人在面临任务时，要求于毫秒级别的短暂时间内迅速做出反应，然而当下现存的大型模型，其计算所承载的负担格外沉重，进而致使响应出现延迟状况，最终使得这类大型模型根本无法胜任对于时效性有着较高要求的动态任务，而这种情况演变成为技术实现落地过程当中的主要阻碍因素。

数据质量的制约

来训练一个称得上优秀的机器人模型，海量且具备高质量的数据是必需的。互联网里的数据尽管极为丰富，然而其中却满是大量的噪声，以及错误标注，还有无关信息，要是直接将这类数据用于训练，则所呈现的效果会非常糟糕。

在机器人领域，对于那种需要对视觉、语言以及动作进行协调的类型而言，数据模态缺失这一问题体现得格外显著。比如说，存在一段描述为“拿起螺丝刀”的视频，在这种情况下，要是缺乏能够同步的动作轨迹数据以及环境力反馈数据，那么这段视频的训练价值就会极大地降低。

以数据为核心的解决方案

针对上面所提到的那些难题，全新的技术路径朝着“数据为王”转变了。其核心思路并非毫无目的地去追求具备更大的参数，而是要搭建起一整套能够实现高效运作的数据处理全链路，从起始前端去提升数据质量。

这套方案会先针对原始数据开展“精炼提纯”工作，它能够把规模高达200亿的含噪声原始数据集，提纯成为千万级别的高价值数据，还会过滤掉超过99%的低效或者无效信息。

自动化标注体系

传统的数据标注对于人工有着极为严重的依赖，其成本高昂，并且效率十分低下，已然成为了模型迭代过程当中难以承受的沉重负担。新出现的自动化标注体系将弱监督、自监督以及少量的人工校验相互结合在了一起，大幅度地降低了这样的成本。

官方给出的数据表明，此体系能够把标注成本降低百分之九十九。更为关键的是，它会把在模型训练期间所察觉到的误差径直反馈至标注环节，从而构建成一个持续不断进行优化的闭环，进而让模型的迭代准确率可以平稳地提高。

小参数与高性能的平衡

凭借优质精良的数据，借助高成效而有效的训练流程，该模型达成了小参数状况下的高水准性能。这表明模型是具有更小体积的，所需求的是更少计算资源的，基于此就能够更出色地按要求进行部署于机器人本来就有的计算单元之上。

这种设计直接达成了机器人针对实时响应的需求，促成了机器人能够更为敏捷地开展环境感知，实施决策规划，进而执行动作，为切实的自主作业奠基了基础。

开源的价值与未来影响

把这个模型予以开源，针对于整个机器人行业生态来讲有着重要的意义。开源使得企业以及研究机构的入门门槛减退了，让更多的开发者能够依靠一个优良的起始点去展开创新以及优化。

这有希望加快具身智能技术的迭代速度，促使从单个机器人的自主工作推进到多个机器人群体协同的演变，最终给工业制造、物流仓储等领域给予更智能、更灵活的自动化解决办法。

您觉得，那开源的机器人“大脑”，会不会如同开源手机操作系统那般，促使产生出那种呈现出丰富多彩、各式各样情形的机器人应用生态，欢迎在那个评论区去分享你自己所持有的观点，要是感觉这篇文章有起到帮助的作用，那就请点赞给予支持。