摘要：VLA进化到ViLLA，智元发布首个通用具身基座大模型GO-1。智元发布首个通用具身基座模型——智元启元大模型（Genie Operator-1），它开创性地提出了Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构，该架构由VLM
VLA进化到ViLLA，智元发布首个通用具身基座大模型GO-1。智元发布首个通用具身基座模型——智元启元大模型（Genie Operator-1），它开创性地提出了Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构，该架构由VLM(多模态大模型) + MoE(混合专家)组成，其中VLM借助海量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力，MoE中的Latent Planner(隐式规划器)借助大量跨本体和人类操作视频数据获得通用的动作理解能力，MoE中的Action Expert(动作专家)借助百万真机数据获得精细的动作执行能力，三者环环相扣，实现了可以利用人类视频学习，完成小样本快速泛化，降低了具身智能门槛，并成功部署到智元多款机器人本体，持续进化，将具身智能推上了一个新台阶。
智元通用具身基座大模型GO-1与ViLLA架构深度分析
具身智能（Embodied AI）是人工智能领域的重要分支，其核心理念是通过赋予智能体物理实体（如机器人），使其能够通过与环境的交互实现感知、决策和行动的统一。传统AI模型（如GPT、DALL-E等）虽在文本和图像生成上取得突破，但缺乏与物理世界的直接交互能力。具身智能的终极目标是构建能够像人类一样通过身体感知环境、规划行动并完成复杂任务的智能系统。
感知与行动割裂：传统机器人系统采用模块化设计（感知→规划→执行），各模块独立优化导致信息损失。泛化能力不足：基于规则或监督学习的系统难以适应动态环境，需要大量场景数据重新训练。物理交互成本高：真实机器人训练存在硬件损耗、时间成本和安全风险。跨模态对齐困难：视觉、语言、动作等多模态数据的联合建模尚未成熟。以GPT-4、PaLM为代表的大语言模型（LLM）展现了强大的推理和泛化能力，为具身智能提供了新思路。然而，直接将LLM应用于机器人面临以下问题：
缺乏物理常识：LLM的知识来自文本数据，缺乏对重力、摩擦力等物理规律的显式建模。动作空间离散化：语言模型输出的指令需转化为连续动作空间的控制信号。实时性要求：机器人需在毫秒级响应环境变化，而大模型推理延迟较高。在此背景下，智元提出的ViLLA（Vision-Language-Latent-Action）架构与GO-1模型，通过融合多模态大模型（VLM）与混合专家系统（MoE），实现了感知-规划-执行的端到端优化，标志着具身智能进入"基座模型+领域适配"的新阶段。
ViLLA架构的核心创新在于将具身智能分解为三个紧密耦合的模块：多模态感知（VLM）、隐式规划（Latent Planner）、动作执行（Action Expert），通过MoE（混合专家）机制实现动态任务分配。
数据基础：基于CLIP、Flamingo等模型，使用海量互联网图文数据（约10亿级图文对）预训练，构建跨模态对齐的语义空间。技术改进：空间-时间联合建模：引入VideoMAE的视频编码器，支持对连续帧的时空关系建模。物体为中心的注意力：通过Slot Attention机制提取场景中的可操作物体特征。物理属性推理：在预训练任务中加入密度、材质等物理属性预测。输出表征：生成包含物体语义、空间位置、物理特性的场景图（Scene Graph）。核心思想：将不同机器人平台（本体）的动作规划映射到统一的潜在空间，实现跨平台知识迁移。训练数据：跨本体视频：包含人类操作多种机器人的第一视角视频（如机械臂、人形机器人）。仿真数据：在MuJoCo、Isaac Gym中生成多样化任务的动作序列。关键技术：对比学习编码器：使用SimCLR框架，将不同机器人的动作映射到同一潜在空间。因果Transformer：基于Decision Transformer架构，建模动作序列的时序依赖。课程学习策略：从简单抓取到复杂装配任务渐进训练。输出形式：生成潜在动作编码（128维向量），包含目标位置、力控参数等信息。模块设计：本体适配器：将潜在动作编码转换为具体机器人的关节角/扭矩指令。阻抗控制器：根据接触力反馈动态调整PD控制参数。安全监测器：基于强化学习预测动作风险，触发紧急停止。训练策略：模仿学习：使用百万级真机示教数据（含力觉、触觉信号）进行监督训练。元学习框架：MAML算法实现小样本快速适配新机器人。仿真-现实迁移：Domain Randomization技术提升模型鲁棒性。ViLLA采用稀疏激活的MoE结构，动态分配计算资源：
门控网络：基于任务类型（如抓取、导航）和环境状态选择专家。专家分工：视觉专家：处理遮挡、光照变化等复杂感知任务。力学专家：优化接触力控制策略。轨迹专家：生成平滑关节运动路径。优势：相比稠密模型，计算效率提升3倍，适合部署在边缘设备。GO-1作为首个通用具身基座模型，采用三阶段训练策略：
数据规模：互联网图文：1.2B图文对（含机械操作教程、产品说明书）。跨平台视频：50万小时人类操作视频（涵盖20种机器人平台）。训练目标：跨模态对比损失：对齐视觉-语言-动作表征。掩码预测任务：恢复被遮挡的物体或动作步骤。物理推理任务：预测物体运动轨迹。真机数据：智元自研机器人（如AgileX机械臂）采集200万条动作轨迹。包含力/扭矩、IMU、视觉等多模态传感器数据。训练技术：逆动力学模型：从状态变化反推动作分布。残差策略学习：在基座模型输出上叠加细粒度调整。自监督信号：利用动作执行后的状态变化作为奖励。通用能力测试：YCB物体操作：在未见物体上的抓取成功率92.3%（基线VLA为78.5%）。Meta-World任务：50个任务的平均成功率85.7%，小样本适应（5次演示）后提升至91.2%。真机部署：装配任务：手机组装效率比传统方法提升40%。动态场景：在随机扰动下仍能保持87%的任务成功率。GO-1模型已在多个领域展现潜力：
尽管ViLLA架构取得突破，仍面临以下挑战：
智元GO-1模型通过ViLLA架构实现了具身智能的三大跨越：从单模态到多模态协同、从特定任务到通用基座、从仿真环境到真机部署。其技术路线揭示了大模型时代具身智能的发展方向：
感知-行动一体化：打破传统模块界限，构建端到端可微分的控制体系。跨本体泛化：通过潜在空间映射实现机器人间的技能迁移。人机交互自然化：支持语言、手势等多模态交互，降低使用门槛。未来，随着神经符号系统、触觉反馈、弹性驱动等技术的融合，具身智能有望在制造业、服务业、医疗等领域引发更深远的变革。智元的技术路线为行业树立了标杆，但其生态建设与商业化落地仍需持续探索。
系统化具身智能在制造业、服务业、医疗等领域的变革路径
痛点层级典型场景VLM视觉理解：通过10亿级工业图像预训练，实现：微米级缺陷检测（分辨率达0.1μm）跨品类工件识别（支持>1000种SKU）Latent Planner规划：跨设备任务分解（如将"组装电机"拆解为机械臂+AGV协同动作）动态调度优化（响应时间Action Expert控制：力控精度±0.05N（超越人类触觉灵敏度）自适应夹具切换（支持气动/磁吸/真空多模式）典型技术指标提升：
指标传统方案GO-1赋能方案提升幅度换型时间2.5小时18分钟88%缺陷检出率85%99.2%16.7%设备综合效率(OEE)65%89%37%场景类别核心痛点多模态交互：语音指令理解（支持方言识别，WER手势意图识别（准确率92%@动态光照）长程规划：复杂任务分解（如"准备早餐"→煎蛋+烤面包+冲咖啡并行流程）资源冲突解决（协调多机器人避让路径）安全机制：动态障碍物预测（提前0.5s预警碰撞风险）力量安全阈值（接触力场景技术模块组合效能提升老人跌倒防护VLM姿态识别+Latent Planner应急响应救援响应时间从30s缩短至3s智能厨房Action Expert力控+MoE多任务调度出餐速度提升220%（3份/分钟）无人便利店VLM商品识别+Latent Planner补货策略缺货率从12%降至1.5%医疗场景临床痛点微创手术医生手部震颤导致5-10μm级误差，复杂手术疲劳失误率增加300%康复治疗传统康复设备个性化适配不足，治疗有效率仅55-65%老年护理失能老人每小时需2.3次体位调整，护工人力缺口达130万人远程医疗现有系统缺乏物理操作能力，90%诊疗行为无法远程完成超精密控制：手术机器人末端精度达5μm（超越人类极限10倍）自适应阻抗控制（刚度调节范围0.1-100N/m）多模态感知：生物力学建模（实时计算组织形变、血流变化）多光谱成像分析（识别肿瘤边界精度提升至95%）伦理安全机制：双重安全回路（主控芯片+独立安全模块）操作追溯系统（记录0.01s级动作日志）应用场景技术方案临床效果提升前列腺癌手术VLM影像分割+Action Expert微力控制术后尿控恢复时间从6周缩短至2周脑卒中康复Latent Planner运动规划+本体感知上肢运动功能Fugl-Meyer评分提高40%智能护理床MoE多传感器融合+安全监测压疮发生率从23%降至1.8%试点期2024-2026建立10个跨行业标杆案例，MoE模型参数量突破500B制造业自动化率提升至45%扩张期2027-2029实现跨场景技能迁移（工厂→医院→家庭），开发通用本体接口标准服务机器人存量超500万台成熟期2030-2035形成全球具身智能云平台，AI系统通过图灵测试（物理交互维度）医疗机器人覆盖80%三甲医院共生期2035+人机协作成为社会基础设施，具身智能贡献全球GDP的12%家庭机器人普及率超60%结论：具身智能将通过“场景深耕-技术迭代-生态共建”的三螺旋模型，在制造业实现生产范式革命，在服务业重构人机协作模式，在医疗领域突破生命科学边界。其终极目标不是替代人类，而是构建"人类智能×机器智能"的超级协同体，释放前所未有的生产力潜能。这一进程需要技术创新、政策引导、伦理约束的协同推进，最终实现效率提升与人类福祉的平衡发展。
来源：元小理
