稚晖君一口气宣告5款人形机械人！开拓者还能“0元购”

没有什么比抽奖抽一台，更能表示对产品的自傲了。

一上来，稚晖君也没藏着掖着，就在直播现场搭建的“拍照棚”里，机器人当场秀了一波在语音指令下动手调饮料的操作：

△2倍速

现场主持人，也由此番发布的远征A2机器人亲自担当。

一套小连招下来，网友们be like：

B站科技区流量担当，诚不我欺（手动狗头）。

只管发布会只有短短1小时不到，但稚晖君和他背后公司智元机器人憋了一年，此番属实带来不少干货，先给大家伙做个小总结：

发布远征A2系列人形机器人全栈开源灵犀X1系列机器人，主打一个“人形机器大家人造”自研枢纽关头模组实现量产化迭代升级，机动手自由度升级至19个定义具身智能G1至G5演进路线……

总之，可以说是秀产品力的同时，也把硬核DIY的科技情怀给拉满了。

详细详情，咱们一项一项展开来唠~

面向量产的人形机器人

就像稚晖君自己所说，自去年8月中旬发布远征A1以来，他及他身后的智元机器人颇有些低调，在"大众年夜众视野里可以说是“鸽”了一年。

但实在这一年中，智元机器人一贯在“闷声干大事”。

智元机器人发卖做事总经理姜青松对此补充说：

我们每个月都在迭代，但由于不具备商用条件，以是没有宣扬。

而现在，面向商用，智元确实在这场发布会上，给出了阶段性的思考和答案。

首先，在产品方面，远征A2系列机器人相较于前代，主打的便是一个“面向量产改进”。

为此，智元此番发布了3款适用于不同场景的机器人：

远征A2，身高一米七，体重140斤，是能双足行走的交互做事机器人。
大模型加持下，具备流畅的讲解能力和稳定的运动功能。
远征A2-W，轮式柔性智造机器人。
一开场给稚晖君做饮料的便是它，具备动态任务编排、繁芜作业实行，以及双臂协同作业等能力。
远征A2-Max，重载特种机器人，能够搬动40kg以上的重物。
该款机器人目前处于产品研发阶段。

详细到技能细节上，智源机器人将机器人系统划分为动力域、感知域、通信域和掌握域。

动力域方面，智元自研的PowerFlow枢纽关头模组实现量产化迭代升级。
个中最强型号额定扭矩达到270Nm，峰值扭矩达到512Nm。

稚晖君表示，PowerFlow此番提升，紧张是可靠性和稳定性达到量产级别。
在现场，他也透露这款枢纽关头模组将开启对外售卖。

此外，机器人机动手的自由度也升级至19个，个中主动自由度达到12个，并引入了基于MEMS事理的触觉感知和视触觉感知技能。

利用工具拧螺丝：

拆快递：

干点穿针引线的风雅活，都不在话下：

感知域方面，远征A2系列集成了RGBD相机、激光雷达、全景相机等传感器，引入自动驾驶Occupancy感知方案，通过SLAM算法进一步提升环境理解能力。

通信域方面，智元自研了专为具身智能打造的轻量化、高性能通信框架AimRT。

比较ROS等第三方中间件，在性能、稳定性、系统支配效率和灵巧性均有提升的同时，兼容了ROS/ROS2已有生态。

AimRT还将于9月尾开源。

掌握域方面，结合Model-based和Learning-based两种算法，智元进一步提升了机器人的运动掌握温柔应能力。
并预研了基于自然措辞指令集驱动的、可以适配不同机器人本体的AgentOS，基于强化学习，实现机器人技能的精准编排和高效实行。

其余，智元还构建了面向开放生态的软件平台AIMA（AI Machine Architecture），覆盖机上、云端和客户端。
该平台集成了机器人软件的核心技能，同时供应丰富的二次开拓接口。

具身智能技能演进路线

值得关注的是，合营自家商用化进程，智元此番还提出了类似自动驾驶L1-L5的具身智能技能演进路线：

G1至G5（个中“G”指通用人工智能）。

个中，G1为传统自动化阶段，机器人基于大量人工编排实行任务，辅以大略视觉，基本不具备泛化能力。

G2阶段，有了大模型的加持，机器人开始实现一大类场景的快速迁移。

方法是，针对大量不同场景任务，提炼出可复用的原子能力，且以相对通用的办法实现这些能力。

过去一年，智元机器人在G2路线取得了阶段性打破，实现了通用的：位姿估计模型UniPose、抓取模型UniGrasp，力控插拔模型UniPlug等一系列zero-shot和few-shot的通用原子技能。

不过嘛，以上阶段都还采取了大量手工编排。

到了G3端到端阶段，机器人演习从算法驱动变成数据驱动。

此时，由手工设计各种原子能力变为依赖大量数据采集。
这一阶段的目标是，形成一套通用技能演习框架。

比如发布会反复提到的“PPT能力”，即抓、放、递……

稚晖君特意提醒，当前实验表明，端到端是一条具备Scale up潜力的路线。

在G3根本上，G4紧张实现通用操作大模型。

举个例子，比如对付开瓶子、开门把手这两个动作，G3阶段还须要单独采集数据，以演习不同的技能。

但对人类来说，实在动作的底层逻辑是相通的。

因此，G4引入了大量跨场景的真实、仿真数据，再加上韶光模型等类似技能，让AI理解背后物理事理，从而实行更加繁芜的任务。

至于末了的终极目标：AGI。
对具身智能来说，紧张还是能够走出实验室，在开放场景具备跨任务的泛化能力。

从G1到G5，一个显著趋势是：数据需求不断上涨。

姜青松透露，目前智元已经迈向G3阶段。
在G3路线上，智元机器人还形成了一套具身数据方案AIDEA。

这是由于，“有多少人工就有多少智能，在具身智能领域依然成立”。

也便是说，高质量的人机操作数据非常关键。

详细来说，AIDEA包括数采本体、遥操设备和数据平台。

数采本体也便是轮式、足式等类型丰富、可靠稳定的机器人。

遥操设备支持全身映射、臂手协同和高精实时。

数据平台覆盖数据采集、数据标注、数据管理、模型演习、模型评测、模型支配再到数据回传的全链路，支持SaaS做事和私有化支配。

彩蛋是，基于AIDEA的百万条真机、千万条仿真数据，同样开源。
今年四季度，感兴趣的小伙伴可以蹲起来了~

“人形机器大家人造”

以为先容完远征系列，智元机器人一年一度亮活大会就结束了吗？

并不！

稚晖君一声令下，远征A2-W缓缓推上来了一个没它高的神秘黑箱。

有点眼熟，彷佛是直播最开始，稚晖君指挥A2-Max搬走的那玩意儿：

里面的东西破箱而出，是智元推出的另一款机器人。

灵犀X1。

出身于智元X-Lab实验室（也可以大略理解为智元内部的稚晖君实验室），是智元机器人专门面向极致创新和敏捷探索而设立的。

今年6月立项，10个人组团投入个中，不到半个月前刚刚正式降生。

视频录像显示，灵犀X1身经百摔：

现在已经能做到被大力推攘也不会跌倒了。

△来人啊，这里有人霸凌具身小机器人（不是）

灵犀X1身高1.3米，体重小于33kg——比起远征系列，灵犀系列看起来更小巧玲珑；它的最大行走速率高于2米/秒，单臂负载大于3kg。

据先容，灵犀X1全身高下都由两款自研PowerFlow枢纽关头搭建成，分别命名为PF86和PF52。

这两款PowerFlow对外发卖。

此外，灵犀X1还具备中空走线、输出端绝对值编码、支持PF-Link智能接口等浩瀚功能。

它融入了模块化设计理念，可以通过大略抱箍形式轻松拆装，尤其是它的两只“手”。

要知道，灵犀X1的标配是智元X-Lab自研的两个“带前馈力控、超低本钱”的自适应通用夹爪。

自适应抓握，仅1个主动自由度。

但泛化性很强，抓啥都行。

乃至是桌面上平躺着的一根针，也能稳稳夹起来。

但灵犀X1的实行器不仅可以是自适应通用夹爪，也可以是百元级本钱的六维力传感器，知足不同场景需求的那种。

有点意思的是，灵犀X1可以开启“机机模式”。

大略来说，便是打开灵犀X1的脑筋（里面本来是空的），把手机装进去，用性价比更高、功能更丰富、算力更强、遍及率更广的手机，来当它的脑筋。

然后大家就能看到以下这个又可笑又有点诡异的对话画面：

此外，灵犀系列还有款机器人：

专业数采机器人X1-W。

和远征系列的A2-W一样，它们都是轮式，然后上半身可高下升降。

不过与采训推一体机器人A2-W比较，X1-W价格更低，适用于只做真实数据采集，做事预演习阶段；而A2-W可做事采集、演习、推理多个流程，不仅对预演习有用，对fine tuning也有用。

不同的运用处景可选用不同的机器人进行采集，搭配知足全栈数据采集需求。

末了便是大家都很关心的价格了。

“友商都很卷，我们不参与价格战。
”说完这句话，稚晖君按下手中的PPT遥控器，屏幕上涌现了灵犀X1的价格——

0元。

他表示，除自研枢纽关头外，灵犀X1的本体设计图纸、软件框架、中间件源码、根本运控算法，统统即将开源。

主打的便是一个“人形机器大家人造”。

稚晖君也现场给他的X-Lab打了波招聘广告，“欢迎有想法的年轻人加入智元，加入X-Lab”。

One More Thing

末了，咱再来大略正式先容一下智元机器人（AgiBot）。

它成立于2023年2月，致力于AI+机器人的领悟创新，以及打造具身智能机器人产品和运用生态。

创始团队包括稚晖君（彭志辉），电子科大毕业后，先后在OPPO研究院、华为事情（以华为天才少年身份入职）。
同时，他也是B站up主，自称野生钢铁侠。

同为创始人的，还有上海人工智能研究院聪慧康养首席科学家、上海交通大学机器与动力工程学院教授闫维新。

去年8月，智元机器人推出首款产品：

通用型具身智能机器人原型机，远征系列的A1。

本日，属于是智元机器人第二次大张旗鼓地对外展示研发和产品进展。

截止到目前，智元机器人已完成了A4轮等多轮融资。

智元官方还透露：

今年，智元机器人预估发货量达到300台旁边，个中双足200台旁边，轮式100台旁边。

— 完 —

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