從單體智能到群體智能 ，一腦多機(jī)時(shí)代來了→

3月29日，在2025中關(guān)村論壇年會(huì)“積淀·涌現(xiàn)”未來人工智能先鋒論壇上，北京智源人工智能研究院（以下簡(jiǎn)稱“智源研究院”）院長王仲遠(yuǎn)發(fā)布了首個(gè)跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS與開源具身大腦RoboBrain，可實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景多任務(wù)輕量化快速部署與跨本體協(xié)作，推動(dòng)單機(jī)智能邁向群體智能，為構(gòu)建具身智能開源統(tǒng)一生態(tài)加速場(chǎng)景應(yīng)用提供底層技術(shù)支持。

基于RoboOS及RoboBrain的多機(jī)器人跨本體協(xié)作遞送任務(wù)Demo

增強(qiáng)長程操作任務(wù)能力

打造感知-認(rèn)知-決策-行動(dòng)閉環(huán)

在具身場(chǎng)景中，長程操作任務(wù)是機(jī)器人執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的核心能力之一。本次發(fā)布的開源具身大腦RoboBrain融合了機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃、可操作區(qū)域感知、軌跡預(yù)測(cè)的三維能力，通過將抽象指令映射為具象動(dòng)作序列，增強(qiáng)長程操作任務(wù)的能力，表現(xiàn)出卓越性能。智源研究院相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人告訴記者：“RoboBrain由三個(gè)模塊組成：用于任務(wù)規(guī)劃的基座模型、用于可操作區(qū)域感知的A-LoRA模塊和用于軌跡預(yù)測(cè)的T-LoRA模塊。在推理時(shí)，模型首先感知視覺輸入，并將輸入指令分解為一系列可執(zhí)行的子任務(wù)，然后執(zhí)行可操作區(qū)域感知和軌跡預(yù)測(cè)。RoboBrain采用多階段訓(xùn)練策略，使其具備長歷史幀記憶和高分辨率圖像感知能力，進(jìn)而提升場(chǎng)景感知和操作規(guī)劃的能力?！?/span>

據(jù)悉，目前RoboBrain能夠解讀人類指令和視覺圖像，以生成基于實(shí)時(shí)圖像反饋的行動(dòng)計(jì)劃和評(píng)估，預(yù)測(cè)每一步的軌跡并感知相應(yīng)的可操作區(qū)域。具體而言，RoboBrain 能夠有效利用環(huán)境信息和交互對(duì)象的狀態(tài)——無論是從第一人稱還是第三人稱視角捕捉的圖像——生成針對(duì)不同類型機(jī)器人操作任務(wù)的任務(wù)規(guī)劃，并基于人類指令和視覺信息，提供合理的可操作區(qū)域，并能在不同場(chǎng)景中表現(xiàn)出良好的泛化能力，生成既可行又合理的軌跡。

“具身大腦RoboBrain、小腦技能庫以及跨機(jī)器人數(shù)據(jù)中樞，是跨本體框架RoboOS的核心要素。具身大腦RoboBrain，負(fù)責(zé)全局感知與決策，構(gòu)建動(dòng)態(tài)時(shí)空感知、規(guī)劃指導(dǎo)和反饋糾錯(cuò)機(jī)制；小腦技能庫，負(fù)責(zé)低延遲精準(zhǔn)執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)柔性與精密操作等；跨機(jī)器人數(shù)據(jù)中樞，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)共享空間、時(shí)間和本體記憶，為決策規(guī)劃與優(yōu)化協(xié)作操作提供信息支持，從而形成感知-認(rèn)知-決策-行動(dòng)的閉環(huán)?！敝窃囱芯吭合嚓P(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示。

一腦多機(jī)實(shí)現(xiàn)跨本體協(xié)作

從單體智能邁向群體智能

本次論壇還發(fā)布了首個(gè)跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS，記者從論壇現(xiàn)場(chǎng)獲悉，RoboOS基于“大腦-小腦”分層架構(gòu)，通過模塊化設(shè)計(jì)、智能任務(wù)管理和跨本體協(xié)作，可以為機(jī)器人提供高效、靈活、可擴(kuò)展的底層支持，實(shí)現(xiàn)從單機(jī)智能到群體智能的躍遷。

智源研究院相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人告訴記者，在RoboOS的分層架構(gòu)下，具身大腦RoboBrain的復(fù)雜場(chǎng)景感知與決策能力，可與小腦技能庫的高效執(zhí)行能力深度結(jié)合，確保協(xié)作框架在長周期、高動(dòng)態(tài)任務(wù)中的穩(wěn)定運(yùn)行。實(shí)現(xiàn)大腦模型（如LLM/VLM）與小腦技能（如抓取、導(dǎo)航）的“即插即用”，目前，可支持松靈雙臂、睿爾曼單/雙臂、智元人形、宇樹人形等不同類型的具身本體。

“RoboOS可以通過共享記憶系統(tǒng)的方法，實(shí)現(xiàn)多個(gè)機(jī)器人之間的狀態(tài)同步與智能協(xié)作，突破傳統(tǒng)機(jī)器人協(xié)作中‘信息孤島’限制，實(shí)現(xiàn)跨本體協(xié)作控制。”智源研究院相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人告訴記者，“RoboOS可動(dòng)態(tài)管理多機(jī)器人任務(wù)隊(duì)列，支持優(yōu)先級(jí)搶占與資源優(yōu)化分配，確保復(fù)雜場(chǎng)景下實(shí)時(shí)響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)高并發(fā)任務(wù)調(diào)度。此外，RoboOS可基于執(zhí)行反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，結(jié)合環(huán)境變化，持續(xù)優(yōu)化任務(wù)規(guī)劃，提升魯棒性，做到實(shí)時(shí)閉環(huán)優(yōu)化?！?/span>

從觀看演示視頻發(fā)現(xiàn)，在“遞送蘋果和水果刀”的任務(wù)場(chǎng)景中，基于RoboOS及RoboBrain，睿爾曼單臂機(jī)器人、宇樹人形G1、松靈雙臂機(jī)器人成功實(shí)現(xiàn)了相互之間的分工協(xié)作?！癛oboOS接收‘拿離杯子最近的水果，并遞送一把水果刀’指令后，遞送RoboBrain進(jìn)行任務(wù)拆解，并將拆解后的子任務(wù)分發(fā)給3臺(tái)跨本體機(jī)器人。RoboBrain通過 ‘空間記憶’ 感知環(huán)境，確定果籃、蘋果位置，并拆解任務(wù)為宇樹G1挑揀蘋果、睿爾曼傳遞果籃、松靈機(jī)器人抓取水果刀、睿爾曼返回幾個(gè)步驟。在各機(jī)器人本體執(zhí)行子任務(wù)過程中，由RoboOS提供端云協(xié)作能力，將任務(wù)規(guī)劃為技能粒度，實(shí)現(xiàn)云端RoboBrain分發(fā)規(guī)劃，端側(cè)執(zhí)行技能并實(shí)時(shí)反饋?！敝窃囱芯吭合嚓P(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人向記者解釋視頻的內(nèi)容。

目前，智源研究院依托多模態(tài)大模型技術(shù)優(yōu)勢(shì)資源，正在聯(lián)合北大、清華、中國科學(xué)院等高校院所以及銀河通用、樂聚、加速進(jìn)化、宇樹等產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，積極建設(shè)具身智能創(chuàng)新平臺(tái)，重點(diǎn)開展數(shù)據(jù)、模型、場(chǎng)景驗(yàn)證等研究。此次智源研究院發(fā)布的跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS及開源具身大腦RoboBrain，將有機(jī)融合和廣泛鏈接不同構(gòu)型的具身本體與豐富多元的具身模型，加速具身智能跨本體協(xié)作與規(guī)?；瘧?yīng)用。

開源鏈接：具身多模態(tài)大腦模型RoboBrainGithub： https://github.com/FlagOpen/RoboBrainGitee： https://gitee.com/flagopen/robo-brainHuggingface：https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain

為機(jī)器人操作任務(wù)設(shè)計(jì)的高質(zhì)量異構(gòu)數(shù)據(jù)集ShareRobotGitHub：https://github.com/FlagOpen/ShareRobotGitee： https://gitee.com/flagopen/share-robotHuggingface： https://huggingface.co/datasets/BAAI/ShareRobot

來源：北京國際創(chuàng)新中心、量子位、北京海淀

煤科總院出版?zhèn)髅郊瘓F(tuán)成立于2015年，擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄7種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

《智能礦山》

Journal of Intelligent Mine

月刊CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139，聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國法院士

投稿網(wǎng)址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）

聯(lián)系人：李編輯 010-87986441

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