從單體智能到群體智能，一腦多機時代來了→

2025年04月03日 08:59 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

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3月29日，在2025中關村論壇年會“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（以下簡稱“智源研究院”）院長王仲遠發(fā)布了首個跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS與開源具身大腦RoboBrain，可實現(xiàn)跨場景多任務輕量化快速部署與跨本體協(xié)作，推動單機智能邁向群體智能，為構(gòu)建具身智能開源統(tǒng)一生態(tài)加速場景應用提供底層技術支持。

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

增強長程操作任務能力

打造感知-認知-決策-行動閉環(huán)

在具身場景中，長程操作任務是機器人執(zhí)行復雜任務的核心能力之一。本次發(fā)布的開源具身大腦RoboBrain融合了機器人任務規(guī)劃、可操作區(qū)域感知、軌跡預測的三維能力，通過將抽象指令映射為具象動作序列，增強長程操作任務的能力，表現(xiàn)出卓越性能。智源研究院相關業(yè)務負責人告訴記者：“RoboBrain由三個模塊組成：用于任務規(guī)劃的基座模型、用于可操作區(qū)域感知的A-LoRA模塊和用于軌跡預測的T-LoRA模塊。在推理時，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，然后執(zhí)行可操作區(qū)域感知和軌跡預測。RoboBrain采用多階段訓練策略，使其具備長歷史幀記憶和高分辨率圖像感知能力，進而提升場景感知和操作規(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，以生成基于實時圖像反饋的行動計劃和評估，預測每一步的軌跡并感知相應的可操作區(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——生成針對不同類型機器人操作任務的任務規(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，負責全局感知與決策，構(gòu)建動態(tài)時空感知、規(guī)劃指導和反饋糾錯機制；小腦技能庫，負責低延遲精準執(zhí)行，實現(xiàn)柔性與精密操作等；跨機器人數(shù)據(jù)中樞，負責實時共享空間、時間和本體記憶，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-認知-決策-行動的閉環(huán)?！敝窃囱芯吭合嚓P業(yè)務負責人表示。

一腦多機實現(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)布了首個跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS，記者從論壇現(xiàn)場獲悉，RoboOS基于“大腦-小腦”分層架構(gòu)，通過模塊化設計、智能任務管理和跨本體協(xié)作，可以為機器人提供高效、靈活、可擴展的底層支持，實現(xiàn)從單機智能到群體智能的躍遷。

智源研究院相關業(yè)務負責人告訴記者，在RoboOS的分層架構(gòu)下，具身大腦RoboBrain的復雜場景感知與決策能力，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、高動態(tài)任務中的穩(wěn)定運行。實現(xiàn)大腦模型（如LLM/VLM）與小腦技能（如抓取、導航）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，實現(xiàn)多個機器人之間的狀態(tài)同步與智能協(xié)作，突破傳統(tǒng)機器人協(xié)作中‘信息孤島’限制，實現(xiàn)跨本體協(xié)作控制。”智源研究院相關業(yè)務負責人告訴記者，“RoboOS可動態(tài)管理多機器人任務隊列，支持優(yōu)先級搶占與資源優(yōu)化分配，確保復雜場景下實時響應，實現(xiàn)高并發(fā)任務調(diào)度。此外，RoboOS可基于執(zhí)行反饋動態(tài)調(diào)整策略，結(jié)合環(huán)境變化，持續(xù)優(yōu)化任務規(guī)劃，提升魯棒性，做到實時閉環(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”的任務場景中，基于RoboOS及RoboBrain，睿爾曼單臂機器人、宇樹人形G1、松靈雙臂機器人成功實現(xiàn)了相互之間的分工協(xié)作。“RoboOS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進行任務拆解，并將拆解后的子任務分發(fā)給3臺跨本體機器人。RoboBrain通過 ‘空間記憶’ 感知環(huán)境，確定果籃、蘋果位置，并拆解任務為宇樹G1挑揀蘋果、睿爾曼傳遞果籃、松靈機器人抓取水果刀、睿爾曼返回幾個步驟。在各機器人本體執(zhí)行子任務過程中，由RoboOS提供端云協(xié)作能力，將任務規(guī)劃為技能粒度，實現(xiàn)云端RoboBrain分發(fā)規(guī)劃，端側(cè)執(zhí)行技能并實時反饋?！敝窃囱芯吭合嚓P業(yè)務負責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)大模型技術優(yōu)勢資源，正在聯(lián)合北大、清華、中國科學院等高校院所以及銀河通用、樂聚、加速進化、宇樹等產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，積極建設具身智能創(chuàng)新平臺，重點開展數(shù)據(jù)、模型、場景驗證等研究。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?。

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

為機器人操作任務設計的高質(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計劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學術交流陣地，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，聚焦礦山智能化領域產(chǎn)學研用新進展的綜合性技術刊物。

主編：王國法院士

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