专注于以Sim2Real时刻为中枢的3D视觉产物和智能机器东说念主研发企业跨维智能今天布告正经开源基于生成式仿真宇宙模子的具身智能器具链EmbodiChain。

据先容，EmbodiChain概况自动检会VLA模子并到手真机部署的基于生成式仿真宇宙模子的具身智能器具链。它无需依赖真实数据，通过100%合成数据检会VLA模子，就能平直部署于真实机器东说念主，达成零样本虚实迁徙。

跨维智能默示，其主义是将EmbodiChain打造为具身智能领域的“水电煤”，让规划者开脱数据鸠合的膂力功绩与存储压力，鼓动具身智能规划和欺诈的加快落地。

基于端到端自动化历程，EmbodiChain交融生成式场景构建与智能体妙技探索，打造“仿真-检会-部署”的高效闭环；始创任务场景与检会数据的自动化生成时刻，让高质地检会历程的构建从数月镌汰至数天；并构建了阴事自动场景生成、妙技发现到真机考证的全链路评估体系，为具身智能模子的实用化提供了无缺开源基准。

在谎言语模子领域，海量互联网文本数据催生了智能的领路。但这一到手范式在机器东说念主领域却难以复制。中枢矛盾在于数据的骨子各异：LLM依赖的是存量数据的清洗，而具身智能需要的是适应物理国法的增量数据。物理时分的荏苒与东说念主力老本的范围，持久收场着数据领域的碎裂。

而EmbodiChain的核感情念是“以生成替代鸠合”。它通过生成式仿真时刻，构建了一条永不断歇的“在线数据流”，绝对摈弃了传统“生成-存储-读取”的低效口头。那时刻框架包含三大蜕变模块：

宇宙生成：通过Real2Sim与Gen2Sim模块，引擎概况基于极少真实样本或话语请示，自动生成物理一致的3D场景与任务环境，达成数据分娩的绝对自动化。

数据扩增与自我配置：系统不仅立时化物理参数、增强视觉千般性，还能在机器东说念主任务失败时自动生成修正轨迹，造成“舛讹-学习”的闭环机制，权贵提高模子鲁棒性。

特权信息启动：EmbodiChain提供真实宇宙中不成见的“天主视角”信息（如物体掩码、空间相关），迫使模子瓦解物理骨子而非名义像素，这与Yann LeCun意见的宇宙模子理念高度契合。

不同于Sora等 “视频生成式宇宙模子”，EmbodiChain坚握3D交互式、物理精准的生成式仿真路子，通过提供特权信息（物体精准掩码、空间相关、可供性标签），迫使模子瓦解场景几何与物理骨子，而非仅拟合名义像素，确保检会出的战术在真实宇宙中褂讪可靠。

为考证生成式数据的有用性，跨维智能进行了极点测试：仅使用100%仿真数据检会Sim2Real-VLA模子，绝对摈弃真实数据。测试践诺：该模子在真实环境中的操作到手率权贵逾越于ACT、Diffusion Policy等依赖真实数据的步伐，且在更换桌布、移动物体等插手下推崇出极强的鲁棒性。这一成果诠释，生成式仿真数据不仅可行，致使可能因幸免过拟合噪声而优于传统步伐。

跨维智能后续还将渐渐释出由EmbodiChain自动检会的VLA基座模子及多个具体任务的Examples，为社区提供一套圭臬化的基础步伐。

【开首：文汇】

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