银河通用发布首个具身抓取大模型GraspVLA，实现高效泛化能力

近期，银河通用与北京智源人工智能研究院、北京大学以及香港大学的科研团队合作，发布了名为GraspVLA的首个全面泛化的端到端具身抓取基础大模型。该模型的推出标志着具身智能技术又向前迈进了一大步，为真实环境中的智能机器人操作提供了强有力的工具。

具身智能是指将人工智能技术应用于物理实体中，例如机器人，通过赋予它们感知能力、学习能力及与环境动态互动的能力，使它们能够在复杂环境中完成各种任务。GraspVLA正是基于这一理念开发的，它包含了丰富的核心功能，可以在不同的环境与条件下进行高效的抓取操作。

GraspVLA的训练机制

GraspVLA的训练过程分为预训练和后训练两个阶段。预训练是基于合成大数据进行，训练数据的体量达到了历史最高水平，这使得该模型在泛化闭环抓取能力上表现优异，并形成了坚实的基础模型。预训练阶段构建的知识，使得GraspVLA可以以较快的速度、较低的成本在各种物体上测试其能力。

在完成预训练后，模型具备从模拟环境向现实环境（Sim2Real）的迁移能力。官方指出，GraspVLA在未见过的真实场景和千变万化的物体上，可以实现零样本测试，满足大多数产品和应用场景的需求。

除了强大的预训练能力，GraspVLA的后训练阶段同样令人瞩目。后训练阶段采用小样本学习，能够将基础能力迁移至特定场景。这一机制有效维护了模型的高泛化性，同时形成了符合特定产品需求的专业技能，使得GraspVLA在应用灵活性与专业性之间取得了平衡。

泛化“金标准”

在GraspVLA的开发过程中，该模型需达到七大泛化“金标准”，确保其在多种环境和条件下的适用性。这七大标准包括：

1. 光照泛化：模型在不同光照下均能够灵活应对抓取任务。

2. 背景泛化：不论背景环境如何变化，模型都能保持稳定的表现。

3. 平面位置泛化：对物体在不同平面位置的抓取能力无缝适应。

4. 空间高度泛化：能够在不同高度的物体上实施抓取。

5. 动作策略泛化：在面对多样的抓取动作策略时，均能作出有效反应。

6. 动态干扰泛化：处理动态环境中的干扰因素，保障抓取成功率。

7. 物体类别泛化：针对不同类别的物体能够进行有效抓取。

通过满足这些标准，GraspVLA实现了强大的适用性，能够适配生产、物流、家庭等多个领域的不同应用。

应用场景与未来展望

GraspVLA的发布，为多种行业的智能化进程提供了新的可能性。在物流仓储中，智能机器人可以利用该模型进行更高效的物品搬运与分类；在制造业，模型的灵活操作能力可以提高装配线的自动化水平；在家庭环境中，机器人助手能够更智能地完成日常任务，如整理、清扫等。

未来，随着技术的不断演进，GraspVLA有望扩展应用范围，并且与其他智能系统进行更深入的融合，推动具身智能在更多领域的落地。同时，结合边缘计算和5G技术，GraspVLA能在更多实时性要求高的场景中展现出其优势，比如远程操控的医疗机器人或无人驾驶物流车。

来看，GraspVLA的推出不仅是银河通用进一步巩固其在具身智能领域的领导地位，也是对未来智能化发展的积极推动。其高效的泛化能力与灵活的适配性为我们描绘了一幅充满希望的智能未来蓝图。