考拉悠然与上海码极客推出“悠然无界”大模型 引领多模态AI空间智能新纪元

随着人工智能技术以惊人的速度发展，行业中涌现出了一系列令人瞩目的创新成果。近期，考拉悠然与上海码极客联合推出了一款名为“悠然无界”的大模型。这一具有里程碑意义的设计，不仅展示了多模态AI在空间智能领域的巨大潜力，也为未来的技术发展指明了方向。

“悠然无界”大模型是一款专注于空间智能的多模态人工智能模型，它具备强大的空间感知和推理能力，并能够实现具身智能的交互反馈与执行功能。通过整合“感知-规划-执行”的闭环控制能力，该模型能够同时处理数字空间、物理空间及社会空间中的信息，展现出极强的跨模态泛化能力。这种创新不仅提升了AI正在参与的任务的复杂性，更有效地架起了数字世界与物理世界之间的桥梁。

考拉悠然首席执行官沈复民在发布会上指出，空间智能被认为是人工智能发展的下一个战略方向。尽管大语言模型在数据处理与生成方面已经取得了显著成果，但其在实际物理环境中的应用仍然面临挑战，而传统的算力提升并不足以解决问题。在这种情况下，构建能够有效链接数字世界和现实环境的综合世界模型显得尤为关键。正是在这样的背景下，“悠然无界”大模型应运而生。该模型是在2023年推出的悠然大模型基础上进行的升级，尤其强化了其在感知、推理、决策和交互方面的能力。

为了打造这样一个强大的模型，考拉悠然采取了多元异质数据联合建模的方法，将真实数据、仿真数据与互联网数据相结合，同时引入不同领域的知识。通过这种方式，模型的通用性得到了显著提升，使其能够处理自然语言描述的现实任务，感知具身智能的状态，并驱动不同类型的智能体进行任务执行，比如人形机器人、无人机与机器狗。这项技术的进步在于模型使用了考拉悠然开发的跨模态融合-自适应感知框架，有效解决了三维空间感知中的多重挑战，提高了系统对复杂环境的理解和建模能力。

在空间规划与推理方面，“悠然无界”大模型则创造性地开发了多模态空间语义分解推理框架和分层子目标扩散规划算法，以解决复杂空间关系和非结构化环境中的长程路径规划问题。这一技术进步使得智能系统能够达到人类级别的空间推理与动态决策能力。在决策与执行方面，模型采用了先进的幻觉诱导优化算法，以有效处理多模态空间中存在的语义错位问题。

除了“悠然无界”大模型，考拉悠然与上海码极客还共同推出了基于该大模型的空间智能Agent框架MAGXAgent。这一框架的核心在于通过整合悠然无界大模型的空间知识与理解能力，使得MAGXAgent能够执行空间探知、自主决策、动态执行和交互反馈等任务。在未来，MAGXAgent将被广泛应用于物流卸货、无人机、机器狗等实际操作中，参与应急救援、装卸运货、智能巡检等物理世界中的任务。

特别值得一提的是，MAGX Loader作为智能卸货机器人代表，展示了“悠然无界”大模型的实际应用潜力。MAGX Loader能够在复杂环境中实现精准的目标识别、自适应的位姿估计、实时的障碍物评估、动态的任务调度以及卸货路径的优化。用户只需输入语音指令，MAGX Loader便能自主完成整个货物搬运的过程，显著降低了人工干预的需求。

“悠然无界”大模型以及MAGXAgent框架的推出，不仅显示了考拉悠然与上海码极客在空间智能领域的领导地位，也为未来AI技术的发展提供了新的思路与方向。随着越来越多的企业注入资源并推动世界模型领域的创新，人工智能将能够深入理解物理世界，并能够提供更为高效、智能的解决方案，为社会各领域的进步与发展提供有力支持。未来，我们能够看到更广泛的智能化应用，以及跨越传统局限之后的全新可能性。