智元GO-1：首个通用具身基座大模型，如何利用ViLLA架构让机器人更智能？

想象一下，机器人不再只是按照预设程序运行，而是能够理解你的指令，像人一样学习和执行各种任务。

这并非遥远的科幻场景，而是正在发生的现实。

智元机器人公司发布的首个通用具身基座大模型GO-1，正引领着我们走向这个充满无限可能的未来。

GO-1是如何实现如此强大的能力？

它背后的ViLLA架构又蕴藏着怎样的奥秘？

这一切都源于一个庞大而高质量的数据宝库——AgiBot World。

这个数据集包含超过百万条轨迹，涵盖217个任务和五大场景，为GO-1的训练提供了坚实的基础。

AgiBot World不仅规模庞大，而且数据质量极高，都是真实的机器人示教数据，这使得GO-1能够学习到更精细、更准确的动作。

基于此，GO-1实现了通用性、开放性和智能化的完美结合，标志着具身智能迈上了一个新的台阶。

它不再局限于单一任务和封闭环境，而是能够适应多变的真实世界，理解自然语言指令，甚至进行组合推理。

GO-1的核心技术在于其创新的ViLLA架构——Vision-Language-Latent-Action。

ViLLA架构是基于Vision-Language-Action (VLA) 架构的改进版本，它巧妙地引入了“隐式动作标记”的概念，弥合了图像-文本输入与机器人实际执行动作之间的鸿沟。

相比VLA，ViLLA在真实世界的灵巧操作和长时任务方面表现更为出色，甚至远超已有的开源SOTA模型。

ViLLA架构由两大核心模块组成：VLM（多模态大模型）和MoE（混合专家）。

VLM负责理解多模态信息，包括视觉图像、力觉信号和语言指令等。

它就像机器人的“大脑”，能够感知周围环境并理解人类的意图。

而MoE则像机器人的“小脑”，负责将VLM的理解转化为具体的动作。

MoE由两组专家组成：Latent Planner（隐式规划器）和Action Expert（动作专家）。

Latent Planner利用大量的跨本体和人类操作数据，学习通用的动作理解能力。

它通过预测“隐式动作标记”，将不同来源的动作知识迁移到通用操作任务中。

Action Expert则专注于精细的动作执行。

它利用百万级的真机数据，通过Diffusion Model建模低层级动作的连续分布，使机器人能够完成高频且灵活的操作。

GO-1的强大能力并非一蹴而就，而是源于其独特的学习方式和持续的进化。

GO-1能够像人类一样从视频中学习。

通过结合互联网视频和真实人类示范，GO-1能够更好地理解人类行为，从而更好地为人类服务。

更令人惊叹的是，GO-1拥有强大的泛化能力。

即使只有少量数据，甚至零样本情况下，它也能快速适应新场景和新任务，这大大降低了使用门槛和后训练成本。

GO-1的适应性也极强。

它可以像变形金刚一样在不同机器人形态之间迁移，快速适配不同的机器人本体，实现“一脑多形”。

这意味着一个GO-1模型可以控制多种不同类型的机器人，无需为每个机器人单独训练模型。

此外，GO-1还具备持续进化的能力。

通过智元的数据回流系统，GO-1可以从实际执行中不断学习，遇到的问题越多，它就变得越聪明，真正实现了“越用越聪明”。

GO-1的出色表现已经在实验中得到了验证。

在五种不同复杂度任务的测试中，GO-1的成功率大幅领先现有最佳模型，平均成功率提高了32%，达到了惊人的78%。

尤其在“倒水”、“清理桌面”和“补充饮料”等任务中，GO-1的表现尤为突出。

单独验证Latent Planner的作用也证明，它的加入可以将成功率提升12%。

GO-1的诞生，预示着机器人将不再是依赖特定任务的工具，而是朝着具备通用智能的自主体发展。

未来，GO-1将在商业、工业、家庭等多个领域发挥更大的作用，例如，在餐厅服务、工厂生产、家庭陪伴等场景中，我们都能看到GO-1的身影。

从AgiBot World到ViLLA架构，从人类视频学习到持续进化，智元GO-1为我们描绘了一个充满希望的未来。

在这个未来里，机器人将成为我们生活和工作中不可或缺的伙伴，帮助我们创造更美好的生活。

面对如此强大的AI，我们又该如何确保其安全可控？

如何应对潜在的伦理挑战？

这些都是我们需要深入思考的问题。