AI 科創與文思: 25115 Youibot 的 One-Brain-Multi-Form 架構

Youibot 的 One-Brain-Multi-Form 架構是一種具身智能系統，使用單一通用 AI 大腦（MAIC 模型）驅動多種機器人形態，實現跨場景的高泛化操作。facebook+2

核心組件

架構以 MAIC（Mobile AI Comprehension）為「一腦」核心，基於 VLM（視覺語言模型）與 MoE（混合專家模型）訓練於多模態數據集與「Data Ocean」，具備場景感知、語言理解、任務規劃與決策能力。youtubeyouibot

感知與理解：多感測器（LiDAR、相機）輸入數據至 MAIC，模型透過 VLM/MoE 解析場景、物件與指令（如自然語言任務）。youibotyoutube
規劃與決策：大腦生成任務序列與路徑，支援多機器人協作（YOUIFleet 調度 200+ 台），自動選擇最適形態（如輪式巡檢、臂式操作）。linkedin+1
執行與學習：小腦驅動硬體動作，邊緣計算即時調整；全流程閉環學習，從數據收集到持續優化，實現端到端擴展。www-web.itigeryoutube
適應與泛化：單腦跨形態轉移（如從倉儲輪式到半導體人形），降低部署成本，支持半導體、能源等工業任務。globaltimes+1

此架構實現「一腦多機、多能」，單機器人高精度操作，多形態無縫切換，提升穩定性與效率，已落地智能製造、巡檢與物流。youibot+1

Youibot One-Brain-Multi-Form 架構中的 MAIC 模型（視覺語言模型 VLM 核心）訓練流程分為預訓練、混合專家微調與具身強化學習三階段，依賴自建「Data Ocean」高品質多模態工業數據集，實現跨形態泛化。xinhua+2

從預訓練 VLM（如基於 Transformer 的多模態骨幹）初始化，輸入工業場景數據（圖像、點雲、語言指令、動作軌跡）。

引入 MoE（Mixture-of-Experts）架構，針對工業任務專化。

端到端閉環訓練「決策-關節控制」，模擬與實機並行。

強化學習（RL）與模仿學習：從專家示範生成動作，獎勵物理穩定性與任務成功率；模擬器（Gazebo/ROS2）加速，實機驗證 ±2mm 精度。finance.sina+1
持續學習：部署後收集互動數據回饋「Data Ocean」，閉環優化，支持多形態轉移（如輪式到人形）。xinhua+1

此流程確保 MAIC 在複雜工業環境的毫秒級推理，已落地晶圓廠批量應用。ofweek+1