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1. Figure 03(Helix VLA)
技術來源:Figure 03 採用完全自主研發的 Helix VLA(Vision-Language-Action)模型,已完全脫離對第三方(如早期合作夥伴 OpenAI)大腦模型的依賴。
地端運作機制:Helix 採用認知科學中的「雙系統(System 1 & System 2)」架構。
System 2(慢速思考大腦):為一個 70億參數(7B)的 VLM(視覺語言模型),以約 7~9 Hz 的低頻率運行,負責全場景語意理解與任務分解規劃。
System 1(快速反應小腦):為一個 8000萬參數(80M)的輕量化動作網路,以 200 Hz 的極高頻率在本地端執行,即時將 System 2 的決策轉換為全身 35 個自由度的動作力矩輸出。
斷網防範:由於 Helix 雙模型完全部署在機器人本地端的 GPU 晶片組上運行,因此即使在完全斷網的情況下,機器人的感知、推理與家務執行(如洗碗機裝載、衣物折疊)依然能 100% 正常運作,不受任何影響。
2. 1X NEO / Gamma(Redwood VLA)
技術來源:地端動作控制採用自研的 Redwood VLA 模型;高級語意常識理解與語音對話,則透過其策略投資人 OpenAI 的雲端多模態模型協同處理。
地端運作機制:Redwood 是一個專為具身智能優化的 1.6億參數(160M)Transformer 網路,在 onboard 的 NVIDIA Jetson Thor 晶片上以 5 Hz 的頻率進行本地推理。
斷網防範:Redwood 在訓練時,除了預測動作,還加入了「認知預測頭(Cognitive Prediction Heads)」,專門預估手部和周圍物件在三維幾何空間中的動態坐標。這種架構讓 NEO 具備強大的本地「零樣本(Zero-shot)」泛化能力。當與 OpenAI 雲端斷開連結時,機器人雖然無法進行複雜的語音聊天,但依然能依靠本地 160M Redwood 模型安全地避障行走、開門,並抓取從未見過的家庭水杯。
3. 智元機器人 AgiBot(GO-1 / GO-2)
技術來源:自研 Genie Operator-1 (GO-1 / GO-2) 具身基座大模型,採用 ViLLA(Vision-Language-Latent-Action)架構。
地端運作機制:智元開源發布的 GO-1-Air 邊緣模型體積約 5.18 GB(約為 2B 到 3B 參數規模,底層結合 InternLM2 視覺語言架構),運行於華為昇騰等本地邊緣計算晶片上。
斷網防範:智元 EI Brain 軟體框架將控制分為「大腦-小腦-腦干」。小腦(姿態調控與運動指令)與腦干完全本地化(200Hz+ 高頻響應),並採用「非同步雙系統」。高頻的小腦平衡控制獨立於低頻的大腦路徑規劃,因此當雲端超腦斷開時,本地端 2B~3B 的 GO-1 邊緣模型依然能自主尋路和維持基本的抓取操作,絕不會發生姿態失衡傾倒。
4. Tesla Optimus
技術來源:全身運動、尋路與視覺占用網(Occupancy Network)完全承襲 Tesla FSD 純視覺端到端神經網路;語意對話與螢幕解讀則與 xAI 的 Grok 模型進行整合。
地端運作機制:Optimus 完全運作在本地的 AI5 晶片上(提供 FSD 級別的高頻邊緣推理),其反射控制、尋路與避障是 100% 離線本地運行的。馬斯克透露未來在 Optimus V3 上將部署 compressed 版的本地 Grok-mini 語音模型(預估為 1B-3B 參數規模),以確保在離線狀態下依然能聽懂基本的語意指令。
5. 優必選 Walker S / S1
技術來源:語意調度與意圖理解透過百度千帆 AppBuilder 接入 百度文心大模型(雲端運行);底層的視覺與力控對準演算法則由優必選本地小腦運行。
斷網防範:高階任務規劃依賴雲端。一旦斷網,Walker S 將無法接收和拆解新的複雜人聲指令(如「幫我整理冰箱」),但其本地運動控制器會立刻觸發安全停滯機制,保持靜態平衡站立,並緩慢放下手中的物體,避免發生安全事故。
6. Unitree 宇樹 G1 / H1
技術來源:動態平衡與運動控制為完全自研的強化學習(RL)算法;高階視覺語言互動(VLM)在科研或邊緣場景多採用 6G 邊緣端(MEC)或雲端部署的 LLaMA-3.2-11B-Vision-Instruct 模型。
地端運作機制:地端不運行大型 VLM。地端星宸科技或 NVIDIA Jetson Orin 晶片跑的是極致精簡的 Actor-Critic 控制網絡(僅數 MB 規模),專注於保持 100Hz+ 的動態平衡與避障。若網絡中斷,G1 僅會失去「看圖說話」等高階智能,其行動控制完全正常,甚至可以自主蹲下或走回充電樁。