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自變量機器人于日前正式發布了新一代機器人進家庭計劃：一個月后，搭載其新一代自研具身智能基礎模型WALL-B的機器人，將首批入駐真實家庭，開啟機器人服務家庭生活的成長之旅。
在此之前，自變量通過與58同城合作，已經將搭載了其 WALL-AS 模型的機器人送入真實家庭，與保潔阿姨協同作業，實現全球首次機器人進入家庭，并服務人類復雜的家居生活。據悉，這也是機器人首次在C端復雜環境的大規模落地。
此次新發布的WALL-B，最大的亮點之一，在于將視覺、語言、動作、物理預測等所有能力，放在同一個網絡中從零開始聯合訓練、融為一體，從而很好地消除模塊間的邊界和數據搬運損耗。
基于這一架構，WALL-B實現了三項區別于行業現有模型的核心技術特征：
第一，原生多模態。 WALL-B 從訓練第一天起，即對視覺、聽覺、語言、觸覺、動作等多模態數據進行同步標注與聯合訓練，實現“多模態進、多模態出”。這意味著模型不需要通過“傳話”的方式在不同模塊間轉譯信息——它看到杯子的同時就已經在準備伸手，感覺到重量的同時就已經在調整力度。
不僅如此，WALL-B 無需持續觀察自身全身或依賴大量外部傳感器，即可內在地感知自身的空間尺寸，如高度、寬度、手臂伸展范圍，并判斷能否通過某個空間或觸及某個物體。這是一種內生的空間感知能力，而非通過外部測量或建模獲得。
第二，物理世界的“世界觀”。 WALL-B 能夠感知并預測重力、慣性、摩擦力、速度等基本物理規律。在從未見過的場景中——例如一個盤子一半懸空在桌沿外——模型可以推斷出盤子掉落摔碎，從而采取預防動作。
第三，與世界交互并自我進化。 目前主流機器人在任務失敗后通常直接停止，返回錯誤信息，無法從失敗中學習。WALL-B 的行為模式則完全不同：它在失敗后會調整策略再次嘗試，如果成功，則將這次成功的經驗直接更新到模型參數中。
值得關注的是，機器人進入家庭的同時，隱私問題亦不容回避，對此自變量也給出了明確的解決方案：
視覺脫敏：機器人在設備端對原始圖像進行實時打碼處理，原始圖像不離開設備，機器人看到的已經是去除個人特征的場景數據；
透明授權：用戶主動按下同意鍵后方可開機，不存在“默認同意”，用戶不同意則不開機；
用途限定：絕不共享第三方，機器人只認一個主人，發現可疑指令立即鎖定。
浙公網安備 33010602000006號
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