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擊敗PI!星動(dòng)紀(jì)元登頂具身奧林匹克,狂攬三項(xiàng)全球冠軍

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田晏林 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域,有一個(gè)反直覺現(xiàn)象:

往往人類覺得復(fù)雜、困難的任務(wù),機(jī)器人做起來很容易;而人類不以為意的一些感知與運(yùn)動(dòng)技能,讓機(jī)器復(fù)現(xiàn)異常困難。

就像AlphaGo可以輕松打敗人類圍棋冠軍,但如果將其置于機(jī)器人體內(nèi),可能連一只貓都抓不穩(wěn);

大模型能破解國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽難題,卻無法驅(qū)動(dòng)機(jī)械手精準(zhǔn)地捏起一支筆并寫下答案。

這種人類對任務(wù)預(yù)期與機(jī)器實(shí)際處理難度的理解錯(cuò)位,就是莫拉維克悖論

因?yàn)閷κ澜缛诵螜C(jī)器人大賽“有點(diǎn)失望”,前Google資深機(jī)器人專家Benjie Holson用自己的名字創(chuàng)辦了Benjie’s Olympics,向機(jī)器人專家們發(fā)出挑戰(zhàn)。



在這個(gè)具身靈巧操作奧林匹克的“賽場”,機(jī)器人可以挑戰(zhàn)15項(xiàng)任務(wù),包括抹花生醬、洗油膩的平底鍋、插鑰匙開鎖、把襪子翻過來等人類最日常的動(dòng)作。

這也是莫拉維克悖論中,機(jī)器很難處理的各種典型場景。

有參賽團(tuán)隊(duì)耗費(fèi)6個(gè)月打磨Demo,在任務(wù)挑戰(zhàn)中遭遇“滑鐵盧”,3天內(nèi)失敗率高達(dá)90%,盡顯賽事的嚴(yán)苛與殘酷。

這15項(xiàng)任務(wù)來自5個(gè)Event:開門、洗衣、基本工具使用、指尖、濕滑路面。

每個(gè)Event下都有3個(gè)任務(wù),按照難度的不同,分為金銀銅牌。只有每項(xiàng)任務(wù)獲得第一,才能摘得對應(yīng)的獎(jiǎng)牌。

在一輪輪的貼身肉搏中,來自中國的具身智能公司星動(dòng)紀(jì)元,一舉斬獲三項(xiàng)任務(wù)全球第一,包括兩項(xiàng)金牌難度任務(wù)第一,一項(xiàng)銀牌難度任務(wù)第一。



在剝橘子、開鎖、翻襪子任務(wù)中,其表現(xiàn)全面超越美國明星具身智能公司Physical Intelligence(簡稱“PI”),刷新世界紀(jì)錄。

要知道,在其他比賽里出現(xiàn)的PI,大多是別人拉著它的開源模型去跑的,并不是PI主動(dòng)參加。

但Benjie’s Olympics是PI目前唯一一個(gè)主動(dòng)參加的比賽。用的還是閉源模型,代表了PI的最高水平。

星動(dòng)紀(jì)元作為該賽事目前唯一上榜的中國具身企業(yè),也是唯一一個(gè)在該比賽中打敗了PI閉源模型的玩家。

終極真實(shí)壓力測試

和正規(guī)機(jī)器人大賽相比,Benjie’s Olympics沒有繁瑣的報(bào)名流程、華麗的賽事包裝,只因最純粹的實(shí)操能力對決,吸引全球不少頂尖具身智能公司的關(guān)注。

Scientific American評價(jià)其是物理智能終極真實(shí)壓力測試:

“it’s where demos die and useful robots are born.”
(Demo死在這里,實(shí)用機(jī)器人從這里誕生。)

Benjie’s Olympics的核心特質(zhì)是強(qiáng)制泛化而非復(fù)現(xiàn)。

它不考察機(jī)器人對固定場景的機(jī)械復(fù)刻,只檢驗(yàn)其在真實(shí)復(fù)雜環(huán)境中的自適應(yīng)、自決策能力。

換句話說,只有真正具備泛化與觸覺智能的系統(tǒng),才能在比賽中存活。

在Benjie’s Olympics上,首個(gè)拿到多枚金牌的PI團(tuán)隊(duì)曾給出評價(jià):

“Every task targets the hardest unsolved problems in embodiment: deformables, contact-rich manipulation, long-horizon autonomy. No other contest comes close.”
(每個(gè)任務(wù)都瞄準(zhǔn)具身智能最難未解問題:柔性物體、高接觸操作、長時(shí)序自主。沒有其他比賽能比肩。)

別看只有15個(gè)比賽項(xiàng)目,參賽規(guī)則十分嚴(yán)苛,要求全自主,開始后無遙控、無人工介入、無遠(yuǎn)程修正;

無仿真,必須在真實(shí)家庭場景下操作,保證有真實(shí)光照、紋理、摩擦、噪聲;

環(huán)境隨機(jī)、物體也隨便擺放,不可貼標(biāo)記,也不可預(yù)掃描地圖。完全就是閉卷裸考

唯一讓Benjie Holson拿不準(zhǔn)的,是該不該允許“手臂固定在桌子上”的機(jī)器人參賽。

他把決定權(quán)交給網(wǎng)友,投票結(jié)果顯而易見,只允許可移動(dòng)的機(jī)器人參賽。(難度又又又加大了)



在金銀銅牌的設(shè)置上,Benjie’s Olympics有一套自己的規(guī)范。

比如洗衣這個(gè)Event:“將T恤衫里外翻轉(zhuǎn)折疊”是銅牌;“把襪子翻過來”是銀牌;掛一件男士襯衫能拿到金牌。

對機(jī)器人指尖的考驗(yàn):“卷起配對的襪子”是銅牌;“使用狗糞袋撿起便便”是銀牌;“剝橙子”是金牌。

每個(gè)任務(wù),Benjie Holson都真人示范一遍。

比賽還規(guī)定,只要參賽選手的成績比上一個(gè)冠軍的成績至少提高25%,即可獲得獎(jiǎng)牌。

看過這15個(gè)任務(wù)的機(jī)器人專家都說,多數(shù)隊(duì)伍連銅牌都過不了。



就像剝橙子這個(gè)無需任何外部工具即可完成的動(dòng)作,機(jī)器人會非常棘手。

而且,橘子果皮易破、果肉易碎,這個(gè)任務(wù)難點(diǎn)是要求機(jī)器人精準(zhǔn)區(qū)分果皮與果肉的細(xì)微視覺特征,實(shí)時(shí)跟蹤剝制過程中的果皮形變,要求視覺感知有極高的魯棒性。



再看開鎖,也是金牌難度任務(wù)。

鑰匙孔為毫米級微小目標(biāo),要求機(jī)器人精準(zhǔn)識別鑰匙孔的位置、角度,同時(shí)完成鑰匙的姿態(tài)理解,實(shí)現(xiàn)毫米級對準(zhǔn),還需克服光照變化、金屬反光、視角偏差等多重干擾,無疑是對機(jī)器人精細(xì)操作與空間感知的雙重挑戰(zhàn)。

這兩項(xiàng)金牌難度任務(wù),星動(dòng)紀(jì)元均打破紀(jì)錄,摘得第一。



剝橙子,之前PI團(tuán)隊(duì)借助削皮刀工具,在2分46秒完成;這次星動(dòng)紀(jì)元純手剝,1分47秒完成,速度提升35%。

他們也成了賽事首個(gè)實(shí)現(xiàn)完全無工具純手剝操作的團(tuán)隊(duì)。


開鎖,PI團(tuán)隊(duì)66秒完成;星動(dòng)紀(jì)元只用了49秒,速度提升25%。

在銀牌難度任務(wù)“翻襪子”中,星動(dòng)紀(jì)元也戰(zhàn)勝了PI。

作為檢驗(yàn)?zāi)P图矣梅夯芰Φ暮诵臉?biāo)桿,翻襪子是柔性物體操作、樣本泛化、效率敏感的典型場景。

襪子翻轉(zhuǎn)過程中會發(fā)生復(fù)雜、無規(guī)律的形變,要求機(jī)器人實(shí)時(shí)跟蹤形變,精準(zhǔn)區(qū)分襪子的內(nèi)外側(cè)、開口位置,對視覺感知、柔性物體跟蹤能力要求極高。

PI用了176個(gè)樣本,1分33秒完成;星動(dòng)紀(jì)元只用了120個(gè)樣本,不僅樣本量減少32%,翻襪子速度也比PI提升了30%。


Benjie’s Olympics 公布星動(dòng)紀(jì)元銀牌任務(wù)(翻襪子)第一

這三項(xiàng)任務(wù),星動(dòng)紀(jì)元均是全球第一,并創(chuàng)下新世界紀(jì)錄。

全靠自研VLA具身模型控場

星動(dòng)紀(jì)元能在如此嚴(yán)苛賽事中取得成績,靠的不是運(yùn)氣,自研的VLA具身大模型功不可沒。

該模型具備三個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢,沒有一個(gè)是虛的,個(gè)個(gè)都能派上大用場。

第一個(gè)優(yōu)勢,是基礎(chǔ)模型知識遷移能力,也就是讓機(jī)器人學(xué)東西不費(fèi)勁。

傳統(tǒng)具身智能模型依賴海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),泛化能力受限。

這就好比教一個(gè)小孩認(rèn)蘋果,你得給他看一萬張?zhí)O果的照片他才能記住。換一種光線、換一種顏色的蘋果,他可能又不認(rèn)得了。

而星動(dòng)紀(jì)元依托強(qiáng)大的知識遷移能力,大幅優(yōu)化數(shù)據(jù)利用率。

他們先教會小孩“什么是水果”這個(gè)概念,再讓他去認(rèn)蘋果、橘子、香蕉,這樣就快多了。

單說翻襪子這個(gè)任務(wù),星動(dòng)紀(jì)元只用了120組訓(xùn)練樣本,就比另一支團(tuán)隊(duì)用176組樣本做得還要好。

這意味著機(jī)器人能很快適應(yīng)新場景,研發(fā)成本和耗費(fèi)時(shí)間都大大降低。



第二個(gè)優(yōu)勢,是讓機(jī)器人看得更清楚,尤其是那些小東西。

一個(gè)會移動(dòng)的機(jī)器人,它的“眼睛”(攝像頭)是跟著身體一起動(dòng)的??拷繕?biāo)的時(shí)候,角度在變、距離在變,傳統(tǒng)的方法很容易“看花眼”。

星動(dòng)紀(jì)元的模型引入了自適應(yīng)視覺注意力機(jī)制。

名字很長,但原理很簡單:自動(dòng)盯著鑰匙、鎖孔、果皮這類細(xì)小又關(guān)鍵的東西看,自動(dòng)把它們看得更清楚、特征更突出,就算環(huán)境很亂、機(jī)器人底盤輕微晃動(dòng),也能精準(zhǔn)識別。



第三個(gè)優(yōu)勢,是讓機(jī)器人反應(yīng)變快,手還很穩(wěn)。

傳統(tǒng)模型的工作方式是“做完一步,再看下一步”,模型單次生成超1秒的運(yùn)動(dòng)軌跡,響應(yīng)慢、誤差易累積。

比如,翻襪子過程中襪子突然變形了,等機(jī)器人想完下一步怎么做,襪子已經(jīng)滑到別處去了。

星動(dòng)紀(jì)元采用異步高頻推理與短時(shí)域規(guī)劃策略,可在當(dāng)前軌跡未完成時(shí),同步預(yù)測下一段運(yùn)動(dòng)軌跡,生成后立即切換執(zhí)行。



如圖所示,機(jī)器人的一個(gè)關(guān)節(jié)沿著Chunk 1的路徑運(yùn)動(dòng),直到Chunk 2出現(xiàn)的垂直線,然后你開始沿著該路徑運(yùn)動(dòng),直到Chunk 3出現(xiàn),依此類推。

這樣一來,每條路徑的最后一段其實(shí)用不上,因?yàn)樾碌穆窂娇倳崆俺霈F(xiàn),機(jī)器人直接切換過去就行。

簡單來說,機(jī)器人在做當(dāng)前動(dòng)作的同時(shí),大腦已經(jīng)在預(yù)判下一步、下下一步該怎么走了。

一旦新的路徑算出來,機(jī)器人立刻切換過去,中間不等待。每條規(guī)劃的路其實(shí)最后一段都用不上,因?yàn)樾碌穆房倳崆俺霈F(xiàn)。規(guī)劃得越頻繁,機(jī)器人就越靈敏。

所以在翻襪子這種襪子不斷變形的任務(wù)里,星動(dòng)紀(jì)元的機(jī)器人能快速調(diào)整動(dòng)作,重新找到襪口,一氣呵成。

這三項(xiàng)改進(jìn)加在一起,效果就更明顯了。

星動(dòng)紀(jì)元的機(jī)器人不僅眼看得清,手指靈活,還可以理解工具怎么用,雙手協(xié)同干活,甚至能完成多步驟、需要長時(shí)間規(guī)劃的任務(wù)。

正是這套全自研的VLA具身模型,讓星動(dòng)紀(jì)元在“只允許移動(dòng)機(jī)器人參賽”這條硬規(guī)則下,不僅沒有吃虧,反而把移動(dòng)帶來的動(dòng)態(tài)不確定性,變成了自己的護(hù)城河。

冠軍團(tuán)隊(duì),不止于賽事

這不是星動(dòng)紀(jì)元第一次屠榜了。

2025年10月,星動(dòng)紀(jì)元?jiǎng)?chuàng)始人陳建宇與斯坦福大學(xué)Chelsea Finn(PI聯(lián)合創(chuàng)始人)團(tuán)隊(duì)研發(fā)了Ctrl-World可控生成世界模型

該模型在全球具身智能頂級世界模型權(quán)威評測WorldArena榜單中,超越谷歌、英偉達(dá),斬獲具身任務(wù)全球第一。

2026年2月,雙方再次聯(lián)合提出VLAW框架,首次實(shí)現(xiàn)VLA策略與動(dòng)作條件世界模型的協(xié)同迭代優(yōu)化。星動(dòng)紀(jì)元也成了唯一和PI兩次合作的中國具身公司。

陳建宇對端到端VLA范式有多堅(jiān)持呢?



2020年從加州大學(xué)伯克利博士畢業(yè)后,陳建宇回到母校清華大學(xué),擔(dān)任交叉信息研究院助理教授,28歲成為清華博導(dǎo),2023年創(chuàng)辦星動(dòng)紀(jì)元。

2024年9月,星動(dòng)紀(jì)元成為全球首個(gè)提出分頻VLA的團(tuán)隊(duì),PI、Figure、Google、NVIDIA都得排在它后面。

同年12月,該公司發(fā)布融合世界模型的VLA算法框架Video Prediction Policy(現(xiàn)已開源)。

2025年,星動(dòng)紀(jì)元自研的ERA-42端到端VLA具身大模型,實(shí)現(xiàn)了對全尺寸雙足人形機(jī)器人全身及五指靈巧手的精準(zhǔn)控制,成為全球僅有的四家能做到這一點(diǎn)的公司之一。

技術(shù)的終極價(jià)值,在于實(shí)用。

賽場之外,星動(dòng)紀(jì)元的VLA具身大模型已在多個(gè)領(lǐng)域落地。

物流方面,其與順豐合作;在制造業(yè)方面,與吉利、北汽合作;在商業(yè)服務(wù)、家庭服務(wù)領(lǐng)域,已與海爾、聯(lián)想、世紀(jì)金源等企業(yè)達(dá)成合作。



在今年中關(guān)村論壇亮相的智能分揀機(jī)器人,就是星動(dòng)紀(jì)元真干活機(jī)器人的代表。

日常工作中,它不僅能完成藥品、日化品、包裹的分揀及掃碼,還能完成“零部件抓取-高精度裝配-質(zhì)量檢測”等制造業(yè)場景的任務(wù)。

在商業(yè)服務(wù)領(lǐng)域,星動(dòng)紀(jì)元的機(jī)器人負(fù)責(zé)門店客座清潔、物品遞送、導(dǎo)游導(dǎo)覽等工作。其中,部分場景效率當(dāng)前達(dá)到70%~80%。

星動(dòng)紀(jì)元做的事倒是很符合Benjie’s Olympics賽事的初衷:讓有用的機(jī)器人在這里誕生,讓只活在Demo里的技術(shù)永遠(yuǎn)死去。

當(dāng)越來越多的玩家從炫技轉(zhuǎn)向?qū)嵱?,會發(fā)現(xiàn)在機(jī)器人這場長跑里,真正的對手從來不是別人,而是那個(gè)人類習(xí)以為常、機(jī)器卻步履蹣跚的物理世界。

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