北京人形机器人开源VLA大模型XR-1 助力高效作业-A³·爱力方

机器人存在的意义，究竟是什么？

在北京人形机器人创新中心看来，这个问题的答案，始终明确而坚定：机器人，最终，是为了“能干活、会干活”。

是为了，能够真正地走入工厂，乃至千家万户，去完成那些重复、繁重、高危的实际任务，并创造出真实、可感的价值。

今天，我们离这个目标，又近了一大步。

在12月18日的一场直播中，北京人形机器人创新中心，正式宣布，开源其核心的、具身智能跨本体视觉语言动作（VLA）大模型——XR-1。

这，并非又一次单纯的技术共享。

它是一次，系统性的、全栈式的能力开放。它旨在，为整个行业，提供一套，从高质量的数据、高保真的数字资产，到核心的模型算法的、完整的“工具箱”。

其唯一的目的，是去系统性地，解决“机器人如何才能‘能干活、会干活’”这一最核心、也最根本的难题。

要让机器人，像人类一样，灵巧、智能地完成任务，关键，在于其“脑”的协同。

北京人形机器人创新中心，将这一复杂的体系，解构为了“具身大脑”与“具身小脑”两个部分。

而XR-1，正是北京人形，为其机器人所打造的、“超级具身小脑”的、最重要的组成部分。

这，并非一个停留在实验室中的理论模型。

它，刚刚在由中国电子技术标准化研究院所组织的、基于国家标准的“求索”具身智能测评（EIBench）中，成为首个、也是唯一一个，通过了全部测试的VLA模型。

这项测评的核心目标，正是直击具身智能领域，数据难以复用、模型泛化性差、安全性难以保障等一系列产业痛点。其严苛的考核标准，恰恰印证了XR-1，面向“实干”场景的、硬核的能力。

XR-1的出色性能，源于其三大技术创新。

其一，是独创的UVMC（多模态视动统一表征）技术。
这项技术，可以将视觉的观察、语言的指令，以及机器人的动作，在一个统一的表征空间中，进行学习。这使得，机器人能够，直接利用海量的人类视频，来进行训练，从而极大地，降低了训练的成本，并提升了训练的效率。

其二，是“三阶段”的训练范式。
通过“多模态预训练 → 跨本体主网络训练 → 特定场景微调”这三个阶段，模型，能够先积累起通用的操作知识，然后再快速地，适配到具体的任务之中，从而实现了，通用性与专用性的、精妙的平衡。

其三，是超百万级的、自有数据的驱动。
其性能的根基，来自于北京人形机器人创新中心，在过去数年间，所积累的、超过百万条的、来自多种不同机器人本体的、真实的操作数据。

XR-1出色的泛化与学习能力，离不开高质量、大规模数据的“喂养”。

此次同步开源的RoboMIND V2.0数据集，正是其能力的重要源泉。

其核心，在于一种“真虚结合”的双引擎数据构成：

而这其中，高质量的虚拟仿真数据，又源自于另一个，同样被开源的、名为ArtVIP的数据集。

这个被英伟达的Isaac Sim 5.1，在全球范围内，唯二官方引用的高保真数字资产数据集，致力于，在仿真环境中，复刻一个物理准确、视觉真实的平行世界。

它，是目前已开源的、全球最精细的、复杂铰接物体库。

它提供了，涵盖橱柜、冰箱、笔记本电脑等数百种高精度的铰接物体。这些物品，不仅外观逼真，更内置了精确的物理属性，以及符合因果关系的交互逻辑。

这意味着，基于ArtVIP所构建的仿真场景，能够生成出，与真实世界几乎无异的机器人操作轨迹数据，并将其，直接用于训练像XR-1这样的模型。

它，正在极大地，弥合“仿真”与“现实”之间的鸿沟，让机器人在投入真实的工作之前，已在数字的世界中，经历了成千上万次的“岗前培训”。

实际上，北京人形机器人创新中心的这一整套技术方案，早已走出了实验室，并在多个真实的行业场景中，开始“干活”。

在福田康明斯的工厂里，机器人正在学习，如何更智能、更柔性化地，去搬运零部件的箱体。

在中国电科院的高压电力场景中，机器人，正在代替人类，进行高危的电力设备巡检作业。

这一切，都指向同一个核心的目标：

让机器人技术，褪去其炫技的光环，回归到解决实际问题的、最根本的本质。

通过开源XR-1、RoboMIND V2.0和ArtVIP，北京人形机器人创新中心，不仅分享了其自身的技术成果，更是为整个具身智能的社区，提供了一套，从数据、训练工具，到核心模型的、完整的“干活”的工具箱。

当开发者们，能够更便捷地，获取高质量的数据、训练出能够跨本体泛化的模型、并在高保真的仿真中，快速地验证其想法时，那个机器人真正融入我们的生产生活、成为我们可靠的“劳动者”的时代，才会，加速到来。