MiniCPM-Robot全本地部署:断网机器狗与33Hz推理框架
HeyToha · x · 2026-07-25
作者指出当前多数机器人演示极度依赖稳定的Wi-Fi和云端算力，一旦网络变弱或任务变长就会崩溃。而最新发布的 MiniCPM-Robot 系列通过结合上下文记忆与完全本地追踪能力，展示了在恶劣环境下的真实部署潜力。
该发布主要包含三大核心组件：
- MiniCPM-RobotTrack：能在 Unitree Go2 Edu 机器狗上实现完全离线的目标跟随，端到端延迟约 180ms（5+ Hz）。即便物理断开网络，依然能持续决策。
- MiniCPM-RobotManip：一个 1.5B 参数的 VLA（视觉-语言-动作）模型。它能在多步操作中利用历史视觉上下文（如记住按按钮的次数、物体是否已移动、遮挡后继续任务），且没有推理成本的爆炸式增长。
- PhyAI 开源推理框架：针对 Physical AI 的底层设施，通过 CUDA Graph 优化和自定义 Triton 算子，将推理频率从 10 Hz 提升至 33 Hz 甚至 36 Hz。
此外，模型采用了视觉 token 压缩技术，在保持与 Qwen-VLA 和 π0.5 竞争力的同时，将视觉计算量削减了约 50%，有效降低了硬件成本与功耗。
所属事件:OpenBMB开源具身模型MiniCPM-Robot，实现断网不断联(10 条相关)→
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