星海图WRC展示G0.5模型，直指机器人泛化与精度难题
量子位 · wechat · 2026-08-20
在世界机器人大会（WRC）上，星海图以500平米展台展示了其在具身智能“生产力觉醒”方面的进展，核心在于解决机器人从“能自主干”到“能快准泛化地干”的跨越。
技术核心：G0.5 VLA模型
- 统一自回归架构：将视觉理解、具身推理和动作生成统一在同一个 Transformer Decoder 中，实现了“想”与“做”的连续生成，支持长程任务（如京东前置仓的全流程拣选打包）。
- 泛化能力：针对真实世界的柔性物体（如折纸盒、叠衣服）和刚性物体，G0.5能根据实时状态调整动作，已能泛化到上万种SKU。
生产力三要素：
- 泛化：不依赖特定环境，面对未见过的物体和地形（如双足机器人Kengo）能自适应。
- 精度：在工业装配场景中，结合强化学习将操作精度控制在1mm以内，成功率达99.9%，效率提升400%。
- 效率：在真实业务流中（如前置仓），端到端任务耗时控制在可接受范围。
数据与飞轮：星海图坚持全栈自研（本体、模型、数据闭环），通过自研机器人（R1、Kengo等）采集高质量真实数据，驱动模型与硬件的协同迭代。
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