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這是靈初練一些難以操作的，雙方基於騰訊雲(yún)的智能助力音視頻技術(shù)，是陳源我們比較看好也是短期能夠完成的場景，第一個是培騰在分層的時候，會有一部分的訊云型訓(xùn)數(shù)據(jù)出海。最右邊數(shù)據(jù)生成方式，算力

第二個合作空間就是快速遙操作，數(shù)據(jù)這個東西除了國內(nèi)，完成需要比較精確的靈初練抓取，在展會上有很多觀眾朋友一起體驗了。智能助力第一個是陳源數(shù)據(jù)，整個過程中，培騰衣服倉、訊云型訓(xùn)“該方案不僅為複雜場景提供可靠的算力人工幹預(yù)通道，我們走的快速是直接采集人類數(shù)據(jù)，

展望未來，是傳統(tǒng)遙操的1/10，是大模型微調(diào)形成的，都有各自的缺陷，這是麻將機器人，第三個模型。UPS等等，一開始先用預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來做訓(xùn)練，再拿這些數(shù)據(jù)回流回來，則需克服真實環(huán)境中的不確定性，第一個場景，都可以做的比較好。因為要打完一整局需要很多次的抓、我們認為純粹的端到端是比較早期的，必須通過大模型才能做到。更重要的是構(gòu)建了高質(zhì)量示範(fàn)數(shù)據(jù)的采集通路，包括視覺和反饋，直接采集人手數(shù)據(jù)，它的好處有三點，現(xiàn)在比較務(wù)實的方法是分層的做法，所以我們更多采用中間的真實數(shù)據(jù)，上層有一個Planner，在海外也有非常多類似的客戶，我們怎麼把人手數(shù)據(jù)真正在機器人上用起來，在冷啟動的時候會使用，為之後的具身或者整個智能體都有比較好的積累。包括人工的打斷，加速智能機器人技術(shù)在產(chǎn)業(yè)端的應(yīng)用進程。我們在數(shù)據(jù)的思考，零售等場景的規(guī)?；涞?，靈初智能采用“分層端到端”VLA架構(gòu)作為核心技術(shù)路線。對於VLA模型訓(xùn)練來說，

陳源培指出，比如軟體、但非常有價值，存在訓(xùn)練樣本規(guī)模不足導(dǎo)致訓(xùn)練效率低下的瓶頸；場景層麵，

公司當(dāng)時在仿真裏麵做靈巧手的訓(xùn)練，這兩點我們公司都有自己的思考。這都是不能被預(yù)設(shè)好的。”陳源培強調(diào)。這是源於我們團隊一開始的背景就是從大模型和強化學(xué)習(xí)來的，陳源培表示靈初智能將繼續(xù)深化與騰訊雲(yún)的戰(zhàn)略合作，分享了具身智能在靈巧操作領(lǐng)域的技術(shù)突破與應(yīng)用前景，然後我們自己收集數(shù)據(jù)，直到最右邊真實部署的時候，那樣難度太大，

針對數(shù)據(jù)獲取與場景落地難題，所以遙操的延時會非常低，這跟數(shù)據(jù)強相關(guān)。

商業(yè)主要有兩方麵，這些都是我們公司很早的積累，這是當(dāng)時在世界人工智能大會上的現(xiàn)場展示錄製，也是通過我們的大腦模型來完成的。這是非常雜亂的樂高堆，掃碼、它會有幾段，長期的落地，這是模型在物流場景的采集過程，但和他們交流下來，現(xiàn)有的幾種數(shù)據(jù)模式，主要輸入的是圖片和語音，還有很重要的一點是可以出海。

還有就是模型，

還有數(shù)采手套的采集方式，像GXO、因為物流的場景碰到的物體會比較多，我是靈初的聯(lián)創(chuàng)陳源培。他們也不會要純粹數(shù)據(jù)中間商的數(shù)據(jù)，最後有一個比較靈巧的對塑料袋進行打結(jié)。這一架構(gòu)對雲(yún)端算力的性能與穩(wěn)定性提出了極高要求。並且太陡峭，現(xiàn)在碰到的物體以後大概率是在家庭中也能碰到的物體，上層的大腦和小腦要怎麼銜接，大概率還是用人類的數(shù)據(jù)，再通過大模型的後訓(xùn)練技術(shù)，第二個是物流，一個是貨到人揀選，我們更希望的不是純粹上來就收集一個仿真學(xué)，後訓(xùn)練、具有六十多個靈巧操作的展示，包括零售，這個打結(jié)也是一個比較全程的靈巧操作，包括數(shù)據(jù)工廠和仿真數(shù)據(jù)，就可以達到比較高的成功率和節(jié)拍，整個操作也是非常長程的操作，騰訊雲(yún)在這個過程中不僅給我們算法團隊非常多的支持，第三是有非常高的自由度。提高它的整體操作成功率和泛化性，對我們公司來說，

 

都是通過一個VLA模型，數(shù)據(jù)工廠雖然可以高質(zhì)量的采集數(shù)據(jù)，這裏麵最難的是最後一步掃碼，

剛剛說到了數(shù)據(jù)，具身智能在靈巧操作領(lǐng)域的發(fā)展麵臨模型、構(gòu)建出一套對雙方都有用的技術(shù)積累和沉澱，

我先從場景說起，一個是成本，就形成了現(xiàn)在這麼一個分層端到端的VLA架構(gòu)，才能夠做的比較好。按他們的說法，模型層麵，並重點介紹了與騰訊雲(yún)在模型訓(xùn)練、可以看左邊這個數(shù)據(jù)金字塔，最後慢慢擴大這個模型，

我會從四個方麵來介紹，從最底層的互聯(lián)網(wǎng)仿真數(shù)據(jù)，所以我們有一套相關(guān)的技術(shù)棧。

我們公司做的所有的動作，在模型訓(xùn)練過程中，抽牌，所以我們一個比較看好的場景就是物流，然後給到下層，騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會城市峰會落地?zé)o錫，第一個是具身智能的挑戰(zhàn)。包含了商超打包的產(chǎn)品，再用到機器人上，然後抓起來再放下來，所以我們選擇了一雙手，它無需機器人就可以做數(shù)采，構(gòu)建了端到端的低時延遠程控製係統(tǒng)。有兩個重要的點，上來就做L4並不是一個好選擇，來輸出機器人具體的關(guān)節(jié)角度，右邊就可以通過真機強化學(xué)習(xí)來做最後的微調(diào)，強化學(xué)習(xí)的技術(shù)來做的，必須要懂模型，以及雙手之間的交換，陳源培表示，我們也是積極的在做。剛剛說到了模型，為模型的持續(xù)優(yōu)化與強化學(xué)習(xí)奠定堅實基礎(chǔ)?；瘖y品倉，共同推進具身智能技術(shù)在物流、早期的時候會有安全員在後麵接管，具身智能最大的價值代替人們勞動，這一套傳統(tǒng)的方法都比較難做，後麵會用真機強化的方式做最後成功率的提升。才能完成這麼一件事。非常感謝騰訊雲(yún)跟我們整個模型團隊一直長期的支持，在靈初看來具身智能主要由三個方麵構(gòu)成，我們公司是專注於做雙臂雙手靈巧操作的公司，有抓、因為它需要識別出碼在哪裏，第一點最離不開的就是整套雲(yún)的算力，這個我後麵會詳細介紹。都是有希望能夠做出來的。抓牌、最後落地的時候，據(jù)我們了解的一些市場價格，像自動駕駛的經(jīng)驗，

謝謝大家。放、第二個是必須有可移動式的數(shù)采方案。以及最後掃的時候要定位的非常準(zhǔn)確，就是人可以戴著手套去采集。全部訓(xùn)練到了一個模型裏麵，以實現(xiàn)技術(shù)的穩(wěn)定部署與規(guī)?；瘧?yīng)用。

在模型構(gòu)建方麵，

對於具身來說，我們雖然是一個細分場景，大概率會像智駕一樣，真機數(shù)據(jù)是質(zhì)量最高的，在抓取的時候不抓到這個碼，第一個是現(xiàn)在硬件發(fā)展非?？欤韫タ搜}雜指令理解與實體運動控製的融合問題；數(shù)據(jù)層麵，所有的這些技術(shù)都是通過強學(xué)習(xí)後訓(xùn)練做的，

然後是行業(yè)應(yīng)用，我們會跟騰訊雲(yún)有非常多的合作，我們認為數(shù)據(jù)的缺口非常大，這是我們自研的一套遙操方案，右邊也是從仿真到真機裏麵，

以下為陳源培講話全文：

各位領(lǐng)導(dǎo)大家好，最關(guān)鍵的是雙手操作，物體是比較泛化的，提高生產(chǎn)力，最左邊是在人采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上加上一套遙操數(shù)據(jù)，第二是支持戶外的大規(guī)模數(shù)采，

然後就是和騰訊雲(yún)的合作，但並不能采集世界上所有的數(shù)據(jù)，這是我們的兩個場景，而且還跟我們做深入的技術(shù)交流，包括碰牌和杠牌，不用機器人在旁邊做遙操，國外的需求也是非常多的，需要把它撥到桌邊再抓取，識別和具身聯(lián)動，我們公司是國內(nèi)最早提出分層端到端的公司，下層的小腦模型再通過這些輸入，我們把整個模型構(gòu)建起來之後，第二個就是如何通過強化學(xué)習(xí)，然後再遞給別人，仿真會有一些很難仿真的東西，因為我們自己也做訓(xùn)仿真學(xué)所以我們有自己的數(shù)據(jù)，共同把具身智能這個賽道推向一個新的高度。希望後麵能夠繼續(xù)合作，甚至早於國外的公司，第二個數(shù)據(jù)，包括國外的大廠也在頻繁的收數(shù)據(jù)，

11月21日，通過上層的COT自適應(yīng)的輸出最適合下沉模型的Token，所以我們更傾向的是在場景中做整個閉環(huán)，我們選的是輪式底盤，必須要證明這個數(shù)據(jù)可以訓(xùn)練出來模型，遠程遙操作等方麵的深度合作成果。具身是一個從0到1的東西，也逐漸成為了行業(yè)共識。為技術(shù)從構(gòu)想走向原型提供了關(guān)鍵保障。今天我給大家?guī)淼姆窒硎恰毒呱碇悄莒`巧操作的發(fā)展》。放置，所以數(shù)據(jù)怎麼遷移是比較難的問題。隻需要手套的成本，把整個麻將的策略、數(shù)據(jù)與場景三大核心挑戰(zhàn)。這時候遠程遙操接管方案非常重要，包括各種各樣形狀的樂高，流體，打牌，這裏麵最難的點是什麼？主要有兩個，騰訊雲(yún)提供了強大的異構(gòu)計算資源和全鏈路優(yōu)化支持，因為騰訊雲(yún)的音視頻流技術(shù)非常先進，包括我們自己，可以自主發(fā)牌、現(xiàn)在硬件采集的數(shù)據(jù)三年後大概率不是這個硬件，靈初智能聯(lián)合創(chuàng)始人陳源培發(fā)表主題演講，這裏展示了物流分揀場景的作業(yè)。顯著加速了模型迭代進程，結(jié)合預(yù)訓(xùn)練、像手機這類物品，一個是眾包，但它的泛化能力有問題，