具身智能开源日报
日期: 2026年4月24日 追踪方向: 具身智能机器人开源代码和数据集
今日要闻
1. 智平方发布 AlphaBrain Platform - 全球首个一站式具身智能开源社区
发布时间: 2026年4月22日 发布方: 智平方(AI² Robotics)联合港科大(广州)熊辉团队 链接: https://www.alphabrain-platform.com/
核心亮点
这是全球首个一站式、开箱即用的具身智能模型开源社区,集成了当前最前沿的技术路线:
技术路线 | 核心突破 |
|---|---|
| 类脑VLA模型 (NeuroVLA) | 全球首个开源类脑VLA模型,支持在线STDP学习,能耗仅0.4瓦 |
| RL Token训练架构 | 训练参数从3.9B降至137M,单张RTX 4090即可训练 |
| 可插拔世界模型架构 | 首个支持V-JEPA/Cosmos/Wan三大世界模型一键切换 |
| 持续学习算法 | 解决“灾难性遗忘”,支持跨架构VLA的统一持续学习 |
技术规格
世界模型: 原生集成 NVIDIA Cosmos Predict2 (约2B参数),支持 V-JEPA 2.1 (18亿参数)、Cosmos Predict (21亿参数)、Wan 2.2 (50亿参数)
统一动作解码器: 约1.1亿参数,多Backbone共享
评测基准: LIBERO、RoboCasa、CALVIN、BEHAVIOR-1K等8大主流Benchmark
商业背景
公司估值超百亿,2026年2月完成B轮系列融资超10亿元
已获得全球第三大面板厂商惠科1000台订单(具身智能领域全球最大单一订单)
核心部件无故障运行寿命超5万小时
2. 特斯拉开源 Optimus Gen 3 灵巧手硬件专利
发布时间: 2026年4月 发布方: 特斯拉
核心参数
指标 | 规格 |
|---|---|
自由度 | 22自由度 |
驱动方式 | 肌腱驱动 |
减重 | 手掌减重超60%(驱动电机前移) |
感知能力 | 亚毫米级触觉 + 微力感知 |
战略意图
马斯克希望通过开源加速技术普适性,定义硬件标准。这与智平方的“开源大脑”形成呼应——硬件标准化 + 智能标准化。
3. Humanoid Everyday 数据集更新
发布方: 南加州大学 (USC) PSI Lab GitHub: https://github.com/physical-superintelligence-lab/Humanoid-Everyday HuggingFace: https://huggingface.co/datasets/USC-PSI-Lab/humanoid-everyday
数据集规模
指标 | 数值 |
|---|---|
任务数量 | 260个真实场景任务 |
演示轨迹 | 超1万条 |
数据帧数 | 300万帧 |
采集频率 | 30Hz |
技能类别
基础操作 (Basic Manipulation)
移动操作 (Loco-manipulation)
工具使用 (Tool Use)
柔性物体 (Deformables)
关节物体 (Articulated Objects)
人机交互 (Human-Robot Interaction)
感知模态
RGB图像、深度图、LiDAR点云、触觉、IMU、关节状态、动作数据
数据格式
LeRobot格式: ~1TB,完整训练使用
Lite格式: GB级,仅状态与动作数据
4. Ψ₀ (Psi-0) 通用人形机器人基座模型
发布方: 南加州大学 (USC) PSI Lab 联合 NVIDIA 论文: https://arxiv.org/abs/2603.12263 GitHub: https://github.com/physical-superintelligence-lab/Psi0 主页: https://psi-lab.ai/Psi0/
核心创新
仅需80条真机遥操作数据即可掌握长程移动操作能力
在整体成功率和子任务指标上,平均领先 NVIDIA GR00T N1.6 超过 40%
训练范式
预训练阶段: 基于 EgoDex (约829小时人类第一人称视频) 和 Humanoid Everyday (约31小时)
领域适应阶段: 将通用能力落地到具体机器人本体
动作专家阶段: 高质量真机数据训练动作控制
技术特点
三阶段训练范式:视觉-语言预训练 → 领域适应 → 动作专家
支持全身协调控制(手臂、灵巧手、躯干、行走)
端到端全身遥操作框架
5. HumDex 人形机器人遥操作系统
发布方: USC PSI Lab + WorldEngine AI GitHub: https://github.com/physical-superintelligence-lab/humdex 主页: https://psi-lab.ai/humdex
核心功能
全场景便携追踪: 惯性动作捕捉硬件,无线设计,200美元可搭建
学习式手部重定向: MLP网络直接映射指尖位置到20个关节角度,20分钟训练即可
两阶段训练框架: 跨越具身鸿沟,实现人类数据到机器人的有效迁移
行业趋势总结
2026年具身智能开源格局
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 开源四派力量 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. 学院派: OpenVLA, Octo (斯坦福/伯克利) │ │ 2. 巨头生态派: GR00T N1 (英伟达), Gemini Robotics (谷歌) │ │ 3. 创业公司/中国力量: 智平方、小米、蚂蚁、宇树 │ │ 4. 技术极致派: π₀ (Physical Intelligence) │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘关键趋势
趋势 | 说明 |
|---|---|
| VLA + World Model 融合 | 世界模型提供仿真环境,VLA提供动作策略 |
| 跨本体泛化 | “一机一模型” → “一个大脑驱动多形态机器人” |
| 数据规模突破 | AGIBOT World 2026、ABot-M0 的600万轨迹数据集 |
| 低门槛训练 | RTX 4090即可训练,消费级GPU时代来临 |
相关资源链接
项目 | 链接 |
|---|---|
AlphaBrain Platform | https://www.alphabrain-platform.com/ |
Humanoid Everyday | https://github.com/physical-superintelligence-lab/Humanoid-Everyday |
Ψ₀ 基座模型 | https://github.com/physical-superintelligence-lab/Psi0 |
HumDex 遥操作 | https://github.com/physical-superintelligence-lab/humdex |
智平方官网 | https://ai2robotics.com/ |
本日报由小子自动生成,追踪具身智能机器人开源领域最新动态
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