InternVLA·M1 – 上海AI Lab開源的具身雙系統操作大模型

InternVLA·M1：引領具身操作新紀元，智能決策與自主執行的融合大腦。

InternVLA·M1 概述

InternVLA·M1，由上海人工智能實驗室傾力打造，是一款革新性的具身操作智能核心，專為指令跟隨任務而設計的雙系統操作大模型。它精心構建了一個集“思考-行動-自主學習”于一體的完整閉環，精通高階的空間推理與任務規劃，為機器人賦予了前所未有的智能決策與自主執行能力。

核心亮點

• 卓越的空間智能：InternVLA·M1 能夠處理復雜環境下的空間關系，進行精準的推理和周密的任務規劃，將自然語言指令轉化為一系列連貫的操作。
• 創新的雙系統訓練模式：該模型采用獨具匠心的兩階段訓練策略：首先通過空間感知預訓練，夯實其空間理解與規劃的根基；隨后，輔以隱式空間推理的動作后訓練，實現高效的動作學習與優化。
• 極致的訓練效率與成本效益：僅需“空間規劃提示”，即可實現高效訓練，顯著壓縮了訓練時間和成本，讓尖端AI技術觸手可及。
• 無與倫比的指令跟隨與泛化能力：在 SimplerEnv 等一系列公開操作基準測試中，InternVLA·M1 表現卓越，其指令跟隨能力和對未見物體的泛化能力均遠超同類模型，達到國際領先水平。
• 自主學習驅動的閉環控制：通過構建“思考-行動-自主學習”的完整循環，模型能夠不斷從實踐中汲取經驗，自我優化操作策略，適應動態變化的環境。
• 強大的復雜場景適應性：依托自研的 InternData-M1 仿真平臺進行大規模預訓練，InternVLA·M1 能夠從容應對復雜真實場景中的長程任務。

技術精髓

• 雙系統架構的協同增效：整合了空間感知預訓練與動作后訓練，實現了對空間環境的深度理解與精準操作。
• 空間感知預訓練的先導作用：借助海量仿真數據，模型能夠掌握空間關系的感知與推理，為后續的精細化任務規劃打下堅實基礎。
• 動作后訓練的精益求精：通過隱式空間推理，模型得以高效學習具體動作的執行細節，從而提升操作的精度和流暢度。
• 空間規劃提示的智能引導：引入創新的空間規劃提示機制，顯著提升了模型在任務規劃與動作生成方面的效率，簡化了訓練流程。
• 閉環控制的持續進化：通過“思考-行動-自主學習”的閉環設計，模型在實際操作中得以持續迭代與優化，展現出強大的環境適應性。
• 大規模仿真數據的基石作用：自研仿真平臺 InternData-M1 提供了海量高質量訓練數據，為模型的深度預訓練提供了有力支撐。
• 指令驅動的交互模式：能夠精準解析自然語言指令，并將其轉化為一系列智能操作，實現無縫的指令跟隨。

項目資源

• 官方網站：https://internrobotics.github.io/internvla-m1.github.io/
• GitHub 倉庫：https://github.com/InternRobotics/InternVLA-M1
• HuggingFace 模型庫：https://huggingface.co/collections/InternRobotics/internvla-m1-68c96eaebcb5867786ee6cf3
• HuggingFace 數據集：https://huggingface.co/datasets/InternRobotics/InternData-M1
• 技術論文：https://github.com/InternRobotics/InternVLA-M1/blob/InternVLA-M1/assets/InternVLA_M1.pdf

廣闊的應用前景

• 工業自動化升級：在制造業領域，助力自動化生產線實現復雜零部件的精準組裝、高效物料搬運及智能質量檢測，顯著提升生產效率與精度。
• 智慧物流倉儲：優化物流中心的貨物分揀、搬運與存儲流程，推動倉庫管理的全面自動化，提升物流運營的效率與準確性。
• 服務機器人創新：在家庭、酒店、醫院等場景中，為人們提供便捷的清潔、送餐、護理等服務，提升生活品質與服務體驗。
• 智能安防的延伸：在安防領域，實現異常行為的智能檢測、區域的自主巡邏與安全檢查，為安防系統注入更強的智能化能力。
• 教育與科研的加速器：作為前沿的教學與科研工具，賦能學生與研究人員深入探索機器人技術、人工智能及自動化控制的奧秘。
• 災難救援的得力助手：在緊急救援場景下，執行搜索、救援及物資運輸任務，最大限度地減少人員傷亡，提高救援效率。
• 農業現代化的驅動力：賦能農作物種植、采摘、灌溉等環節的自動化與智能化，全面提升農業生產力。