InternVLA-A1 – 上海AI實驗室開源的具身操作大模型

InternVLA-A1：具身操作的革新者，理解、想象、執行一體化，支持多機器人協同與跨平臺泛化。

InternVLA-A1：人形機器人操作的智能大腦

InternVLA-A1，由上海人工智能實驗室與國家地方共建人形機器人創新中心聯袂打造，是一款劃時代的具身操作大模型。它集理解、想象、執行于一身，能夠精準高效地完成各類復雜任務。該模型巧妙融合了真實操作與模擬訓練的海量數據，借助龐大的虛實混合場景資產，自動化生成了高達600萬條的多模態語料，為機器人的智能操作奠定了堅實基礎。

核心能力亮點

• 智能理解與策略生成：InternVLA-A1 具備深度理解場景與任務指令的能力，并能通過“想象”規劃出最優操作路徑與執行步驟，為機器人的行動提供清晰指引。
• 精準高效的執行力：基于深刻的理解，模型能夠精確控制機器人執行抓取、搬運、組裝等一系列操作，確保任務的準確無誤。
• 虛實結合的泛化能力：通過整合真實世界數據與模擬訓練數據，InternVLA-A1 在虛擬與現實環境中均能展現出色的表現，極大地提升了模型的適應性和泛化能力。
• 強大的多機協同能力：該模型能夠支持多臺機器人協同工作，根據任務需求智能分配，實現高效的團隊協作，特別適用于復雜場景下的協同任務。
• “一腦多形”的跨平臺兼容性：InternVLA-A1 的獨特設計使其能夠適配包括方舟無限、國地青龍人形機器人、智元 Genie 等在內的多種機器人本體，具備卓越的通用性。
• 卓越的動態交互性能：在動態變化的環境中，InternVLA-A1 表現尤為突出，能夠實時感知環境變化并迅速作出反應，實現穩定流暢的動態交互。

技術驅動力

• 多模態數據深度融合：模型訓練得益于對真實世界、仿真環境、文本描述等多源異構數據的整合，構建了海量多模態數據集。
• 虛擬與現實的無縫訓練：通過虛實混合數據集進行訓練，確保模型在不同環境下的學習效果和適應能力。
• 自監督學習的賦能：利用自監督學習方法，模型能夠自主學習數據內在規律，提升對復雜場景的理解與適應。
• 強化學習的持續優化：通過與環境的交互，強化學習算法不斷優化模型的行為策略，實現操作技能的迭代提升。
• 跨模態信息的高效轉化：模型能夠實現視覺、語言與動作之間的無縫轉換，精準理解任務并生成相應的操作指令。
• 動態環境的實時適應：具備強大的動態適應能力，確保在高動態場景下與環境的穩定交互，從而順利完成任務。

項目資源獲取

• GitHub 倉庫：https://github.com/InternRobotics/InternVLA-A1
• HuggingFace 數據集：https://huggingface.co/datasets/InternRobotics/InternData-A1

廣闊的應用前景

• 家庭服務領域：輔助完成家務，提升生活品質。
• 工業制造領域：優化生產流程，提高生產效率與產品質量。
• 物流倉儲領域：實現自動化分揀與搬運，降低運營成本。
• 醫療護理領域：分擔醫護人員工作，改善患者護理體驗。
• 公共服務領域：提供信息咨詢與引導，提升公共服務效率。
• 教育科研領域：作為科研工具與教學助手，推動相關領域發展。