北京人形机器人创新中心 XR‑1 具身 VLA 大模型概览
| 内容 | 关键要点 | 参考来源 |
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| 模型定位 | XR‑1 是国内首个、也是唯一一个通过中国电子技术标准化研究院发布的“具身智能”国家标准（EIBench）测试的 VLA（视觉‑语言‑动作）大模型，标志着我国具身智能进入标准化验证阶段。 | |
| 技术核心 | - 跨数据源学习：同时利用真实机器人操作数据、仿真环境数据以及高保真数字资产（ArtVIP）进行训练。 - 跨模态对齐：通过 UVMC（Unified Vision‑Motion‑Control）技术实现视觉信息到动作指令的统一表征，使机器人能够“看得见、做得对”。 - 跨本体控制：模型具备多机器人平台适配能力，已在天工 2.0、UR、Franka 等 6 种机器人上完成取放、推拉、旋转、插入等多项技能测试。 |
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| 训练范式 | 1. 动作字典构建：第一阶段收集虚实多本体数据，生成通用动作词库。 2. 物理规律预训练：第二阶段对机器人动力学、接触力学等物理约束进行大规模预训练。 3. 任务微调：第三阶段在特定任务（如工厂搬运、电力巡检）上进行细粒度微调，实现知行合一。 |
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| 配套数据平台 | - RoboMIND 2.0：30 万条真实操作轨迹、1.2 万条触觉数据，覆盖 11 种场景，提供完整的“感知‑动作”训练基座。 - ArtVIP：最新高保真数字资产库，提供海量 3D 资产与场景纹理，提升仿真训练的真实度。 |
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| 测试与认证 | - 通过 EIBench 评测体系，涵盖数据格式、模型安全、可信赖度等七大指标。 - 在多机器人、多环境、多任务下的成功率、执行时长、人工干预次数等均达标，获得 CESI‑CTC‑20251103 具身智能测试证书。 |
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| 实际落地场景 | XR‑1 已在工厂物料搬运、电力巡检、运动测试等实际场景中部署，展示了机器人从“会看”到“会干活”的完整能力链。 | |
| 行业意义 | - 标准化里程碑：为国内外具身智能模型提供可复现、可比对的技术基准。 - 开源生态：模型、RoboMIND 2.0、ArtVIP 同时开源，降低技术门槛，促进上下游企业快速迭代。 - 推动规模化部署：通过统一的 VLA 框架，机器人在不同硬件平台上实现“一次训练、多处使用”，加速产业化进程。 |
简要结论
XR‑1 通过创新的跨模态、跨本体技术，实现了机器人在复杂真实环境中的自主感知与动作执行，并首次以国家标准形式获得官方认证。配套的 RoboMIND 2.0 与 ArtVIP 数据库为模型提供了海量高质量训练资源，整体开源策略为中国具身智能产业的快速发展奠定了技术与生态基础。
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