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IT之家 1 月 23 日消息，如何將視覺語⾔基礎模型（Vision⠠Language⠠Models,⠠VLMs）應⽤於機器⼈以實現通⽤操作是具身智能領域的⼀個核⼼問題，這⼀⽬標的實現受兩⼤關鍵挑戰製約：

VLM 缺少精確的 3D 理解能⼒：通過對⽐學習範式訓練、僅以 2D 圖像 / ⽂本作為輸⼊的 VLM 的天然局限；

⽆法輸出低層次動作：將 VLM 在機器⼈數據上進⾏微調以得到視覺 - 語⾔ - 動作（VLA）模型是⼀種有前景的解決⽅案，但⽬前仍受到數據收集成本和泛化能⼒的限製。

上海智元新創技術有限公司官方今日發文稱，北⼤攜⼿智元機器⼈團隊提出 OmniManip 架構，基於以對象為中⼼的 3D 交互基元，將 VLM 的高層次推理能力轉化為機器⼈的低層次高精度動作。

針對⼤模型幻覺問題和真實環境操作的不確定性，OmniManip 引⼊了 VLM 規劃和機器⼈執⾏的雙閉環係統設計，實現了操作性能突破。目前項⽬主⻚與論⽂已上線，代碼與測試平台即將開源。

IT之家從智元機器人官方獲悉，OmniManip 的關鍵設計包括：

基於 VLM 的任務解析：利⽤ VLM 強⼤的常識推理能⼒，將任務分解為多個結構化階段（Stages），每個階段明確指定了主動物體（Active）、被動物體（Passive）和動作類型（Action）。

以物體為中⼼的交互基元作為空間約束：通過 3D 基座模型⽣成任務相關物體的 3D 模型和規範化空間（canonical space），使 VLM 能夠直接在該空間中采樣 3D 交互基元，作為 Action 的空間約束，從⽽優化求解出 Active 物體在 Passive 物體規範坐標係下的⽬標交互姿態。

閉環 VLM 規劃：將⽬標交互姿態下的 Active / Passive 物體渲染成圖像，由 VLM 評估與重采樣，實現 VLM 對⾃身規劃結果的閉環調整。

閉環機器⼈執⾏：通過物體 6D 姿態跟蹤器實時更新 Active / Passive 物體的位姿，轉換為機械臂末端執⾏器的操作軌跡，實現閉環執⾏。

此外，OmniManip 具備通⽤泛化能⼒，不受特定場景和物體限製。團隊已將其應⽤於數字資產⾃動標注 / 合成管道，實現⼤規模的機器⼈軌跡⾃動采集。該研究團隊將開源泛化操作⼤規模數據集和對應的仿真評測基準。

據IT之家此前報道，以“天才少年”身份加入華為的稚暉君於 2022 年底宣布離職，創業智元機器人。2024 年 9 月 3 日，智元機器人完成 A++++++ 輪融資，估值已超過 70 億元，得到了包括北汽、上汽、比亞迪在內的國內汽車巨頭支持。

目前，智元機器人量產的第 1000 台通用具身機器人已於本月（1 月 6 日）正式下線，其中包括 731 台雙足人形機器人（遠征 A2 / 靈犀 X1）和 269 台輪式通用機器人（遠征 A2-D / A2-W）。