近日,跨維智能發布業內首款基于 Sim2Real 具身智能引擎定義的人形機器人——DexForce W1。
作為行業首款AI定義的人形機器人,W1堪稱AI與機器人的完美結合,實現了AI和Physical AI之間的端到端。AI層面,以跨維DexVerse? 具身智能引擎為核心,其“海量數據生成+高效仿真”可直接完成多環境的真機部署、應用的極速切換;本體層面,W1采用高度仿人結構,具備34個動力單元,可做到高度靈活與多場景通用,再搭配跨維純視覺空間智能傳感器,實時感知,精準控制,使之成為可落地的通用具身智能機器人,首次實現了從仿真到數據、到模型,再部署到真機的端到端閉環。
依托 DexVerse? 具身智能引擎,從虛擬仿真快速落地真實世界
眾所周知,想讓機器人具備真正的智能并應用于真實世界中,需要機器人通過多維感知去理解真實世界,并構建空間模型,從而實現空間、場景、環境的認知、理解與交互。而用于訓練空間感知與理解模型、具有精準標注的空間數據的稀缺已成為行業共識,傳統采用人工采集標注數據的方案,成本巨大、耗時長且難以覆蓋所有場景變化(即無法解決Real2Real Gap)。作為全球少數商業落地的具身智能引擎, 跨維 DexVerse? 具身智能引擎,基于 Sim2Real 核心技術,從光線的折射、物體的摩擦系數、剛體/流體的變化,每一個細節都細致建模。這一仿真環境就像是一座為機器人專屬定制的“訓練場與演化場”,源源不斷地為W1 提供海量、多元的數據“養料”。
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數據生成之后,DexVerse? 引擎可以利用海量數據和仿真結果,快速調整、優化模型。經過測試優化的模型,可以迅速匹配到對應的機器人硬件與軟件系統中,跳過繁瑣的適配流程,可讓 W1 能第一時間將新能力應用到實際的多元場景作業里。
在機器人本體定義和設計上,與傳統依賴大量實物試驗的機器人研發模式相比,跨維智能通過DexVerse? 引擎定義本體的方式有著無可比擬的優勢。傳統模式下,研發一款新型機器人,需要耗費大量時間、資金用于制造實體樣機,反復在真實場景測試,一旦出現設計缺陷,改進成本極高。
而跨維智能依托DexVerse? 引擎,在仿真階段就從各個角度完善產品設計,從W1的視角去感知環境,以W1的雙臂、雙手去與周邊交互,不僅確保了機器人的作業空間可達性、減少了動作干涉,更通過這個交互的過程反復優化了本體的結構設計。這個反復優化本體結構設計的過程結合了跨維的AI技術,有別于傳統設計過程完全依賴機械設計工程師的經驗的方式,跨維創新性的采用了在參數空間中進行離散加局部連續優化的方法,使得W1的構型對各種作業場景及任務的適應能力更強,同時保留了設計師的原創概念。
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純視覺仿人雙眼,賦予 W1 感知真實世界的能力
感知方面,W1 搭載跨維智能純視覺空間智能傳感器,采用多圖像傳感器模塊化設計,體積小巧更易拓展,為感知算法提供更高上限。
搭配跨維自研成像算法可應對各種復雜環境光照,如強光直射、陰影區域、低光照等環境下,利用深度學習等技術,對不同光照條件下的物體特征進行學習和建模,從而更準確地識別目標物體。在復雜光照下,算法能夠通過對光線傳播和反射的建模,更準確地計算物體的三維位置和形狀,幫助 W1 更好地理解周圍環境的空間結構。
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視覺傳感器具備微秒級的多目圖像同步性能,確保了多個攝像頭在微秒級的時間精度內同時采集圖像,保證了這些圖像能夠在同一時刻反映環境信息,使得W1的整體系統能夠快速獲取和處理環境圖像,為實時決策提供支持。在人機交互場景中,更是可以快速感知人類的動作和表情,并及時做出相應的反應,實現自然、流暢的交互。
6厘米的雙目基線距離設計,能夠更好的模擬人類眼睛的布局,從而更好地實現仿人視覺功能。使W1具備類人級別的空間感知能力,最終將這種感知能力映射到實際的人類工具使用中,更快上手人類生產生活中的普通工具。
大小腦控制+仿人設計,實現高精度靈巧操作
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W1全身配備 34 個先進的動力單元,為機器人運行提供強勁且穩定的動力支持,確保各環節協同運作精準無誤。每個動力單元具備高達 100Mbps 的通信帶寬,如此高速的數據傳輸速率,使得各動力單元間能夠實時、流暢地交換海量信息,達成近乎同步的協調響應,讓指令下達與執行無縫銜接。
在運動控制層面,W1 達到驚人的 1000 次 / 秒的控制頻率,無論是復雜多變的精細操作,還是高速動態的任務執行,都能游刃有余地應對,確保動作精準流暢。
W1搭載 7 自由度仿人機械臂,單臂最大負載能力達到 10KG,足以應對各類較重負載任務需求,并且重復定位精度可精準控制在 ±0.5 毫米范圍內,配備的 6 自由度靈巧手,在力控制精度方面達到 20mA 的精細級別,能夠依據不同作業需求,以極其細膩的力度感知與操控反饋,靈活處理各種精細物件,實現人機交互場景下的柔順操作。
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作為業內首款基于 Sim2Real 具身智能引擎定義的人形機器人,跨維智能W1 創新性地為具身智能機器人從初始藍圖設計、復雜模型訓練,再到多元落地應用的完整鏈路,塑造全新標準范式,是跨維智能邁向Physical AGI的堅實一步。未來,W1 有望領航未來多行業智能化變革,驅動諸如智能制造、科研教育、醫療、物流、服務等行業向高效、智能、精準進階。
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