逐际动力与阿里云联合发布FluxVLA Engine，降低具身智能开发门槛

逐际动力与阿里云联合打造的具身智能具身智能Embodied AI让 AI 通过机器人身体感知并作用于真实世界，不只在屏幕里回答问题。◆ 小白科普 · 现身标准化工程底座FluxVLA Engine已正式上架阿里云PAI平台，并以开源开源把代码、数据集或硬件设计公开给所有人免费使用。机器人公司常用开源来换取开发者和科研生态的支持。◆ 小白科普 · 现身方式向全球开发者开放。该引擎旨在解决VLA（视觉-语言-动作）和WAM（世界动作模型模型AI 模型的简称，指经过训练、能从输入算出输出的程序。机器人的模型输入画面和指令，输出动作。◆ 小白科普 · 现身）模型工程化中的核心痛点，包括训练、仿真仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快，但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身与真机之间数据规范不统一，模型架构与训练框架高度耦合，以及Sim2Real仿真到现实Sim2Real先让机器人在虚拟环境训练，再把学到的能力迁移到真实机器。◆ 小白科普 · 现身迁移落差等问题。通过统一配置体系、标准化接口和模块化模块化把产品拆成可以自由组合的标准模块，哪里要换换哪里，研发、维修和升级都更快。◆ 小白科普 · 现身架构，FluxVLA Engine将数据处理、模型训练、仿真评测和真机部署部署把机器人真正放到工作现场长期干活，而不只是在实验室演示。部署规模决定了数据回流和经验积累的速度。◆ 小白科普 · 现身纳入同一套工程规范，兼容主流模型、仿真平台和机器人硬件，使模型配置时间从数天缩短至半小时左右。

近期，该引擎成为首个支持人形机器人人形机器人外形模仿人类、有头有手有腿的机器人。最大优势是能直接使用为人类世界设计的工具和空间——楼梯、门把手、工厂工位都不在话下。◆ 小白科普 · 现身全身移动操作与真机部署的开源VLA/WAM代码库，开发者可实现人形机器人全身移动操作的训练、仿真验证及真实部署。此外，逐际动力的LimX Luna、LimX Oli和TRON 2等机器人已接入千问Omni模型，获得全模态实时互动能力。训练方面，其数据规模已达1.5PB，基于阿里云PAI平台和CPFS并行存储，训练高峰瞬时吞吐可达上百TB。未来双方将继续围绕模型训练、仿真平台、大模型大模型用海量数据训练出来的超大规模 AI 程序，具备一定的理解和推理「常识」。ChatGPT 是语言大模型，机器人用的是能输出动作的大模型。◆ 小白科普 · 现身等展开全栈AI合作。