InternVLA·M1

InternVLA·M1 – 上海AI Lab开源的具身双系统操作大模型

InternVLA·M1：引领具身操作新纪元，智能决策与自主执行的融合大脑。

InternVLA·M1 概述

InternVLA·M1，由上海人工智能实验室倾力打造，是一款革新性的具身操作智能核心，专为指令跟随任务而设计的双系统操作大模型。它精心构建了一个集“思考-行动-自主学习”于一体的完整闭环，精通高阶的空间推理与任务规划，为机器人赋予了前所未有的智能决策与自主执行能力。

核心亮点

• 卓越的空间智能：InternVLA·M1 能够处理复杂环境下的空间关系，进行精准的推理和周密的任务规划，将自然语言指令转化为一系列连贯的操作。
• 创新的双系统训练模式：该模型采用独具匠心的两阶段训练策略：首先通过空间感知预训练，夯实其空间理解与规划的根基；随后，辅以隐式空间推理的动作后训练，实现高效的动作学习与优化。
• 极致的训练效率与成本效益：仅需“空间规划提示”，即可实现高效训练，显著压缩了训练时间和成本，让尖端AI技术触手可及。
• 无与伦比的指令跟随与泛化能力：在 SimplerEnv 等一系列公开操作基准测试中，InternVLA·M1 表现卓越，其指令跟随能力和对未见物体的泛化能力均远超同类模型，达到国际领先水平。
• 自主学习驱动的闭环控制：通过构建“思考-行动-自主学习”的完整循环，模型能够不断从实践中汲取经验，自我优化操作策略，适应动态变化的环境。
• 强大的复杂场景适应性：依托自研的 InternData-M1 仿真平台进行大规模预训练，InternVLA·M1 能够从容应对复杂真实场景中的长程任务。

技术精髓

• 双系统架构的协同增效：整合了空间感知预训练与动作后训练，实现了对空间环境的深度理解与精准操作。
• 空间感知预训练的先导作用：借助海量仿真数据，模型能够掌握空间关系的感知与推理，为后续的精细化任务规划打下坚实基础。
• 动作后训练的精益求精：通过隐式空间推理，模型得以高效学习具体动作的执行细节，从而提升操作的精度和流畅度。
• 空间规划提示的智能引导：引入创新的空间规划提示机制，显著提升了模型在任务规划与动作生成方面的效率，简化了训练流程。
• 闭环控制的持续进化：通过“思考-行动-自主学习”的闭环设计，模型在实际操作中得以持续迭代与优化，展现出强大的环境适应性。
• 大规模仿真数据的基石作用：自研仿真平台 InternData-M1 提供了海量高质量训练数据，为模型的深度预训练提供了有力支撑。
• 指令驱动的交互模式：能够精准解析自然语言指令，并将其转化为一系列智能操作，实现无缝的指令跟随。

项目资源

• 官方网站：https://internrobotics.github.io/internvla-m1.github.io/
• GitHub 仓库：https://github.com/InternRobotics/InternVLA-M1
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/collections/InternRobotics/internvla-m1-68c96eaebcb5867786ee6cf3
• HuggingFace 数据集：https://huggingface.co/datasets/InternRobotics/InternData-M1
• 技术论文：https://github.com/InternRobotics/InternVLA-M1/blob/InternVLA-M1/assets/InternVLA_M1.pdf

广阔的应用前景

• 工业自动化升级：在制造业领域，助力自动化生产线实现复杂零部件的精准组装、高效物料搬运及智能质量检测，显著提升生产效率与精度。
• 智慧物流仓储：优化物流中心的货物分拣、搬运与存储流程，推动仓库管理的全面自动化，提升物流运营的效率与准确性。
• 服务机器人创新：在家庭、酒店、医院等场景中，为人们提供便捷的清洁、送餐、护理等服务，提升生活品质与服务体验。
• 智能安防的延伸：在安防领域，实现异常行为的智能检测、区域的自主巡逻与安全检查，为安防系统注入更强的智能化能力。
• 教育与科研的加速器：作为前沿的教学与科研工具，赋能学生与研究人员深入探索机器人技术、人工智能及自动化控制的奥秘。
• 灾难救援的得力助手：在紧急救援场景下，执行搜索、救援及物资运输任务，最大限度地减少人员伤亡，提高救援效率。
• 农业现代化的驱动力：赋能农作物种植、采摘、灌溉等环节的自动化与智能化，全面提升农业生产力。