InternVLA·N1

InternVLA·N1 – 上海AI Lab开源的端到端双系统导航大模型

核心亮点： InternVLA·N1是上海人工智能实验室推出的创新性端到端导航大模型，采用独特的双系统协同架构，实现精准的语言指令理解、长程路径规划及高频敏捷的避障能力。模型完全基于合成数据训练，成本效益高，并在真实场景中展现出卓越的零样本泛化能力，能胜任“跨楼宇长距离”的听令行走及密集障碍物间的灵活穿梭。

InternVLA·N1：引领智能导航新纪元

InternVLA·N1，一项由上海人工智能实验室倾力打造的性开源项目，标志着端到端导航大模型领域的一大飞跃。它巧妙地融合了先进的双系统架构，旨在实现前所未有的导航精度与响应速度。

双系统协同，智慧导航

该模型的独特之处在于其创新的双系统设计。系统二作为智慧大脑，肩负起理解复杂语言指令的重任，并能精准规划长距离的行动路线。与此同时，系统一则扮演着敏捷的执行者，专注于高频环境感知，以实现即时响应和灵巧的避障，确保导航过程的流畅与安全。

合成数据驱动，低成本高效率

InternVLA·N1的训练过程堪称高效典范。模型完全依赖于合成数据进行学习，通过海量的数字场景资产和丰富的多模态语料，得以在极低的成本下实现训练。这一策略不仅缩短了开发周期，也显著提升了模型的训练效率。

卓越泛化，真实场景中的非凡表现

尽管完全基于合成数据训练，InternVLA·N1却在真实世界中展现出了惊人的零样本泛化能力。它能够在复杂的真实场景中，以60Hz的高帧率执行“跨楼宇长距离”的听令行走任务，并在密集障碍物之间进行如履平地般的敏捷避障。在多项主流基准测试中，该模型均取得了国际领先的成绩，充分证明了其强大的适应性和可靠性。

核心功能一览

• 精通语言，规划未来：系统二能够深入理解自然语言指令，结合视觉信息，预测并规划出到达目标像素的最优路径，展现出强大的长程空间推理能力。
• 瞬时响应，敏捷避险：系统一以极高的频率监测环境变化，确保在动态环境中能够迅速做出反应，有效规避障碍，精准抵达目的地。
• 合成数据赋能，训练革新：完全采用合成数据进行训练，通过规模化的数字场景和海量多模态数据，实现了训练成本的最小化和效率的最大化。
• 无惧未知，泛化无忧：仅凭合成数据训练，即可在真实环境中实现高帧率的远距离听令行走和精密的障碍物规避，其泛化能力令人瞩目。
• 多场景适用，性能卓越：在各类权威测试中表现突出，成绩斐然，使其能够胜任各种复杂环境下的导航任务。

技术原理深度解析

• 创新双系统架构：系统一与系统二的协同工作是其核心。系统二负责宏观的指令理解与路径规划，而系统一则专注于微观的实时感知与快速响应，二者形成高效互补。
• 异步推理，效率至上：系统一和系统二采用异步推理机制，系统一能够更频繁地处理环境信息，实现敏捷避障，而系统二则专注于长程规划，有效避免了同步推理带来的延迟和复杂性。
• 纯合成数据驱动：通过先进的数据合成技术，利用大规模数字场景资产与多模态语料，构建了强大的合成数据集，为模型的低成本高效训练奠定了基础。
• 两阶段课程训练策略：模型的训练过程分为预训练和联调两个阶段。预训练阶段侧重于系统二的路径规划能力，联调阶段则致力于优化两个系统的协同工作，全面提升导航性能。
• 多模态信息深度融合：模型能够无缝融合视觉与语言信息，通过多模态大模型的强大能力，深刻理解复杂环境，并精准执行导航任务，从而在真实场景中表现出色。

获取InternVLA·N1

• 项目官网：https://internrobotics.github.io/internvla-n1.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/InternRobotics/InternNav
• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/InternRobotics/InternVLA-N1
• 技术论文：https://internrobotics.github.io/internvla-n1.github.io/static/pdfs/InternVLA_N1.pdf

广泛的应用前景

• 智能机器人导航：为各类服务机器人、物流机器人等提供强大的自主导航能力，使其能在复杂环境中根据语音指令高效行动。
• 自动驾驶辅助：为自动驾驶系统提供关键的路径规划和障碍物规避支持，显著提升行车安全。
• 虚拟与增强现实：在VR/AR领域，为用户提供更自然、更具沉浸感的交互体验，例如在虚拟空间内的语音导航。
• 智能安防监控：赋能智能安防系统，实现自动化巡逻和对突发的快速响应。
• 工业自动化升级：为工业自动化设备提供精准导航与操作指导，优化生产流程，提升安全性。
• 智能导览服务创新：在博物馆、展馆等场所，提供个性化导览服务，丰富参观者的体验。