近期，星动纪元端到端原祈望器东谈主大模子 ERA-42 厚爱亮相，即"纪元原祈望器东谈主大模子" ， 寓意着不休探索天地万物的终极谜底fss 露出，展示了其与自研五指机灵手星动 XHAND1 集结后的机灵操作智商，已学会了使用不同用具完成 100 多种复杂机灵的操作任务，何况无间在合并个模子放学习新的手段。举例，提起桌上螺钉钻钻紧螺钉、用锤子敲打钉子、将水杯扶正后再往水杯中倒水等任务。

基于 ERA-42，星动 XHAND1 能用不同用具完成多种机灵操作新任务

这是业界初度仅通过合并个具身大模子就完了了五指机灵手像东谈主手雷同使用多种用具完成上百种机灵复杂操作任务，展现了 ERA-42 行业跳跃的通用、机灵操作智商。模子不需要任何预编程手段，十足基于其刚劲的泛化和自适应力，能在不到 2 小时内通过采集小数数据就学会履行新的任务。同期，ERA-42 还在快速不休学习更多外行段中。

基于 ERA-42，星动 XHAND1 可完成 100 多种邃密化、智能化的五指机灵手操作任务

ERA-42 亦然天下范围内首个确凿的五指机灵手具身大模子，开启了具身大模子的通用机灵操作期间。

1.   "确凿"的具身大模子才是开启通用具身智能体的密钥，需要具备以下三个成分：

一是斡旋一个模子泛化多种任务和环境：通过构建一个斡旋的原生模子，和会视觉、言语、触觉和体魄姿态等全模态信息，完了对不同任务和环境的泛化智商。

二是端到端：从接管全模态数据，到生成最终输出（如方案、当作等），通过一个简略的神经蚁集链路完成。该进程无需东谈主为贪图特征、预编程或侵犯处理技艺，使得具身智能体纰漏及时适应不同任务和环境，权贵提高活泼性与确立效用。

三是 Scaling up（畛域化）：确凿的斡旋的端到端算法才允许模子通过无间的数据积存完了自我完善，使得具身大模子在数据量指数级增长的同期，不仅提高性能，还能在未知任务中展现超卓的自适应和泛化智商。

举例，被行业平凡熟知的 Physical Intelligence ( 简称 PI ) 发布的 π 0 模子就具备上述成分，是典型的确凿真理上的端到端具身大模子。

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2.   星动纪元 ERA-42 是国内首个确凿真理上的端到端原祈望器东谈主大模子，并排天下跳跃水平

早期，星动纪元和 PI 险些同期罗致了端到端算法来提高其原祈望器东谈主大模子性能，PI 推出的 π 0 模子，通过集结互联网畛域的视觉 - 言语预考验与机器东谈主操作数据集后考验，使得机器东谈主纰漏在东谈主类环境中自主履行多种复杂任务，这是机器东谈主从特定任务的"大家"向多任务的"通才"发展历程上的报复一步，亦然具身大模子领域的一个里程碑。

星动纪元早期发布的商议效用和 Physical Intelligence ( PI ) 险些殊途同归，星动论文 HiRT: Enhancing Robotic Control with Hierarchical Robot Transformers 发表在 CoRL2024

此后，星动纪元又探索了另一条考验谈路，罗致大畛域视频数据学习计谋，涵盖无标注的视频数据、公开各样形态机器东谈主的数据、东谈主类举止数据以及遥操作数据等。何况，在上述数据的使用上，星动纪元不是平直效法视频里的东谈主怎样去作念，而是学习行动之后会产生什么样的胁制。这种口头使得学习效果不受限于数据质料，能大大裁汰数据采集本钱，科罚了数据破钞量刚劲、需要渊博高质料数据的行业艰难。

此外，星动纪元的时刻团队已将天下模子融入原祈望器东谈主大模子中，使得模子不仅具备行动智商，还具备了对物理天下的知晓智商，纰漏对改日行动轨迹进行臆测，

后期，星动纪元探索了和会天下模子的原祈望器东谈主大模子，星动论文 Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process 发表在 NeurIPS 2024

还能飞速反映外部干扰，并在职务履行进程中无间自适应优化步履，直至任务完成。提高了机器东谈主履行任务的高效性和准确性。

星动纪元打造的端到端原祈望器东谈主大模子 ERA-42 凭借其臆测智商，模子具备刚劲的泛化、自适应和畛域化智商。集结星动纪元为 AI 打造的全新硬件平台，可快速完了具身智能体软硬件协同进化和生意化落地。

3.   星动纪元端到端原祈望器东谈主大模子 ERA-42 引颈具身大模子投入通用机灵操作期间

1）比拟夹爪，星动 XHAND1 也曾不错完成 100 多种邃密化、智能化的复杂机灵操作任务

比拟夹爪，基于 ERA-42 智商 ， 五指机灵手纰漏确凿像东谈主手雷同使用更多种各样的用具，完成更通用、机灵性更强、复杂度更高的百种以上操作任务。

基于 ERA-42， 五指机灵手星动 XHAND1 比拟夹爪能使用更多不同用具履行更机灵操作

2）星动纪元原祈望器东谈主大模子 ERA-42 能知晓物理天下和臆测改日

和会天下模子后，ERA-42 具备对物理天下的知晓以及对改日的臆测的智商，从而大幅提高了泛化智商和任务奏效用。

举例，下图中上方的图片展示了确凿物理天下中掀开雪柜的逐帧操作，下方的图片则为 ERA-42 生成的环境建模与对掀开雪柜任务的逐帧臆测。不错看到两张图片相配接近，诠释模子臆测相配准确。这与其他机器东谈主大模子平直学习行动、而冷漠对天下自己知晓的口头，或者仅将天下模子用于生成仿真数据的口头，存在推行的区别。

确凿天下履行任务和 ERA-42 臆测履行任务对比图

3）星动纪元原祈望器东谈主大模子 ERA-42 具备更强泛化智商

基于大畛域视频数据的预考验，只需采集少部分数据，基于 ERA-42 的泛化智商，短时期内通过单一的计谋机灵手就能学会履行新的操作任务。此前，星动纪元时刻团队就通过这种考验口头采集简略的红黄蓝方块抓取数据，奏效完了了从未见过的各样化物体（如胡萝卜、茄子等）的抓取泛化，并相对其他模子算法在泛化任务上权贵提高了奏效用。

通过简略彩色方块的抓取数据完了各样化物体的泛化抓取操作

4）星动纪元原祈望器东谈主大模子 ERA-42 具备更强自适应性

由于和会了天下模子，ERA-42 无论在单任务上，如故长序列任务上王人展现出了业内跳跃的刚劲抗干扰智商。

5）星动纪元原祈望器东谈主大模子 ERA-42 初步体现" Scaling 效应"

何况商议胁制标明，跟着模子畛域的扩大，任务奏效用也彰着提高，初步体现了和大言语模子考验中访佛的" Scaling 效应"，即模子畛域与性能之间的正有关性。

" Scaling 效应"表示模子与机器东谈主性能呈现正有关性

4. 星动纪元端到端原祈望器东谈主大模子 ERA-42 和为 AI 打造的全新硬件平台协同进化，共建原生具身智能体构建通用具身智能体需要软硬件协同迭代，就像东谈主类的脑和体魄是从小到大同步协同成长的雷同。

因此，星动纪元打造了为 AI 界说的全新硬件平台。以星动自研推出的五指机灵手星动 XHAND1 为例，共有 12 个主动开脱度，并罗致纯电驱口头，且每个开脱度王人有对应的启动源，完了全自主五指短处启动，能履行高精度任务。星动 XHAND1 每个手指配备一个高离别率 ( >100 点 ) 触觉阵传记感器，提供精准的三维力触觉和温度信息。单手最大持力能达 80N，负载可达 25kg。

星动 XHAND1 —— 全自驱 真开脱

星动 XHAND1 在功课智商上展现出的高性能在协同 ERA-42 后，为完了复杂机灵操作任务奠定了基础。

依托 ERA-42，星动纪元通用东谈主形机器东谈主履行任务的通用性和泛化性将大幅提高，集结此前发布的在复杂各样的地形上平定行走和驱驰的洞开性能，合营凹凸肢协同功课智商fss 露出，潜在讹诈场景也将愈增加元化，确凿完了原生的通用具身智能体的产业化落地。