InternVLA·M1 - 上海AI Lab开源的具身双系统操作“大脑”

InternVLA·M1是什么

InternVLA·M1 是上海人工智能实验室开源的具身操作“大脑”，是面向指令跟随的双系统操作大模型。构建了覆盖“思考-行动-自主学习”的完整闭环，负责高阶的空间推理与任务规划。模型采用两阶段训练策略，先通过空间感知预训练，增强空间推理与规划能力；再以隐式空间推理方式实现高效的动作后训练。仅需“空间规划提示”即可高效训练，大幅降低成本。在 SimplerEnv 等公开操作基准测试中，InternVLA·M1 达到国际领先水平，指令跟随与未见物体泛化能力显著优于其他同类模型。依托自研仿真平台 InternData-M1 完成大规模预训练，适用于复杂场景及长程任务。

InternVLA·M1的功能特色

• 高阶空间推理能力：能对复杂的空间环境进行精准感知和推理，有效规划操作路径和动作序列。
• 双系统训练策略：结合空间感知预训练和动作后训练，提升模型在不同任务中的适应性和泛化能力。
• 高效训练与成本优化：通过空间规划提示实现高效训练，显著降低训练成本和时间，提高模型实用性。
• 指令跟随与泛化能力：具备强大的指令解析和执行能力，能准确理解并执行自然语言指令，对未见物体和新任务有良好的泛化表现。
• 自主学习与闭环控制：构建完整的“思考-行动-自主学习”闭环，使模型能在实际操作中不断学习和优化，适应动态环境。
• 复杂场景适应性：在真机复杂场景及长程任务中表现出色，适用于多种实际应用场景，如工业自动化、物流仓储等。
• 开源与社区支持：开源数据和代码，为研究人员和开发者提供丰富的资源，促进社区的创新和应用开发。

InternVLA·M1的核心优势

• 高效指令跟随与泛化能力：能精准理解自然语言指令，生成可执行的动作序列，在未见物体和新任务上展现出强大的泛化能力。
• 创新的双系统架构：结合空间感知预训练和动作后训练，实现了从感知到操作的闭环执行，提升了模型的稳定性和适应性。
• 空间规划驱动的训练策略：通过引入空间规划提示，实现高效训练，显著提升训练效率和模型性能。
• 大规模仿真数据支持：依托自研仿真平台 InternData·M1，生成大量高质量的训练数据，增强了模型的泛化能力和任务适应性。
• 开源与社区支持：开源代码和数据，为研究人员和开发者提供丰富的资源，促进社区的创新和应用开发。
• 领先的性能表现：在多个公开操作基准测试中达到国际领先水平，尤其在复杂场景和长程任务中表现出色。
• 多场景适用性：适用于家庭、工业、物流、教育等多个领域，为通用机器人的真实场景应用筑牢技术基础。

InternVLA·M1官网是什么

• 项目官网：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数据链接：https://huggingface.co/datasets/InternRobotics/InternData-M1
• 技术论文：https://github.com/InternRobotics/InternVLA-M1/blob/InternVLA-M1/assets/InternVLA_M1.pdf

InternVLA·M1的适用人群

• 人工智能与机器人技术研究人员：对于具身智能、机器人操作、视觉语言模型等领域的研究者，可用 InternVLA·M1 探索新的技术路径和应用场景。
• 机器人系统开发工程师：从事机器人系统开发、集成与优化的工程师，能借助 InternVLA·M1 提升机器人在复杂任务中的操作能力和指令跟随性能。
• 高校与科研机构师生：计算机科学、自动化、机器人工程等相关专业的师生，可将 InternVLA·M1 作为教学和科研工具，开展实践项目和学术研究。
• 工业自动化与智能制造企业：希望在生产线上引入更智能、更灵活的机器人解决方案的企业，InternVLA·M1 可助力实现自动化升级和效率提升。
• 物流与仓储行业从业者：关注物流自动化、仓储优化的企业和专业人士，可用 InternVLA·M1 实现货物分拣、搬运等环节的智能化操作。
• 服务机器人开发者：开发家庭服务机器人、商用服务机器人的团队，InternVLA·M1 能增强机器人的交互能力和任务执行能力，拓展应用范围。