近日，银河通用科技公司携手北京智源人工智能研究院、北京大学和香港大学，共同发布了名为GraspVLA的端到端具身抓取基础大模型。这一模型的推出标志着具身智能技术的重大突破，展现了其在感知、学习和环境交互方面的综合能力，为智能机器人的发展注入了新的活力。
GraspVLA的训练过程分为预训练和后训练两个关键阶段。在预训练阶段，模型基于十亿帧的数据进行学习，确保了其在多种场景下的高泛化性和零样本测试能力。这意味着，即使在从未见过的环境和任务中，GraspVLA依然能够展现出卓越的抓取性能。这种能力的提升，预示着未来智能机器人在实际应用中的灵活性和适应性将大幅增强，为各行业带来更多可能性。
此外，银河通用科技公司还发布了七大泛化“金标准”，为行业提供了全新的评估依据。这些标准不仅为开发者设定了明确的目标，也为科研人员在模型优化和应用实践中指明了方向。银河通用表示，GraspVLA的推出将为机器人的自主操作、物体识别以及在复杂环境下的互动提供强有力的支持，进一步推动智能机器人技术的发展。
随着人工智能技术的不断进步，具身抓取技术的应用前景愈发广阔。GraspVLA作为这一领域的先行者，将在仓储物流、制造业、医疗服务等多个行业发挥重要作用。未来，机器人将不再局限于简单的重复性劳动，它们将能够学习和适应不同的环境，完成更复杂的任务，甚至与人类进行更为自然的互动，真正实现智能化操作。
在本次发布会上，参与的各大机构也纷纷表示，未来将继续致力于推动这一领域的发展，探索更多实用的应用场景。GraspVLA的发布，象征着智能机器人向“懂得抓取”的新时代迈出了坚实的一步，为人工智能与机器人技术的深度融合开启了新的篇章。