近日，銀河通用科技公司攜手北京智源人工智能研究院、北京大學和香港大學，共同發布了名為GraspVLA的端到端具身抓取基礎大模型。這一模型的推出標誌著具身智能技術的重大突破，展現了其在感知、學習和環境交互方面的綜合能力，為智能機器人的發展注入了新的活力。
GraspVLA的訓練過程分為預訓練和後訓練兩個關鍵階段。在預訓練階段，模型基於十億幀的數據進行學習，確保了其在多種場景下的高泛化性和零樣本測試能力。這意味著，即使在從未見過的環境和任務中，GraspVLA依然能夠展現出卓越的抓取性能。這種能力的提升，預示著未來智能機器人在實際應用中的靈活性和適應性將大幅增強，為各行業帶來更多可能性。
此外，銀河通用科技公司還發布了七大泛化“金標準”，為行業提供了全新的評估依據。這些標準不僅為開發者設定了明確的目標，也為科研人員在模型優化和應用實踐中指明了方向。銀河通用表示，GraspVLA的推出將為機器人的自主操作、物體識別以及在復雜環境下的互動提供強有力的支持，進一步推動智能機器人技術的發展。
隨著人工智能技術的不斷進步，具身抓取技術的應用前景愈發廣闊。 GraspVLA作為這一領域的先行者，將在倉儲物流、製造業、醫療服務等多個行業發揮重要作用。未來，機器人將不再局限於簡單的重複性勞動，它們將能夠學習和適應不同的環境，完成更複雜的任務，甚至與人類進行更為自然的互動，真正實現智能化操作。
在本次發布會上，參與的各大機構也紛紛表示，未來將繼續致力於推動這一領域的發展，探索更多實用的應用場景。 GraspVLA的發布，象徵著智能機器人向“懂得抓取”的新時代邁出了堅實的一步，為人工智能與機器人技術的深度融合開啟了新的篇章。