近日，智元正式發(fā)布全球首個(gè)端到端Motion-Between BFM-2運(yùn)動(dòng)基座模型，全面升級(jí)人形機(jī)器人底層運(yùn)動(dòng)智能。該模型徹底打破以往人形機(jī)器人“預(yù)設(shè)軌跡、被動(dòng)執(zhí)行”的運(yùn)控瓶頸，以全新生成式運(yùn)動(dòng)架構(gòu)，讓人形機(jī)器人真正具備類人運(yùn)動(dòng)思考能力與全狀態(tài)自主生成能力，重新定義具身智能運(yùn)動(dòng)控制的技術(shù)標(biāo)桿。

范式革新：首創(chuàng)生成式運(yùn)控，機(jī)器人學(xué)會(huì)自主思考動(dòng)作

智元本次發(fā)布的BFM-2運(yùn)動(dòng)基座模型，首次在大規(guī)模全身運(yùn)動(dòng)基座中，引入端到端DOF Feather Motion Generator生成式訓(xùn)練機(jī)制，通過對(duì)機(jī)器人全身動(dòng)力學(xué)狀態(tài)空間進(jìn)行連續(xù)概率建模，打造了全球首個(gè)“任意當(dāng)前狀態(tài)恢復(fù)到任意隨機(jī)指令構(gòu)型”的運(yùn)動(dòng)基座模型。

不同于傳統(tǒng)機(jī)器人一比一復(fù)刻遙操動(dòng)作、依賴人工設(shè)計(jì)過渡軌跡的模式，BFM-2運(yùn)動(dòng)基座模型擁有真正的運(yùn)動(dòng)推理能力，無論機(jī)器人當(dāng)前處于何種雜亂姿態(tài)，與目標(biāo)指令構(gòu)型差距多大，模型依托獨(dú)創(chuàng)的二階段Motion-Between架構(gòu)，會(huì)先自主識(shí)別自身實(shí)時(shí)動(dòng)力學(xué)狀態(tài)、解析高層任務(wù)意圖，自主推演從當(dāng)前狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的完整演化路徑，實(shí)現(xiàn)了從“動(dòng)作復(fù)刻”到“運(yùn)動(dòng)思考”的底層范式革新，在統(tǒng)一運(yùn)動(dòng)表征、全域動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性建模與生成式運(yùn)動(dòng)控制等核心方向上實(shí)現(xiàn)了體系化升級(jí)。

絕對(duì)實(shí)力：拒絕“摔倒自恢復(fù)”，實(shí)現(xiàn)全狀態(tài)空間智能動(dòng)態(tài)推演

不是市面上普通常見的“摔倒自恢復(fù)”，BFM-2運(yùn)動(dòng)基座模型真正關(guān)注的問題是：“機(jī)器人當(dāng)前處于什么狀態(tài)，以及應(yīng)該如何演化到目標(biāo)狀態(tài)。”基于這一核心思想，BFM-2運(yùn)動(dòng)基座模型能夠結(jié)合機(jī)器人實(shí)時(shí)全身動(dòng)力學(xué)狀態(tài)、接觸約束狀態(tài)以及高層目標(biāo)指令，在高維運(yùn)動(dòng)流形中動(dòng)態(tài)生成從當(dāng)前狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)之間的全過程運(yùn)動(dòng)軌跡，而非簡(jiǎn)單調(diào)用固定恢復(fù)動(dòng)作。

智元BFM-2運(yùn)動(dòng)基座模型，核心是面向全狀態(tài)空間生成式運(yùn)動(dòng)推演與動(dòng)態(tài)構(gòu)型重新規(guī)劃，學(xué)習(xí)的是機(jī)器人全身狀態(tài)的通用動(dòng)力學(xué)演化規(guī)律，不局限于摔倒起身等單一場(chǎng)景。無論是仰躺、趴地、大幅傾斜、懸空偏移等極端姿態(tài)，還是遭遇外力踹擊、遙操干擾、指令持續(xù)跳變等復(fù)雜情況，模型都能實(shí)時(shí)感知狀態(tài)變化，動(dòng)態(tài)規(guī)劃運(yùn)動(dòng)軌跡。

區(qū)別于傳統(tǒng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制僅具備有限狀態(tài)跌倒恢復(fù)能力，BFM-2運(yùn)動(dòng)基座模型首次實(shí)現(xiàn)了面向全狀態(tài)空間的生成式運(yùn)動(dòng)推演與動(dòng)態(tài)構(gòu)型重新規(guī)劃。從技術(shù)本質(zhì)上看，智元BFM-2運(yùn)動(dòng)基座模型已經(jīng)不再屬于傳統(tǒng)“動(dòng)作恢復(fù)控制器”范疇，演化為具備全狀態(tài)生成能力的通用運(yùn)動(dòng)推理系統(tǒng)。

行業(yè)突破：筑牢具身智能落地核心底座，開啟運(yùn)動(dòng)生成新時(shí)代

BFM-2運(yùn)動(dòng)基座模型首次讓機(jī)器人擁有了真正具備泛化生成能力的運(yùn)動(dòng)“小腦”基座，第一次真正解決了當(dāng)前具身智能領(lǐng)域中，一個(gè)長(zhǎng)期被忽視但極其核心的問題：“高層智能系統(tǒng)輸出不穩(wěn)定，但機(jī)器人底層運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)卻要求絕對(duì)連續(xù)、絕對(duì)穩(wěn)定”；第一次真正讓機(jī)器人具備了“運(yùn)動(dòng)層面的自主推理能力”，并擁有極大的動(dòng)作空間、模型泛化性和魯棒性，給VLA在現(xiàn)實(shí)世界的部署奠定了扎實(shí)基礎(chǔ)。

未來，當(dāng) VLA等高層具身智能系統(tǒng)逐漸成熟，BFM-2將進(jìn)一步升級(jí)至BFM-3運(yùn)動(dòng)基座模型，讓運(yùn)動(dòng)基座模型從純本體狀態(tài)輸入，擴(kuò)展到融合視覺、觸覺、語(yǔ)音、空間語(yǔ)義、環(huán)境拓?fù)涞雀呔S度的多模態(tài)狀態(tài)輸入，從“生成式泛化運(yùn)動(dòng)基座”走向“多模態(tài)運(yùn)動(dòng)基座”，真正構(gòu)建融合空間感知、多模態(tài)理解的具身運(yùn)動(dòng)中樞，補(bǔ)齊大模型無法真正進(jìn)入物理世界的最后一塊關(guān)鍵拼圖。這種不依賴訓(xùn)練，適配復(fù)雜環(huán)境的原生自適應(yīng)能力，正是具身智能走向場(chǎng)景化、通用化、規(guī)?；涞氐暮诵年P(guān)鍵！