這屆機器人挑戰(zhàn)賽，真的太卷了。

智元機器人聯(lián)合OpenDriveLab舉辦的機器人挑戰(zhàn)賽——

AGIBOT World Challenge線下決賽在杭州IROS正式落幕。



來自全球的11支頂尖隊伍在抓取、折疊、烹飪、倒水等六大真實物理任務(wù)中展開激烈角逐，現(xiàn)場高能不斷。

最終，清華大學(xué)聯(lián)合上海AI Lab的AIR-DREAM團隊憑借出色的綜合表現(xiàn)奪得總冠軍，華南理工大學(xué)香港大學(xué)團隊分獲二、三名。

除比賽之外，智元在此次IROS上也展示了精靈系列、靈犀x2、遠征A2等產(chǎn)品線。

其中，精靈-G2是16號發(fā)布以來的首次公開亮相。

清華&上海AILab、華南理工、港大包攬前三

在本次AGIBOT World Challenge——Manipulation線下真機決賽中，共有來自全球頂尖高校與研究機構(gòu)的11支隊伍登臺對決。

選手們在“整理雜貨”“動態(tài)分揀”“衣物折疊”“廚房操作”等六大真實物理任務(wù)中展開角逐，全面檢驗具身智能系統(tǒng)的操作精度與泛化能力。

經(jīng)過三天的激烈比拼，最終由清華大學(xué)上海AILab聯(lián)合組成的AIR-DREAM團隊奪得冠軍。



華南理工的Notonlysim（全隊僅一人）獲得亞軍。



香港大學(xué)的Firebot團隊則斬獲季軍。

賽后，前三名的隊伍還分享了他們的技術(shù)心得：首先是AIR-DREAM團隊的——X-VLA模型。



X-VLA是一種可擴展、簡潔的通用視覺-語言-動作（VLA）模型，它通過為每個機器人平臺引入實體特定的可學(xué)習(xí)軟提示（Soft Prompts）來有效解決跨實體、異構(gòu)機器人數(shù)據(jù)的難題。



接下來是來自華南理工“單人成團”的曾嘉龍同學(xué)，他分享了自己的參賽經(jīng)驗：

  • 在算力有限的情況下，先通過快速微調(diào)預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型建立可靠基準，再以低成本進行探索性改進，從而實現(xiàn)賽題要求的高成功率和強魯棒性。



然后是香港大學(xué)Firebot團隊的陳天行同學(xué)，分享了他們的參賽經(jīng)驗：

  • 在資源緊張、時間有限的情況下，他們以預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型π0為基礎(chǔ)，依托RoboTwin 2.0仿真平臺進行數(shù)據(jù)生成和并行強化學(xué)習(xí)，充分利用豐富的機器人部署經(jīng)驗，在10天內(nèi)用8塊A100 GPU搭建起高效可靠的技術(shù)路線。