GO-1是什么？ GO-1是智元机器人发布的通用具身基座大模型，采用ViLLA架构，结合视觉、语言、隐式动作和执行能力。它通过学习人类视频和少量样本泛化新任务，支持多机器人形态并持续进化。GO-1代表了具身智能向通用化、智能化发展的新阶段，预示着机器人将具备更广泛的应用潜力。 GO-1的主要特点 ViLLA架构：GO-1采用Vision-Language-Latent-Action (ViLLA)…
核心架构解析
GO-1采用创新的ViLLA架构（Vision-Language-Latent-Action），融合多模态大模型（VLM）与混合专家系统（MoE）。其中，VLM模块通过海量互联网图文数据构建场景感知和语言理解能力；MoE中的隐式规划器（Latent Planner）解析人类动作视频生成抽象指令，而动作专家（Action Expert）依托百万级真机数据实现精细操作，形成“感知-规划-执行”闭环。
四大核心能力
- 人类视频学习
通过分析互联网视频和真人示范，直接学习复杂技能。例如，仅需500段擦桌视频即可掌握不同材质桌面的清洁力度控制，学习效率比传统模型提升45%。 - 小样本快速泛化
在极少数据下适应新场景。以“倒水”任务为例：传统模型需1万-5万条训练数据，GO-1仅需1000条，后训练成本降低90%。 - 一脑多形适配
同一模型可部署至机械臂、人形机器人等不同本体。工业测试中，GO-1在3天内完成从抓取零件到厨房辅助的跨场景切换，故障率下降32%。 - 持续进化机制
内置数据回流系统实时优化表现。实际测试显示，机器人在执行“泡茶”任务时，通过10次迭代将水温控制精度从±15℃提升至±3℃。
性能突破性进展
在五大类家务任务测试中，GO-1平均成功率高达78%，较前代模型提升32%。核心场景表现如下：
- 倒水任务：识别12种容器材质，液体溅洒率降至4%
- 桌面清理：动态避让障碍物，通行成功率98%
- 饮料补给：多物体抓取效率达每分钟7件。
关键突破源于隐式规划器——将动作分解为可复用标记（如“抓取”“倾斜”），使跨任务泛化效率提升12%。
开源生态与产业应用
基于百万级数据集AgiBot World（覆盖217项任务、100+真实场景），GO-1已实现：
- 工业场景：汽车工厂螺栓紧固精度达0.1牛·米
- 家庭服务：老年护理机器人跌倒响应时间缩短至5秒
- 商业扩展：与阶跃星辰合作开发多模态控制接口。
产品评测分析
GO-1大模型综合评分：★★★★☆（4.5/5）
优势亮点
- 泛化能力颠覆性：零样本任务适应率超同业40%，大幅降低部署成本
- 进化机制实用化：3个月家庭测试中任务效率提升27%，具备真实场景学习价值
- 生态开放性：支持第三方硬件接入，加速行业解决方案开发
待优化方向
- 实时响应延迟：复杂指令处理需500-800ms，低于工业级毫秒标准
- 长时序任务局限：超过20步骤的任务链成功率不足60%
- 硬件依赖度高：需搭配六维力传感器等精密部件，单机成本超$5万
评分依据：在泛化性、进化能力等核心指标上定义行业新高度，但产业化成本与复杂任务稳定性仍需突破。