北京2026年7月10日 /美通社/ -- 慧思開物(Wise Kaiwu)技能庫迎來重磅更新。作為全球首個一腦多能、一腦多機通用具身智能平臺，自發(fā)布以來，持續(xù)夯實具身大小腦技術(shù)壁壘，自 2024 年底發(fā)布行業(yè)首個跨本體標準化大規(guī)模具身數(shù)據(jù)集以來，慧思開物每隔一定周期都會不斷自我突破，點亮具身智能進化技能樹，這次更新的Robo-ValueRL是行業(yè)領(lǐng)先的毫米級 VLA 強化學(xué)習(xí)方案，有望將具身智能帶入精細化長時序落地應(yīng)用的時代。

Robo-ValueRL是北京人形機器人創(chuàng)新中心聯(lián)合中國人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院聯(lián)合產(chǎn)學(xué)研成果，Robo-ValueRL面向全社會全面開源。該框架創(chuàng)新搭載基于歷史觀測的價值估計機制，突破傳統(tǒng) VLA 視覺語言動作模型的技術(shù)瓶頸，解決人形機器人高精度工業(yè)操作難題，依托完全開源的優(yōu)勢，全面賦能半導(dǎo)體精密裝配等高價值工業(yè)場景產(chǎn)業(yè)化落地。

一、行業(yè)背景：人形機器人產(chǎn)業(yè)化落地遭遇多重瓶頸

當前人形機器人行業(yè)快速發(fā)展，主流方案均依托 VLA 模型實現(xiàn)機器人自主作業(yè)，但現(xiàn)有通用 VLA 架構(gòu)存在三大底層短板，嚴重制約工業(yè)規(guī)模化應(yīng)用。其一，數(shù)據(jù)質(zhì)量無量化評判標準，模型無法自主篩選優(yōu)質(zhì)樣本，劣質(zhì)數(shù)據(jù)持續(xù)干擾訓(xùn)練，大幅降低操作精度與訓(xùn)練效率；其二，精細操作能力不達標，半導(dǎo)體微小元器件裝配對動作誤差、夾持力度要求嚴苛，傳統(tǒng)模型易造成零件損壞，無法適配精密產(chǎn)線；其三，在線迭代穩(wěn)定性薄弱，真實產(chǎn)線環(huán)境動態(tài)多變，模型實時調(diào)整易出現(xiàn)動作震蕩、決策偏差，長時間連續(xù)作業(yè)可靠性不足，運維調(diào)試成本居高不下。

諸多痛點讓人形機器人長期局限于實驗室演示，難以落地高端精密制造場景。為此，北京人形機器人創(chuàng)新中心與人大高瓴人工智能學(xué)院啟動深度產(chǎn)學(xué)研合作，整合機器人硬件控制、多模態(tài)大模型、深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)儲備，聯(lián)合攻關(guān)研發(fā) Robo-ValueRL 框架，并決定將整套技術(shù)完整開源，向全行業(yè)共享核心算法能力。

二、核心技術(shù)：價值估計機制實現(xiàn)機器人自主 "明辨是非"，開源體系完整開放

Robo-ValueRL 框架核心創(chuàng)新為歷史觀測價值估計機制，賦予機器人自主判別動作優(yōu)劣的能力，搭建 "觀測 - 估值 - 修正 - 迭代" 閉環(huán)學(xué)習(xí)體系，從數(shù)據(jù)篩選、精密控制、在線穩(wěn)定運行三方面補齊傳統(tǒng) VLA 短板。系統(tǒng)可自動對歷史動作、視覺信息、作業(yè)結(jié)果打分，剔除無效、錯誤訓(xùn)練樣本，動態(tài)修正運動軌跡與夾持力矩，抑制環(huán)境擾動帶來的動作抖動，滿足精密裝配嚴苛精度要求。

本次發(fā)布最核心亮點為全量開源，項目無封閉技術(shù)壁壘，完整開放全套底層算法邏輯、價值評估工具鏈、工業(yè)場景配套調(diào)試案例與標準化運行代碼，高校、科研院所、制造業(yè)企業(yè)、機器人開發(fā)團隊均可免費獲取源代碼，無商用授權(quán)門檻，支持自由下載、二次開發(fā)、場景定制。開源框架兼容市面主流人形機器人硬件平臺，開發(fā)者無需從零搭建強化學(xué)習(xí)基座，可直接基于現(xiàn)有代碼快速適配半導(dǎo)體、精密電子、醫(yī)療器件裝配等細分產(chǎn)線，大幅降低精密人形機器人算法研發(fā)門檻。研發(fā)團隊同步配套開源實操教程、測試數(shù)據(jù)集，降低開發(fā)者上手難度。

三、產(chǎn)業(yè)價值：依托開源普惠優(yōu)勢，加速人形機器人工業(yè)化普及

Robo-ValueRL 全面開源將產(chǎn)生深遠產(chǎn)業(yè)價值，打破高端人形機器人算法技術(shù)壟斷。對于制造企業(yè)，開源框架省去高額算法定制開發(fā)成本，減少人工標注數(shù)據(jù)投入，縮短產(chǎn)線調(diào)試周期，降低元器件報廢損耗，中小型制造廠商也能低成本部署高精度人形機器人產(chǎn)線設(shè)備。對于科研領(lǐng)域，開源標準化底座為高校、實驗室提供統(tǒng)一研發(fā)平臺，全球研究人員可在此基礎(chǔ)上開展通用機器人智能、精密操控、強化學(xué)習(xí)相關(guān)研究，互通迭代成果，加速行業(yè)技術(shù)突破。

北京人形機器人創(chuàng)新中心負責人表示，全開源是本次技術(shù)發(fā)布的核心戰(zhàn)略，希望通過開放 Robo-ValueRL 核心能力，推動行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新。后續(xù)團隊將持續(xù)迭代開源版本，不斷擴充工業(yè)場景適配模塊、開放更多配套開源數(shù)據(jù)集；人大高瓴人工智能學(xué)院也將持續(xù)輸出價值強化學(xué)習(xí)前沿理論，同步更新至開源倉庫，持續(xù)優(yōu)化機器人自主決策與環(huán)境自適應(yīng)性能。

Robo-ValueRL 依靠獨創(chuàng)價值估計機制實現(xiàn)機器人自主判別能力，更憑借完全開源的開放模式降低行業(yè)技術(shù)準入門檻，完成人形機器人從實驗室走向量產(chǎn)產(chǎn)線的關(guān)鍵跨越，將整體提升國內(nèi)精密制造自動化、智能化水平。