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面壁在 WAIC 发布 MiniCPM-Robot:1.5B VLA 把机器人“大脑”往端侧推

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发表于 2 小时前 | 显示全部楼层 |阅读模式

面壁智能在 WAIC 2026 官方企业目录使用的品牌资产,经等比例置入统一新闻画布。 来源:WAIC 2026 官方企业目录


机器人要在真实环境里抓取、搬运或巡检,不能每个动作都等云端返回。网络延迟、连接中断和隐私要求,会迫使一部分理解与控制能力留在本地。

面壁智能在 WAIC 2026 发布首个具身智能成果 MiniCPM-Robot 系列。其中 MiniCPM-RobotManip 是一款 1.5B 参数的通用 VLA 模型,沿用面壁“小参数、高效率”的路线,把视觉理解、语言指令和机器人动作连接起来。

这次不是给机器人接一个聊天模型,而是让模型直接学习动作
VLA 模型把视觉、语言和动作放进同一条学习链路:机器人看到环境,理解人的指令,再输出可以执行的动作序列。MiniCPM-RobotManip 面向多任务统一训练,而不是每个动作都单独编写一套规则。

1.5B 的参数规模比常见云端大模型小得多,适合探索本地部署和低延迟控制。面壁此前一直主打端侧多模态模型,这次进入机器人,是把同一条技术路线从手机、汽车和电脑延伸到具身设备。

公开报道还显示,MiniCPM-Robot 系列包含面向不同机器人任务的成果。具体硬件适配、训练数据和开放方式,需要以后续正式技术资料与代码发布为准。

端侧模型更快、更私密,但不等于可以独立接管安全控制
模型在本地运行,可以减少网络依赖,也更容易把摄像头和传感器数据留在设备侧。对工厂巡检、家庭服务和移动机器人来说,这些优势都很实际。

但生成动作的 VLA 模型仍可能误解指令或遇到训练数据之外的物体。安全停机、碰撞检测、力控上限和禁区规则,仍应由确定性的控制系统兜底。

评估时不能只看演示成功率,还要看失败恢复、不同光照和摆放条件下的稳定性,以及换一台机器人后需要多少重新训练。

开发者该关注的是开放程度和真机复现成本
如果模型、训练框架或样例任务开放,开发者可以在仿真环境和小型机械臂上复现抓取、放置等基础任务;如果只提供定制合作,则更适合有明确硬件项目的企业评估。

小团队应先确认所需算力、支持的机器人本体、摄像头输入格式和动作控制接口,再决定是否接入。参数小只是起点,数据采集、标定和安全测试仍会占据大部分工作。

MiniCPM-Robot 在 WAIC 的意义,是端侧模型厂商正式进入机器人动作链路。接下来真正决定产品价值的,是能否让不同硬件用更少数据、更低成本完成稳定部署。

想继续了解
IT之家:面壁智能 WAIC 2026 端侧与具身智能发布
雷峰网:MiniCPM-Robot 系列正式发布
青年报:面壁智能 WAIC 端侧 AI 论坛
面壁智能官方网站
WAIC 2026 官方企业目录
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