數(shù)據(jù)平臺能力行業(yè)領(lǐng)跑，加速具身智能迭代

HC2025具身智能創(chuàng)新論壇上，華為云物理智能創(chuàng)新實驗室負責(zé)人周順波指出，Physical AI已成必然趨勢，AI技術(shù)從學(xué)術(shù)研究走向規(guī)模應(yīng)用，AI應(yīng)用也正從判別式、生成式發(fā)展到物理智能，如控制汽車、機器人等實體設(shè)備在現(xiàn)實世界中行動，而作為先導(dǎo)應(yīng)用場景，自動駕駛的普及也預(yù)示著具身智能產(chǎn)業(yè)正處在爆發(fā)前夜。

然而，當前具身智能產(chǎn)業(yè)仍受產(chǎn)業(yè)鏈條冗長、需求場景碎片化、訓(xùn)練數(shù)據(jù)匱乏等現(xiàn)實難題掣肘。具身智能云平臺的出現(xiàn)，有望成為產(chǎn)業(yè)突破瓶頸、加速發(fā)展的關(guān)鍵。

周順波強調(diào)，機器人產(chǎn)業(yè)長期依靠“手拉肩扛”進行定制化的研發(fā)與交付，導(dǎo)致了行業(yè)效率低、門檻高、泛化難的現(xiàn)狀和困境。而通過CloudRobo平臺，可以端云協(xié)同驅(qū)動具身Agent自主學(xué)習(xí)，通過真實數(shù)據(jù)示教和重建，仿真合成場景任務(wù)，實現(xiàn)開發(fā)運行數(shù)據(jù)的閉環(huán)。這一平臺具有低人工、低門檻的顯著優(yōu)勢，為具身智能行業(yè)的突破性變革提供了一條可行路徑。

為加速具身智能創(chuàng)新，華為云CloudRobo平臺整合了數(shù)據(jù)生產(chǎn)管理、機器人訓(xùn)練及機器人運行管理三大平臺，以云為底座，打通開發(fā)態(tài)-運行態(tài)數(shù)據(jù)流動，驅(qū)動具身智能持續(xù)優(yōu)化，推動機器人在生產(chǎn)制造、倉儲物流、商用服務(wù)、家居服務(wù)等領(lǐng)域落地，為千行百業(yè)注入全新的智能生產(chǎn)力。

機器人開發(fā)過程中，通過CloudRobo云端具身智能數(shù)據(jù)生成平臺，將自動生成不同姿態(tài)、紋理、光照等場景的操作軌跡，極大豐富了數(shù)據(jù)的多樣性，讓合成數(shù)據(jù)規(guī)模擴增上千倍，大幅降低了數(shù)據(jù)采集成本。

海量數(shù)據(jù)還有效提升了模型的泛化能力，再加上CloudRobo的云上環(huán)境感知、全局規(guī)劃、自主執(zhí)行等能力，使得機器人任務(wù)執(zhí)行準確率超過90%。

在機器人訓(xùn)練平臺上，CloudRobo 能夠通過觀察人的演示來快速學(xué)習(xí)操作技能。只需要采集幾個小時的真實數(shù)據(jù)，就能借助高仿真的視覺和物理引擎，同時高效訓(xùn)練多種機器人技能，真正實現(xiàn)“虛中快學(xué)，實中穩(wěn)用”。

數(shù)據(jù)評測方面，CloudRobo可從操作物體分布、運動軌跡樣本、關(guān)鍵動作幀等多個角度分析數(shù)據(jù)集質(zhì)量，幫助優(yōu)化數(shù)據(jù)效果，進一步提升整體學(xué)習(xí)效果。

高效迭代，全面降低機器人開發(fā)成本

依托華為云持續(xù)、充裕的算力支持，CloudRobo在高效獲取數(shù)據(jù)的同時，也為具身智能的大模型開發(fā)和訓(xùn)練提供了強大支撐。

昇騰云支持主流具身模型，數(shù)據(jù)-模型自主評測使能高效迭代，降低模型開發(fā)成本。在訓(xùn)練和測試階段，云上可隨時一鍵調(diào)用海量的昇騰計算資源，輕松擴展算力，支持包括 ACT、Diffusion、OpenVLA、OpenPI 等主流動作生成模型的訓(xùn)練與實際應(yīng)用。模型評測允許自定義不同的測試維度，并通過統(tǒng)一接口接入多種控制策略進行測試，從而加快迭代效率，讓更多企業(yè)以更少的成本投入完成具身智能的開發(fā)。

在運行平臺，CloudRobo 可連接實體機器人并完成云上管理，以端云協(xié)同方案快速部署端云具身模型，形成高效的具身智能運行態(tài)方案。華為云還以“云助端模式”綁定生態(tài)伙伴形成軟硬一體解決方案，共同打造優(yōu)秀具身智能產(chǎn)品、打磨具身智能生態(tài)系統(tǒng)，推進具身產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的最終落地。

上海國地中心基于華為云CloudRobo數(shù)據(jù)合成能力，自動生成不同光照、材質(zhì)等條件下的機器人合成軌跡數(shù)據(jù)。通過結(jié)合真機實采與合成數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，機器人在多場景下的整體分揀任務(wù)成功率達90%以上，實現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先。在推理層面，上海國地中心基于昇騰實現(xiàn)場景化模型的穩(wěn)定運行，并探索將大參數(shù)量具生智能模型推理任務(wù)遷至云端。未來，雙方還將持續(xù)深化合作，面向行業(yè)開放千萬級高質(zhì)量合成數(shù)據(jù)集，助力更多企業(yè)低成本、高效率的推進具身智能應(yīng)用落地。

攜手20家成員共建具身智能R2C協(xié)議，讓機器人“一鍵上云”

作為具身智能的加速落地引擎，華為云CloudRobo將復(fù)雜算法與智能邏輯部署于云端，能大幅減輕機器人終端的硬件算力負擔(dān)，讓本體更輕量化。同時，依托云端海量算力與先進AI模型，為機器人提供復(fù)雜任務(wù)決策、多模態(tài)感知處理能力，讓執(zhí)行精度與效率實現(xiàn)質(zhì)的提升，讓執(zhí)行更智能化。再次，以云端智能打破機器人的能力邊界，加速其在工業(yè)制造、智慧物流、民生服務(wù)等多領(lǐng)域的深度落地，讓場景更泛在化。

張平安表示，為了構(gòu)建機器人與云端統(tǒng)一、開放、安全的通信橋梁，華為云攜手行業(yè)參與者，共建具身智能R2C協(xié)議，以實現(xiàn)智能體的協(xié)同思考與高效執(zhí)行，讓更多機器人獲得云上智能。

目前，R2C協(xié)議數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)生成、通訊接口三項國家標準已完成立項。華龍訊達、非夕、星海圖等20家機構(gòu)、企業(yè)在內(nèi)的首批合作伙伴，已加入到R2C協(xié)議共建中來，并圍繞制造、物流、巡檢、康養(yǎng)等領(lǐng)域，聯(lián)合開發(fā)云端一體化機器人解決方案。同時，華為云 CloudRobo將被引入到沈陽、無錫等創(chuàng)新中心，進一步推動具身智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

通過搭建平臺、共筑生態(tài)，華為云將助力具身智能創(chuàng)新，推動產(chǎn)業(yè)邁入規(guī)?；涞氐男码A段。同時，面向未來算力為基的AI時代，華為也構(gòu)筑了穩(wěn)固可靠的算力底座，此次全聯(lián)接大會期間，華為還發(fā)布了最新超節(jié)點產(chǎn)品Atlas 950 SuperPoD和Atlas 960 SuperPoD超節(jié)點，分別支持8192及15488張昇騰卡，在卡規(guī)模、總算力、內(nèi)存容量、互聯(lián)帶寬等關(guān)鍵指標上全面領(lǐng)先，在未來多年都將是全球最強算力的超節(jié)點，這也將為具身智能行業(yè)創(chuàng)新提供穩(wěn)固且澎湃的算力支持?！跋Ｍ嗟臋C器人伙伴、行業(yè)組織加入進來，推動具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，讓更多的機器人本體能夠高效、安全、低成本的獲得云上智能?！睆埰桨舱f道。

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