其一是官宣具身智能领域的国际学者罗剑岚近期已正式加入公司，出任首席科学家并牵头组建“智元具身智能研究中心”。据其介绍，智元具身研究中心专注于具身大小脑、空间智能、强化学习等方面的研究，覆盖AI及
罗剑岚毕业于加州大学伯克利分校，曾在Google X、Google DeepMind从事研究工作。在伯克利人工智能实验室（BAIR）担任博士后期间，罗剑岚领导开发的世界上首个超人类的真机强化学习系统SERL/HIL-SERL，首次实现将任务成功率提升到100%, 在全球范围内被广泛应用。
另外一个动向是智元宣布与国际具身智能公司 Physical Intelligence（Pi）达成合作伙伴关系，双方将围绕动态环境下的长周期复杂任务，在具身智能领域展开深度技术合作。这一合作将由罗剑岚带头推进。
Pi是去年3月官宣成立的美国明星创业公司，罗剑岚博士后研究期间的导师Sergey Levine是联合创始人之一。去年11月，这家公司完成了4亿美元的A轮融资，融资后估值乐虎游戏app，为20亿美元，主要投资者包括亚马逊创始人贝索斯、OpenAI、Thrive Capital等知名公司或投资机构。
“我们认为具身智能的复杂性让单一公司很难承担全部链条，所以我们强调开放协同，做效率和资源的合理分布。联合外部公司可以互相提供不同的视角和能力。”罗剑岚对界面新闻表示。
智元表示，目前与Pi的合作已经初具成效，可以实现一个通用模型根据不同的指令输入执行多个任务，也可以适配乐虎游戏app，多种末端执行器，包括灵巧手、平行夹爪和旋转夹爪，同时可以兼容鱼眼和针孔相机等多种传感器。
在智元发布的合作成果视频中，展示了机器人在镜子前戴上围巾、换垃圾袋，将物品从传送带移入物流箱等覆盖家庭和工业场景的多元复杂任务。
作为具身智能领域的知名学者，罗剑岚的工作被评价为“让强化学习真正跑起来”，推动了强化学习在工业自动化、柔性生产等具身智能场景的落地。
“机器人领域过去十年的进步很多都是受到了其他领域新突破的启发产生，比如CV和NLP。顺着这个逻辑，现在具身智能的主流路线是大模型和强化学习乐虎游戏app，的结合。”罗剑岚告诉界面新闻，大模型可以使用大量数据对机器人进行预训练，帮助机器人有上手机会，做一些粗略的基本动作。这样训练出来的机器人可能有百分之七八十的成功率。强化学习则负责打磨最后的百分之二三十，最后通过试错做到最终的完善。
他表示，未来智元可能还会研发世界模型，根据云端的模型去预测下一步环境会发生什么。不过罗剑岚也提到，这些都是工具，具身智能本质上需要解决的，是怎样在开放数据链构建具有鲁棒性的策略，感知、预测lehu乐虎游戏官网，、行为生成这一整套机制的泛化能力才是最核心、最关键的。
罗剑岚认为，现在许多争议存在的原因都是因为缺少数据。不过乐观来看，机器人部署到真实世界的难度小于智能驾驶，因为车在安全性等各方面要求非常严格lehu乐虎游戏官网，。而机器人可以从一些封闭空间、半封闭空间先开始部署。随着越来越多的机器人在真实世界部署，也会有越来越多的真实数据回传。届时研究者对于算法会有更好的认知，软件硬件将同步进行迭代，最终收敛到几个方案。
他表示，具身智能的研发是一项系统性的工程，包括算法、硬件、数据和场景等方面都需要联合迭代，最终走向通用性，这也是智元布局具身智能全栈的原因。
