构建具身智能开放新生态！大晓机器人发布“以人为中心”的ACE具身研发范式

中国发展网讯 12月18日，大晓机器人在上海发布行业首创的ACE具身研发范式、首个开源且商业应用的开悟世界模型3.0（Kairos 3.0）、让具身本体拥有自主空间智能的具身超级大脑模组A1，与行业伙伴共同构建全链自主可控、开放共赢的产业级生态体系。

据悉，大晓机器人（ACE ROBOTICS）是加速具身智能智慧跃迁的机器人公司，由商汤科技联合创始人、执行董事王晓刚出任董事长，世界级AI科学家陶大程院士担任首席科学家，公司汇聚全球稀缺的青年AI科学家及来自产业界的卓越专家，共同深耕具身智能领域，旨在通过突破性技术创新，对具身智能场景的深刻洞察，推动机器人自主理解和探索物理世界，加速具身智能的商业化场景落地。

人类的智能蕴藏于数据之中，数据始终是 AI 进化的核心支撑。AI 1.0的人工标注时代，包含1400万张图像、覆盖数万个类别ImageNet 数据集，若由单人全职完成全部标注，需长达10.5年。进入AI 2.0大语言模型时代，数据规模实现指数级跃升，以Common Crawl为代表的互联网文本数据集，让单人全职进行原创撰写需超过12万年才能完成。

大晓机器人率先提出“以人为中心（Human-centric）” 的ACE具身研发范式，为行业发展带来根本性的革新。ACE具身研发范式中环境式数据采集可实现一年千万小时的数据收集，开悟世界模型3.0则不断放大真实数据价值，使其达到上亿小时数据规模的效果。ACE研发范式彻底颠覆传统逻辑，将人类与物理世界的互动规律作为核心研究起点，以环境式数据采集为引擎，构建了一套从“环境式数据采集—开悟世界模型3.0—具身交互”的全链路技术体系。

ACE范式核心技术之一环境式数据采集技术，通过跨视角多模态设备，融合视觉、触觉、语音、力学规律等多维度数据，物理级建模与全场景覆盖的创新设计，为具身智能模型训练提供 “人—物—场”全要素精准数据支撑。该技术路径的推出为具身智能带来数据维度更全面、任务覆盖更长程、交互精度更高、采集效率更具规模化等四大核心数据价值。

在即时零售仓储场景中，该方案已实现多视角数据采集，覆盖数万种SKU，完成仓储分拣与打包全流程，涵盖五大阶段13个原子动作；在居家、零售等多元场景中，也已实现对人体自然行为、物品交互轨迹的精准捕捉，甚至能复现遥操作范式下难以实现的生鲜抓取、精细化放置等任务。

以环境式采集数据为基，大晓机器人发布了首个开源且商业化应用的世界模型——开悟世界模型3.0，形成跨本体的统一世界理解框架，融合物理规律、人类行为和真机动作，使机器不仅能“理解”物理世界因果规律，还能“生成”长时动静态交互场景，进而“预测”万千可能。

作为首个“多模态理解—生成—预测”的世界模型，开悟世界模型3.0通过视觉、3D 轨迹、触觉、摩擦力等多维度信息输入，深度理解真实世界的物理规律与人类行为的底层逻辑，让模型能形成“知其然，知其所以然”的思维链。基于多模态信息的深度融合，模型可生成长时动态交互场景视频，在场景内实现各元素精准可控；并具备跨本体一键生成、多本体泛化、预测万千演化路径等特性，为具身智能提供高保真、可泛化的虚拟训练环境。

基于上述优势，大晓机器人打造了开悟具身智能世界模型产品平台。该平台集成“文生世界、像驱世界、迹塑世界”等多模态生成能力，内置支持11大类、54细类，累计328个标签，覆盖115个垂类具身场景，开发者只需输入简单指令，就能快速生成可视化的任务模拟内容，并可一键分享，大幅降低具身智能的开发门槛。

同时，开悟世界模型3.0于12月18日面向全行业开源。通过领先的产品平台，大晓机器人向全行业开放API，让所有企业都可以使用开悟世界模型工具链，助力千行万业的发展，推动各类轻量化、定制化具身智能产品快速涌现，促进应用生态发展。

目前，开悟世界模型3.0已与沐曦股份、壁仞科技、中科曙光等多款厂商国产芯片完成适配，极大提升了芯片性能，全面赶超国际顶尖芯片；如同DeepSeek与国产芯片的全链路生态所带来的虚拟世界变革，开悟世界模型3.0与全产业伙伴共同构建空间智能创新生态，形成从底层算力到上层智能应用的协同合力，重塑全球技术竞争格局。

当天，大晓机器人正磅推出具身超级大脑模组A1，并与行业伙伴共建具身智能创新生态，加速机器人商业化落地，推进具身智能产业价值。基于大晓机器人团队领先的纯视觉无图端到端VLA模型优势，搭载具身超级大脑模组A1的机器狗无需预采高精地图即可适应复杂、动态、陌生环境。依托模型的视觉理解和运动规划能力，机器人能实现动态环境下鲁棒、安全、合理的路径生成，真正实现“自主行动”。

大晓机器人还结合Insta360 全景感知方案与商汤方舟通用视觉平台，构建起全方位、高精度的环境感知体系。不仅能覆盖超10个行业，还可实现超150个智能化应用场景适配，覆盖从日常行为分析到特殊风险预警的全需求。（倪珺）