2025-12-18
在国家加快具身智能关键技术攻关、 、 、推动训练与中试平台建设的背景下 ，，，Behavision平台依托ABC（Assets-Behavior-Client）空间智能架构 ，，，围绕“大小脑模型协同”与“仿真与真机数据融合”等核心方向形成系统化技术方案 ，，，并将数据驱动的感知与模型生成的任务行为转化为精准可控的协议化动作指令 ，，，为具身智能提供了一条可验证、 、 、可部署的工程化路径 。。 。
A（Assets）板块构建了以数据驱动的空间感知基座 。。 。通过深度融合3D数据、 、 、铰接数据、 、 、物理参数与URDF模型等多模态信息 ，，，使机器人能够对物体形态、 、 、功能属性与交互边界建立一致性理解 ，，，为大小脑模型的决策与行动提供可靠的空间语义与物理参考 。。 。
B（Behavior）板块构建了基于大小脑模型协同机制的行为引擎 。。 。自研具身大脑模型专注于语义理解、 、 、逻辑推演与行为序列规划 ，，，结合机器人本体小脑模型则负责行动执行 。。 。二者在统一架构下协同工作 ，，，并结合仿真与真机数据融合技术 ，，，实现训练策略在真实物理环境中的持续收敛 ，，，形成了从“任务语义”到“物理执行”的决策链路 。。 。
C（Client）板块 ，，，将Behavior板块生成的结构化动作指令 ，，，可精准映射到多种类机器人上 。。 。目前已在众擎等本体机器人上实现稳定映射执行 ，，，让训练策略在真实场景中的一致性与可落地性 。。 。后续平台将向更多机器人本体开放 ，，，实现跨形态的执行扩展 。。 。
在 ABC 架构的整体协同下 ，，，Behavision 平台以“大小脑模型协同”为核心机制 ，，，并结合“仿真与真机数据融合”形成了贯通感知、 、 、推理与执行的系统化链路 ，，，使机器人任务策略在真实场景中保持稳定表现与持续优化 。。 。未来 ，，，平台将在跨形态、 、 、跨任务与跨场景的应用实践中不断增强这一体系的通用性 ，，，推动具身智能迈向可规模化落地的技术范式 。。 。