国产算力验证具身智能训练可行性：某研究院联合硬件厂商完成全流程模型训练

2026年1月19日 互联网

国产算力突破：验证具身智能训练可行性

近日，某国内人工智能研究院联合某国产硬件厂商，基于统一AI系统软件栈与千卡级智算集群，成功完成自研具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练。这一实践首次验证了国产算力在复杂多模态任务中的可用性与高效性，标志着国产AI基础设施在应对具身智能场景时迈出了关键一步。

此次训练依托千卡级智算集群，通过软件栈与硬件集群的高效协作，实现了模型训练的稳定性与速度的双重突破。传统方案中，异构芯片的兼容性与系统级优化难题常导致训练效率低下，而此次实践通过统一软件栈与硬件集群的深度适配，解决了多芯片协同训练中的性能瓶颈，为具身智能模型的规模化落地提供了技术范式。

RoboBrain 2.5：具身智能的核心能力升级

RoboBrain是面向真实物理场景打造的通用具身大脑模型，采用视觉-语言多模态架构，为机器人提供感知、认知、推理与决策的核心能力。此次升级的RoboBrain 2.5在原有基础上新增两大关键能力：

  1. 动作时序价值评估：通过引入时序动态规划模块，模型可对机器人动作序列进行价值评估，优化决策路径。例如，在物流分拣场景中，模型能动态调整抓取顺序以减少能耗。
  2. 三维空间结构推理：基于几何深度学习技术，模型可理解三维空间中的物体关系与拓扑结构。在家庭服务场景中，这一能力使机器人能规划避障路径并完成复杂组装任务。

实验数据显示，RoboBrain 2.5在下游任务中的执行成功率显著提升。在模拟家庭环境中，模型完成餐具整理任务的效率较前代提高37%，错误率降低22%。这一改进源于三维空间推理能力对物体抓取点与运动轨迹的精准预测。

统一软件栈：多芯片协同的训练利器

此次训练的核心技术支撑是面向具身智能的统一AI系统软件栈。该软件栈基于开源多芯片架构构建，具备三大特性：

  1. 全链路覆盖：从数据采集、模型训练到真机评测，实现端到端流程打通。例如，在数据加载阶段，软件栈支持分布式采样与预处理，将数据准备时间缩短60%。
  2. 多芯片兼容：通过抽象层设计，兼容主流加速卡与CPU架构。在训练过程中，软件栈自动调度不同芯片资源，使混合集群的算力利用率达到92%。
  3. 自动化调优：内置实验管理系统支持一键部署与超参优化。在RoboBrain 2.5训练中，系统自动完成300余组超参组合测试，将模型收敛时间从14天压缩至9天。

代码示例：统一软件栈的自动化调优流程

  1. # 伪代码：实验管理系统自动调优逻辑
  2. class AutoTuner:
  3.     def __init__(self, model_arch, hardware_config):
  4.         self.hyperparams = {'lr': [0.001, 0.0001], 'batch_size': [64, 128]}
  5.         self.hardware = hardware_config  # 支持多芯片配置
  7.     def run_experiments(self):
  8.         for lr in self.hyperparams['lr']:
  9.             for bs in self.hyperparams['batch_size']:
  10.                 # 自动生成配置并启动训练
  11.                 config = generate_config(lr, bs, self.hardware)
  12.                 launch_training(config)
  13.                 # 实时监控指标并终止低效实验
  14.                 if not monitor_metrics():
  15.                     terminate_experiment()

训练框架：端到端优化的实践路径

此次训练采用训练与推理一体化框架，其技术路径可分为四个阶段：

  1. 数据准备阶段：通过分布式采样系统，在模拟与真实环境中同步收集多模态数据。数据标注采用半自动流程，结合模型预标注与人工修正，使标注效率提升40%。
  2. 模型训练阶段：采用渐进式训练策略，先在小型数据集上快速验证架构，再扩展至全量数据。训练过程中，动态调整批大小与学习率，使GPU利用率稳定在85%以上。
  3. 推理优化阶段：通过量化与剪枝技术，将模型参数量压缩至原模型的38%，同时保持92%的精度。优化后的模型可在边缘设备上实现15FPS的实时推理。
  4. 真机评测阶段：构建标准化评测环境，包含20类典型任务与1000余个测试用例。评测系统自动生成性能报告，涵盖成功率、耗时、能耗等12项指标。

产业落地：从实验室到真实场景的跨越

此次技术突破为具身智能的产业化应用奠定了基础。在工业制造领域，某车企已基于类似技术栈部署质检机器人，通过三维空间推理能力实现零部件缺陷的毫米级检测。在物流仓储场景，某企业利用动作时序评估模块优化分拣路径，使单日处理量提升25%。

未来，随着统一软件栈与国产算力的持续演进，具身智能的落地成本有望进一步降低。据行业分析，采用国产化方案可使模型训练成本较进口方案下降40%，同时缩短30%的开发周期。这一趋势将推动具身智能从高端实验室走向中小型企业，加速AI技术在实体经济中的渗透。

此次国产算力与具身智能模型的深度协同，不仅验证了技术路线的可行性，更为AI基础设施的自主可控提供了实践样本。随着统一软件栈与硬件生态的完善，中国在具身智能领域的技术话语权将持续提升，为全球AI发展贡献东方方案。

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