RoboBrain 2.0 - 智谱开源的通用具身大脑模型

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RoboBrain 2.0是什么

RoboBrain 2.0 是智谱开源的先进具身大脑模型，为机器人提供强大的感知、推理和规划能力。RoboBrain 2.0包含 7B 和 32B 两个版本，采用异构架构，融合视觉编码器和语言模型，支持高分辨率图像、视频、语言指令等多模态输入。模型具备出色的空间理解、时间建模和复杂推理能力，能应对动态环境中的连续决策任务。模型基于分阶段训练策略逐步提升性能，适用工业自动化、物流仓储、智能家居、医疗康复和农业自动化等多种场景，助力具身智能从实验室走向真实世界。

RoboBrain 2.0的主要功能

精准空间定位与推理：根据复杂指令进行精确的点定位、边界框预测及空间关系推理，支持在三维空间内完成复杂的任务操作。
动态时间建模：具备长期规划、闭环交互和多智能体协作的能力，能应对动态环境中的连续决策任务，适应不断变化的场景需求。
复杂推理与解释：支持多步推理和因果逻辑分析，且能生成推理过程的详细解释，提升决策的透明性和可解释性。
マルチモーダル入力サポート：处理高分辨率图像、多视图输入、视频帧、语言指令及场景图等多种输入形式，具备强大的多模态融合能力。
实时场景适应：快速适应新场景，实时更新环境信息，支持动态任务的高效执行，确保机器人在不同场景下的灵活操作。

RoboBrain 2.0的官网地址

プロジェクトのウェブサイト：https://superrobobrain.github.io/
GitHubリポジトリ：https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
HuggingFaceモデルライブラリ：https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
arXivテクニカルペーパー：https://arxiv.org/pdf/2507.02029

如何使用RoboBrain 2.0

公式ウェブサイトを見る：访问 RoboBrain 2.0 的项目官网，了解功能、架构和技术细节。
获取代码和模型
- 从 GitHub 仓库克隆代码::

git clone https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0.git
cd RoboBrain2.0

- 下载模型权重文件，在 GitHub 仓库的 releases 页面找到，或者通过 Hugging Face 模型库获取。
依存関係のインストール：根据项目文档安装必要的依赖。

pip install -r requirements.txt

設定環境：确保硬件环境（如 GPU）满足模型运行的要求。配置环境变量，例如设置模型权重路径等。
运行示例代码：项目仓库中提供示例代码，展示如何加载模型并进行推理。

from robobrain import RoboBrainModel

# 加载模型
model = RoboBrainModel(model_path="path/to/model_weights")

# 输入示例
input_data = {
    "image": "path/to/image.jpg",
    "instruction": "Navigate to the red object and pick it up."
}

# 运行推理
output = model.infer(input_data)
print(output)

カスタムタスク：根据应用场景，调整输入数据格式和任务指令。如果需要，对模型进行微调，适应特定的任务需求。
テストと最適化：在真实环境中测试模型的性能，观察在不同场景下的表现。根据测试结果优化模型参数或调整输入数据。
部署到机器人：将模型部署到实际的机器人系统中，确保实时接收传感器数据并输出控制指令。进行系统集成测试，确保模型与机器人硬件和软件的兼容性。

RoboBrain 2.0的核心优势

强大的多模态融合能力：处理高分辨率图像、多视图输入、视频帧、语言指令和场景图等多种模态的数据，支持复杂任务指令的理解和执行。
卓越的空间与时间建模能力：模型具备精确的空间定位和关系推理能力，能处理三维空间内的复杂任务。同时，支持长期规划和动态交互，适用动态环境中的连续决策任务。
复杂推理与透明性：支持多步推理和因果逻辑分析，能生成推理过程的详细解释，提升决策的透明性和可解释性。
高效训练与评估框架：基于 FlagScale 分布式训练框架和 FlagEvalMM 评估框架，RoboBrain 2.0 能高效地进行大规模训练和多模态模型评估，确保模型性能的持续提升。
快速适应新场景：模型能实时更新环境信息，快速适应新场景，支持动态任务的高效执行。
オープンソースとコミュニティ・サポート：提供丰富的文档、示例代码和社区支持，方便开发者进行学习、开发和定制。