智元开源Genie Envisioner：视觉世界模型重塑机器人跨平台任务执行

🌟 产品介绍

智元机器人（Agibot）作为浦东具身智能代表企业，于2025年8月14日正式推出行业首个动作驱动的开源世界模型平台——Genie Envisioner（GE）。不同于传统割裂的开发流程，GE创新性地将未来帧预测、策略学习与仿真评估整合进视频生成闭环架构，让机器人在单一模型中完成环境感知→决策推理→动作执行的全链条响应。

平台最大亮点在于：
✅ 开源承诺：完整代码、预训练模型、评测工具全面开放
✅ 真机验证：已实现倒茶、擦桌、做三明治等生活场景任务
✅ 效率革命：跨平台迁移仅需1小时数据（约250次演示）

🎯 适用人群

⚙️ 核心功能（5大突破性能力）

1. 跨本体秒级迁移
   技术原理：基于视觉空间预训练的通用操控表征（非语言抽象），捕捉跨平台共享的物理规律。
   效果：在Agilex Cobot Magic等新平台，仅用1小时演示数据实现高质量任务执行，性能超π0、GR00T等模型。

2. 10+步骤长时序执行
   技术原理：通过Sparse Memory模块选择性保留历史关键帧，显式建模时序演化关系。
   效果：折叠纸盒任务成功率76%（竞品π0仅48%）。

3. 多视角环境感知
   技术原理：GE-Base模型同步处理头部+双腕三路视角，保持空间一致性。
   效果：精准解析复杂环境布局与动作意图，避免单视角盲区。

4. 实时动作生成
   技术原理：GE-Act采用异步推理模式（视频DIT 5Hz + 动作DIT 30Hz），慢-快双层优化。
   效果：RTX 4090 GPU上200ms完成54步动作推理，满足实时控制需求。

5. 神经仿真验证
   技术原理：GE-Sim通过层次化动作条件机制，将姿态投影为图像空间运动向量。
   效果：提前预演动作后果，降低真实环境试错成本。

🧠 技术原理解剖

颠覆传统架构的视觉中心建模范式！
传统VLA方案需将视觉映射到语言空间（如“红色杯子在左边”），导致空间信息丢失。而GE直接在原始像素空间建模环境动态，保留完整时空结构。

技术栈三件套深度协同：

graph LR
A[GE-Base] -->|多视角视频流| B[GE-Act]
B -->|动作序列| C[GE-Sim]
C -->|预测帧反馈| A

• GE-Base：3000小时真机视频训练，百万级数据炼成的世界模型“大脑”
• GE-Act：160M参数轻量解码器，视觉特征→控制指令的关键转化器
• GE-Sim：动作条件神经仿真器，通过Pose2Image机制预判动作结果

🛠️ 工具使用技巧（开发者必看）

• 快速迁移指南：
  1️⃣ 在新机器人录制250+条演示视频（5Hz采样）
  2️⃣ 加载GE-Base预训练权重冻结视觉编码器
  3️⃣ 仅微调GE-Act动作层参数
  💡 实测效果：双Franka机械臂搬运任务适配时间<4小时

• 长任务优化秘诀：
  启用sparse_memory_ratio=0.3参数，让模型自动筛选30%关键历史帧，避免无关信息干扰。

🔗 访问地址

🚀 即刻获取开源资源：
▸ GitHub代码库：https://github.com/agibottech/genie-envisioner
▸ 项目主页：https://genie-envisioner.github.io
▸ 技术白皮书：https://arxiv.org/abs/2508.05635

最后划重点：
这不是又一个“实验室玩具”，而是经3000小时真机验证的生产力工具！无论是机械臂秒学新技能，还是攻克10步折叠纸盒难题，GE都用视觉直控的方案撕开了传统机器人学习的天花板。

注：平台完整支持ROS 2和Isaac Sim仿真环境，工业场景无缝集成。