在近日举办的“智汇金陵AI开源人才峰会”上，Moda社区联合CCF智能机器人专委会、工信部数字孪生技术重点实验室、Lumina嵌入式智能社区等权威机构，正式公布了EAI-100（Embodied Artificial Intelligence 100）嵌入式人工智能榜单100的年度代表成果和数字。荣获“开创性”、“年度十大突破”、“年度十大数据集项目”、“年度十大部署模型”等多项最高荣誉。该公司成为本次评选中获奖最多、报告最完整的公司，再次巩固了其在具体智能领域的领导地位。年度 EAI-100 百强榜单其成就和数据是具身智能领域的权威风向标。旨在从多个关键层面系统地呈现具身智能领域的代表性成果和核心优势，包括先驱者、新一代学术一代和技术进步。榜单评选高度重视对我国具身智能发展的实际影响、长期价值和方向贡献，特别是对研究范式、系统能力、产业实践等方面的实质性推动。姚茂清（右四）荣获“EAI先锋20人”奖。通过此次评选，致远在年度EAI-100体现智能榜单上获得了五名席位，在技术、人才和能力应用等各个方面都取得了进步。致远合伙人、高级副总裁、体现事业部总裁姚茂清先生被认定为“EAI”的开创者之一Pioneer 20”。“体现智能这是一个非常具有挑战性的系统项目，要将概念真正集成和实施到现实场景中并为客户赋能。硬件、数据、模型、场景的整个闭环都要打通。”姚茂清坦言，致远作为一家深耕实体智能领域的创新型公司，已经构建了从本体研发到场景应用的完整体系。布局将在2024年建成日本首个3000平方米的机器人数据采集站点，收集大量行业数据并开放。在数据积累的基础上，我们自主开发几种通用的机器人数据采集点。我们推出了VLA、世界模型等具身模型，并推出了覆盖全流程的综合开发平台，为具身智能产业化奠定了坚实的技术基础。面对行业的核心问题——数据瓶颈，Y。敖茂庆指出：“语言模型可以获得数千亿级的训练数据，但具身智能的训练数据量却落后四到五个数量级。”为了实现这一目标，致远主动收集真实世界数据，并于2024年12月，开放了第一个基于真实场景的百万美元真实世界数据集AGIBOT。在全球范围内，该数据集已迅速成为全球下载次数最多的开源生产数据集，并被 NVIDIA 等全球领先公司广泛使用。目前，致远不断拓展数据维度，同步实现真机操作、人机交互、物理场景等多种类型的数据采集。今年，我们希望能够产生数百万小时的有效、高质量的数据，为用高质量数据训练模型打下坚实的基础。同时，致远建设模拟了完整的生命周期流程。en的成立是为了解决实施成本问题。 “近90%的研发工作是在仿真环境中预建、验证和执行的，只剩下10%用于场景适配和部署调试工作。”致远姚茂庆表示，利用生成式AI实现时间级场景构建，大幅缩短从实验室到工厂的“最后一公里”。围绕技术进步核心cos，Wisdom构建了“数据-预训练-后训练-世界模型”的全链路闭环系统，打造不断进化的具身智能模型。姚茂庆先生介绍，智慧在预训练层面推出了国内首个GO-1通用基础实现模型，成为ViLLA架构的先行者。 VLM和MOE的集成提供了通用的认知和行为能力以及跨任务泛化，使机器人能够从人类的角度学习行为规则并掌握内部知识。物理世界的交互逻辑。在世界模型领域，姚茂清强调：“世界模型是我们坚定投入的一个方向，慧眼在2024年就确定了这条技术路径。相比于语言模型，倾向于表达抽象的逻辑思维”，该模型将世界动作模型和模拟器融为一体，实现从环境理解、动作推理到模拟训练的完整链路功能。致远机器人以技术进步为基础，“全栈实现规模化产业部署，赋能新生产力发展。汽车零部件，完成物流场景下的货物分拣拆解。”目前，相关技术方案已在真实工业现场实现24小时连续运行，生产线效率（UPH）已达到与人类工作同等水平。平均无故障时间（MTBF）已达到100小时。从数据收集和模型训练从场景部署来看，成熟的嵌入式智能系统需要稳定可靠的硬件本体，并与VLA、强化学习、世界模型等核心技术紧密结合。姚茂清表示：“未来，致远将深化技术迭代和生态共建，技术系统、数据模型和场景适配能力不断迈上新台阶。这条战略路径是智能体现智能赋能新生产力的生动实践。” Embodied Intelligence年度十大突破（EAI Breakthrough 10）：两项核心技术入围。 1.基于通用体现的模型GO-1：世界上第一个使用视觉-潜在-潜在-动作（ViLLA）架构的通用体现智能模型。它由大规模多模态模型、隐式规划器和动作专家组成，成功地弥合了图像和文本之间的语义差距。输入和执行的操作机器人。该模型具有优异的本体间迁移能力，可在常规仿真平台和真机上使用。已在实验中达到最高性能，并免费向全球开发者开放，大幅降低行业技术门槛，加速嵌入式智能的传播。 在线训练SOP：基于业界首个分布式在线后训练VLA创建“在线、集群、并行”低延迟数据闭环系统，并进行实际部署。在轨体验仅3小时，性能提升约30%，通才多任务成功率超过94%，四机集群训练速度比单机快2.4倍，为大规模量产和物化模型持续迭代提供工业级解决方案。 • Embodied Intelligence 年度十大数据集项目（EAI 数据集10）：Embodied Intelligence的AgiBot World“ImageNet Moment”数据集是全球首个百万级真实机器人数据集，覆盖所有现实世界场景，采用一体式硬件平台，具有全流程质量控制。该数据集旨在训练机器人的日常生活技能。数据将由100个双臂移动机器人在4000平方米的物理场地收集。场景包括家庭、餐饮、工业、超市和办公室五个类别，包含超过 3000 个现实生活物体。这在实体智能领域被称为“ImageNet 时刻”。 • 嵌入式智能·年度十大部署模式（EAI 应用10）：真实强化学习工业部署 致远工业产线强化学习部署是全球首个在真实工业场景中大规模部署嵌入式强化学习算法的机器人系统。聚焦电气检测与评估核心环节在3C生产线中，我们通过强化学习算法不断优化作业流程，实现100%的作业成功率。这将大大提高3C生产线的生产效率和产品合格率。
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