在机器人技术的前沿探索中，一款名为智元启元大模型Genie Operator-1（简称GO-1）的创新产品近日横空出世，标志着具身智能技术迈出了重要一步。这款由智元机器人公司发布的通用具身基座模型，以其独特的Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）框架，展现了小样本快速泛化、跨本体应用及持续进化等多重优势。
GO-1的核心在于其ViLLA框架，该框架结合了VLM（多模态大模型）与MoE（混合专家）技术。VLM作为主干网络，继承了开源多模态大模型的权重，并通过互联网上的大规模纯文本和图文数据，赋予了GO-1强大的场景感知和理解能力。而MoE则通过隐动作专家模型和动作专家模型，利用互联网上的操作视频和高质量的仿真、真机数据，使GO-1具备了动作的理解和执行能力。
GO-1的五大特点尤为引人注目：采训推一体化设计，确保了数据采集、模型训练和推理的无缝衔接；小样本快速泛化能力，使得GO-1能够在极少数据甚至零样本的情况下，快速适应新场景和新任务；一脑多形功能，使GO-1能够轻松迁移至不同形态的机器人上，实现跨本体应用；持续进化机制，借助智元的数据回流系统，GO-1能从实际执行中遇到的问题数据中不断学习进步；人类视频学习能力，则让GO-1能够结合互联网视频和真实人类示范，增强对人类行为的理解。
GO-1的构建基于具身领域的数字金字塔模型，从底层的大规模纯文本与图文数据，到人类操作/跨本体视频、仿真数据，再到顶层的真机示教数据，形成了全面的“基础教育”和“能力培训”。这使得GO-1能够轻松应对多样化的环境和物体，快速学习新的操作。
在实际应用中，GO-1展现了其卓越的性能。用户只需用自然语言发出指令，如“挂衣服”，GO-1便能根据所学知识和经验，拆解任务步骤，精准完成操作。无论是家庭场景中的倒水、烤吐司，还是商务会议中的拿饮料、拿苹果，GO-1都能迅速响应，完成任务。
更GO-1还具备持续进化的能力。当机器人在执行任务中遇到问题时，如做咖啡时杯子放歪，GO-1能从这些问题数据中学习改进，直至成功完成任务。这种不断学习和进化的能力，使GO-1能够不断适应新的挑战和场景。
GO-1的问世，不仅为机器人技术带来了革命性的突破，更为具身智能的通用化、开放化与智能化发展开辟了新道路。从家庭到办公、从商业到工业，GO-1都能快速适应并实现多样化任务，展现了具身智能技术的无限潜力。
