姚卯青強調，基于世界模型生成的動作，智元機器人能完成疊衣服、組裝紙盒等復雜雙臂靈巧操作，也能在工業傳送帶上精準執行物體抓取和打包任務。值得注意的是，相較于 VLA 等短時序輸入輸出模型，具備長時序推演能力的 GE-Act 在動態場景抓取定位精度上優勢明顯。
GE-Sim 以動作序列為輸入，如同高精度仿真器，能在雜亂真實環境中渲染畫面，且具備時空一致性和語義合理性。對比測試顯示，其與真實機器人的推理效果高度一致，量化成功率接近。姚卯青說，依托該仿真器，可快速迭代機器人策略，極大縮短模型研發周期，減少實際評測中的復雜流程與損失。
姚卯青表示，為規范世界模型評測，智元推出 GE Bench 并已在 GitHub 和 HuggingFace 開源，成為 IROS 世界模型挑戰賽的重要準備工具。 該 Benchmark 從軌跡遵循度、語義合理性、因果一致性等多維度評估模型，而基于機前數據預訓練的 GE-Base 模型，在各維度表現均優于主流視頻生成類模型。
姚卯青分享了智元在機器人研發中的實踐心得：機器人本質要回歸執行器，優質執行器是性能基礎;傳感器雖重要，但調教與量產一致性是行業難題;若聚焦單一機器人類型，人形是較合理的選擇;具身智能應是 “機器人 + AI”，需深度結合硬件本體;此外，必須追求量產和一致性，以減少各環節誤差。
姚卯青表示，智元計劃將上述 “苦澀教訓” 融入飛輪迭代，并于今年下半年推出新一代機器人 AgiBot G2。該平臺采用更靈巧的本體設計，對傳感器、執行器提出更高標準，搭載英偉達 Thor 高算力量產域控制器，被定義為 “工業級交互式具身智能作業全球標桿平臺”，引發行業廣泛關注。
姚卯青強調，“數據 - 模型 - 本體 - 場景” 飛輪的轉動，最終是為賦能千行百業。過去一年，智元在多場景取得突破：柔性制造中，用具身智能解決專業設備無法應對的高精度、力控、泛化性操作問題;物流分揀上，具身智能通用機器人與專用設備配合，處理傳統視覺定位 + 規劃難以完成的雜亂物品分揀;此外，還實現了安檢崗點人力清零、電力通信機房巡檢操作等場景的人力替代與降本增效。
“具身智能賽道廣闊，” 姚卯青呼吁，“希望全球同行攜手，共同探索這一智能邊疆，讓技術真正創造價值。”
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