VLA

🤖 【具身智能日报】| 2026-09-22 17:10 📡 一、中国移动开源Open-RAIL：把具身智能部署的"最后一公里"铺平 原文：36氪《中国移动开源具身智能Open-RAIL框架，填补产业落地缺口》 时间：2026-09-22（6小时前） 核心事实： 中国移动正式开源 Open-RAIL 框架，定位为 VLA/WAM 模型与真实机器人之间的连接层中间件，不绑定任何机器人品牌或模型 架构采用 Server-Client 分布式设计：推理在 Server 端，感知与执行在 Client 端，两侧通过网络通信，避免软件环境相互冲突 四项核心能力直击行业公认的部署短板： 行业短板 Open-RAIL 对策 效果 端侧部署延迟、动作卡顿 三线程并行 + 两级在线平滑 关节加速度标准差从 10+ rad/s² 降至 0.1 rad/s²（两个数量级） 数据流水线割裂、采集与训练脱节 数据采集内嵌进每一次推理执行 自动归档为可直接训练的格式 跨本体适配周期长 轻量硬件抽象层 已适配 4 款异构机器人，新机型接入"以小时计" 评测基准体系缺失 路线图中规划 下一阶段补齐 影响分析： 具身智能行业讨论重心已从"能不能造出来"转向"能不能稳定跑起来、规模化复制"，2026 上半年行业仍处于"高活跃、低规模兑现"验证期 Open-RAIL 不是模型创新，而是工程补短板——这是行业基础设施思路的体现 值得关注的信号：中国移动同期也在通信网络领域开源了类似的连接层框架（OpenAN），说明这不是一次性动作 📡 二、清科灵境 OASIS WAM 登顶 RoboLab：击穿"大脑"与"手脚"的边界 原文：36氪《中国具身智能又跑出一匹黑马：清科灵境 OASIS WAM 登顶 RoboLab》 时间：2026-09-20 核心事实： RoboLab 基于 NVIDIA Isaac 与 Omniverse 构建高保真仿真环境，清科灵境联合中科大研发的 OASIS WAM 在 120 个视觉-语言-操作任务综合评测中综合排名第一 参测对手包括 NVIDIA、Google、Physical Intelligence（PI） 等头部团队，OASIS WAM 是榜单中唯一中国团队 RoboLab 采用动态随机生成场景、可变语言指令、可控环境扰动，无法靠记忆规则刷榜，测试结果由平台实际调用接口完成 真正有意思的技术突破——三层并行决策架构： ...