机器人重磅利好！智元GO-1模型全面开源！

9月23日，智元机器人宣布其GO-1（GenieOperator-1）通用具身基座大模型全面开源，向全球开发者免费开放这一全球首个采用Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构的通用具身智能模型。此举被业内视为具身智能领域的标志性事件，有望大幅降低技术研发门槛，加速机器人从“专用工具”向“通用智能体”的产业升级进程。

一、技术架构革新，破解行业核心痛点

GO-1模型的开源价值首先源于其突破性的技术架构。相较于传统的Vision-Language-Action（VLA）架构，智元首创的ViLLA架构通过引入“隐式动作标记”（LatentActionTokens），成功弥合了图像-文本输入与机器人实际动作执行之间的技术鸿沟。该架构由多模态大模型（VLM）与混合专家系统（MoE）组成，形成“感知-规划-执行”的完整闭环：VLM借助海量互联网图文数据实现场景感知与指令理解，MoE中的隐式规划器（LatentPlanner）通过人类操作与跨本体数据习得动作逻辑，动作专家（ActionExpert）则依托百万真机数据生成精细动作序列。

实测数据显示，GO-1模型在倒水、清理桌面、补充饮料等典型任务中表现突出，相比现有最优模型平均成功率提升32%（从46%升至78%），其中隐式规划器的加入单独贡献了12%的成功率提升。这种技术优势使得机器人能够实现“人类视频学习”“小样本快速泛化”等核心能力，无需针对新任务重新训练即可适配不同场景与本体，大幅降低后续应用开发成本。

二、开源生态落地，加速产业价值释放

此次全面开源是智元机器人构建产业生态的关键一步。此前，智元已在2024年底推出包含100万条轨迹、覆盖217个任务的AgiBotWorld真机数据集，为模型训练提供了坚实的数据基础。如今GO-1模型的开放，形成“数据集+基座模型”的双重开源体系，彻底打破了具身智能领域“数据稀缺、技术封闭”的行业瓶颈。

对开发者而言，开源意味着可直接复用经过海量数据验证的通用能力：家居场景的服务机器人可快速适配餐饮清洁任务，工业巡检机器人能通过少量示教掌握设备维护技能，真正实现“一脑多形”的跨本体迁移能力。智元机器人研究院执行院长姚卯青指出，模型搭配的数据回流系统还能让机器人在实际应用中持续进化，形成“使用-学习-迭代”的良性循环，推动机器人从实验室走向开放世界的商业化落地。

三、产业格局重塑，多领域迎来应用爆发

GO-1的开源正加速具身智能在多领域的渗透。在工业场景，依托模型的精细操作能力，机器人可快速掌握精密装配、质量检测等复杂任务，助力制造业柔性生产升级；商业领域，商超补货、餐厅服务等标准化工作的自动化率有望大幅提升；家庭场景中，具备自然语言理解与环境适应能力的服务机器人将加速普及。

从产业链视角看，开源生态的构建将形成“核心技术突破-开发者创新-场景需求爆发-产业链扩容”的正向循环。上游的传感器、执行器企业将受益于机器人本体需求增长，中游的解决方案提供商可借助开源模型快速推出定制化产品，下游的应用场景则将实现智能化升级，整个产业有望在2025年万台级量产的带动下进入放量阶段。

四、机构观点：开源引爆产业红利，聚焦技术与场景双主线

光大证券在最新点评中指出，GO-1模型开源是具身智能从技术验证走向规模化应用的关键节点。其ViLLA架构解决了通用动作规划的核心难题，而开源模式将加速开发者生态积累，预计2025年人形机器人量产带来的数据爆发将进一步推动模型能力迭代。维持对具身智能赛道“强于大市”评级，两条主线或将成为科技产业驱动力：一是掌握核心硬件技术的企业，如传感器、高精度执行器龙头；二是深度布局场景应用的解决方案提供商，尤其关注已与智元等头部企业形成合作的标的。

中信建投证券认为，开源降低了具身智能的技术门槛，但具备数据处理能力与场景落地经验的企业仍将构建竞争壁垒。GO-1模型的“小样本泛化”特性对边缘计算芯片提出更高需求，长期来看，具身智能有望复制移动互联网的发展路径，开源生态的主导者将在产业升级中占据核心地位。

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