Репортаж от Wedoany，Команда робототехников PrismBot, входящая в состав vivo, завоевала первое место в треке «От рассуждения к действию» на мировом конкурсе AGIBOT ICRA 2026, проходившем в Вене. Это соревнование, являющееся частью конференции IEEE по международной робототехнике и автоматизации, привлекло 526 команд из 27 стран и регионов. Команда vivo одержала решительную победу в финале с реальными роботами, продемонстрировав способность своего технического подхода преобразовывать понимание задач в действия в сложных реальных условиях.
Команда робототехников vivo также вошла в тройку лучших в мире по результатам трека управления всем телом, что дополнительно подтверждает её исследовательский потенциал в области воплощённого интеллекта. Эти достижения отражают стратегическое направление vivo: создание систем восприятия на основе технологий обработки изображений и разработка управляемого ИИ «мозга» робота для переноса интеллектуальных способностей в физический мир. Эту стратегию изложил Ху Байшань, президент и главный операционный директор vivo, а также директор Центрального научно-исследовательского института vivo, на ежегодной конференции Боаоского азиатского форума 2026 года.
Мировой конкурс AGIBOT — одно из самых требовательных международных соревнований в области воплощённого интеллекта, делающее акцент на развёртывании в реальном мире и использующее строгие тесты с реальными роботами для оценки производительности систем. Трек «От рассуждения к действию» сосредоточен на ключевой задаче преобразования понимания задачи в действия, сочетая онлайн-симуляционную оценку и офлайн-тестирование с реальными роботами в Вене. Оценка основывается на проценте выполнения задач в реальной среде, долгосрочной стабильности и способности к обобщению в сложных сценариях. Участвующие модели должны самостоятельно выполнять понимание намерений, декомпозицию задач, ранжирование подцелей и восстановление после аномалий, а затем преобразовывать процесс принятия решений в физическое выполнение с помощью манипулятора. Команда робототехников vivo разработала фреймворк для обучения и вывода, основанный на оптимизации ключевых кадров и контрастивном обучении. Взвешивание потерь ключевых кадров помогает модели более эффективно изучать ключевые точки действий, а контрастивное обучение сокращает семантический разрыв между текстовыми инструкциями и физическим выполнением действий.
В треке управления всем телом роботам необходимо было самостоятельно подбирать указанные товары в реалистичном сценарии супермаркета и помещать их в тележку, справляясь с разнообразием категорий продуктов, изменяющимся пространственным расположением, а также сложным семантическим пониманием и обобщением действий. Команда робототехников vivo применила ту же ориентированную на рассуждение техническую систему к этому сценарию, используя взвешивание потерь ключевых кадров для повышения точности захвата и контрастивное обучение для лучшего определения направления захвата, что позволило занять место в тройке лидеров. Этот результат подтверждает переносимость и инженерную надёжность технического подхода vivo для различных типов задач.
vivo рассматривает дом как отправную точку для разработки роботов, поскольку домашняя среда предъявляет высокие требования к долгосрочным задачам, двухручной координации, точным манипуляциям, рассуждению и принятию решений — способностям, которые хорошо согласуются с тестируемыми на ICRA 2026. Команда робототехников vivo переходит от дистанционного управления к автономному интеллекту, постепенно повышая выполнимость сложных задач и возможности масштабируемой верификации. Опираясь на опыт в области систем устройств, возможностей обработки изображений и глобальной разработки продуктов, vivo создаёт систему робототехнических способностей, сочетающую программное и аппаратное обеспечение и непрерывно развивающуюся со временем.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
