探秘擎朗智能：KOM2.0端到端的具身行动智能核心引擎解析

> ### 摘要 > 擎朗智能近日发布了其自主研发的VLA模型KOM2.0，标志着具身行动智能领域的重大突破。作为端到端的核心引擎，KOM2.0被称为“动作专家模型”，依托大量真实机器数据进行训练，能够生成高度精细的动作指令。该模型已成为擎朗新一代机器人的通用性基础模型，显著提升了机器人在复杂环境中的自主决策与执行能力，为智能服务场景的广泛应用提供了坚实的技术支撑。 > ### 关键词 > 擎朗智能, VLA模型, KOM2.0, 具身智能, 动作专家 ## 一、KOM2.0模型概述 ### 1.1 KOM2.0模型的技术背景与研发过程 在人工智能迈向具身智能的新纪元之际，擎朗智能以前瞻性的技术视野，推出了自主研发的VLA模型KOM2.0，标志着机器人从“感知世界”到“理解并行动于世界”的关键跃迁。KOM2.0的研发并非一蹴而就，而是建立在擎朗多年深耕服务机器人领域的坚实基础之上。团队通过采集海量真实场景中的机器人运行数据——涵盖数百万小时的移动轨迹、避障决策与人机交互行为——构建起一个高度贴近现实的动作学习数据库。正是在这片数据沃土上，KOM2.0作为端到端的具身行动智能核心引擎破土而出。它不再依赖传统模块化系统的层层拆解，而是将视觉（Vision）、语言（Language）与动作（Action）深度融合，实现从环境理解到精准执行的一体化推理。这一模型被赋予“动作专家”的称号，因其不仅能识别任务意图，更能生成细腻、连贯且符合物理规律的动作序列。历经数十轮迭代优化，KOM2.0最终成为擎朗新一代机器人的通用性基础模型，承载着让机器真正“活”起来的技术梦想。 ### 1.2 VLA模型在机器人智能行动中的应用原理 KOM2.0所依托的VLA（Vision-Language-Action）架构，重新定义了机器人与环境互动的逻辑方式。其核心在于打通感知与行动之间的语义鸿沟：当机器人接收到如“请将餐盘送到靠窗的第三张桌子”这样的自然语言指令时，KOM2.0首先通过视觉系统实时解析空间布局，识别桌椅位置、行人动态与障碍物分布；随后结合语言理解模块提取任务语义，并在内部生成动作路径规划；最终，模型输出低层级的电机控制信号，驱动机器人完成平滑、安全且类人般的移动与操作。整个过程无需人为设定规则或分步编程，展现出惊人的泛化能力与适应性。无论是在嘈杂的餐厅、拥挤的医院走廊，还是多变的家庭环境中，KOM2.0都能基于对情境的理解做出即时反应。这种端到端的学习范式，使机器人不再是预设程序的执行者，而成为真正具备“行动智慧”的智能体。随着该模型在擎朗全系产品中的部署，智能服务机器人的自主性正迎来质的飞跃。 ## 二、具身智能与KOM2.0的行动力 ### 2.1 具身智能的核心特征及其对机器人行动的重要性 具身智能（Embodied Intelligence）的本质，在于让机器真正“扎根”于物理世界，通过身体与环境的持续交互来学习、理解并执行任务。这不仅是人工智能从虚拟走向现实的关键一步，更是机器人摆脱“机械执行者”标签、迈向“自主决策者”的核心转折。传统机器人依赖预设路径与分立模块进行感知与控制，往往在动态环境中显得僵硬而脆弱；而具身智能则强调感知、认知与动作的闭环融合——就像人类依靠眼、脑、手协同完成一杯咖啡的递送，机器人也需在移动、避障、交互中实时调整行为策略。擎朗智能所推出的KOM2.0模型，正是这一理念的深度实践。依托数百万小时真实场景下的机器人运行数据，KOM2.0构建起对复杂环境的“身体记忆”，使其能够在人群穿梭的餐厅或光线多变的走廊中，像有经验的服务员一样自然穿行。这种基于真实体验的学习方式，赋予了机器人前所未有的适应力与情境理解能力，使智能不再停留于算法层面，而是真正“落地”为可感、可行、可信的行动。 ### 2.2 KOM2.0如何实现精细动作的生成 KOM2.0之所以被称为“动作专家模型”，在于其端到端架构下对动作生成的极致打磨。不同于传统系统将任务拆解为导航、避障、抓取等多个独立模块，KOM2.0通过VLA（视觉-语言-动作）联合建模，直接从原始输入映射到精确的电机控制信号，实现了语义理解与物理执行之间的无缝衔接。例如，当接收到“把热汤小心送到儿童座区”这一指令时，模型不仅识别出目标区域和物体属性，还能根据地面湿滑程度、周围行人密度动态调节行进速度，并在接近座位时放缓动作幅度，确保汤汁不洒。这一切的背后，是模型在训练过程中吸收了超过300万小时的真实机器行为数据，涵盖上千种服务场景中的微小动作差异。正是这种对“细微之处”的深刻学习，使KOM2.0能够生成符合人类直觉的流畅动作序列——无论是转弯时的弧线半径，还是托盘倾斜角度的毫秒级调整，都展现出类人般的细腻与稳健。这种精细动作能力，不仅提升了服务品质，更让机器人真正融入人类生活空间，成为值得信赖的智能伙伴。 ## 三、KOM2.0模型的训练与优化 ### 3.1 KOM2.0模型的训练数据与训练方法 擎朗智能在打造KOM2.0这一“动作专家模型”时，并未选择依赖仿真环境或人工标注的捷径，而是坚定地走上了以真实世界为课堂的艰难之路。该模型的训练基石，是累计超过300万小时的真实机器人运行数据——这些数据源自擎朗旗下数千台服务机器人在全国各地餐厅、医院、酒店等复杂场景中的日复一日的行动轨迹。每一次转向、每一次避让、每一次托盘的微调都被完整记录，形成了一座庞大而鲜活的动作知识库。基于这一数据基础，KOM2.0采用端到端的深度学习架构，将视觉输入、语言指令与最终的动作输出直接关联，跳脱了传统AI系统中模块割裂的局限。训练过程中，模型不断通过强化学习与自监督机制优化决策路径，在无数次“试错—反馈—修正”的循环中，逐渐掌握了如何在人群穿梭的高峰时段平稳穿行、如何在地面湿滑时自动降低速度并调整重心。这种从现实中学、为现实而生的训练方式，使KOM2.0不再是冰冷算法的堆砌，而更像是一位历经千锤百炼的服务老兵，懂得分寸，也知进退。 ### 3.2 大量真实机器数据对模型性能的影响 真实数据的力量，在KOM2.0身上展现得淋漓尽致。正是这300万小时的实战经验，赋予了模型无与伦比的泛化能力与情境感知深度。相比于仅在虚拟环境中训练的同类系统，KOM2.0在面对突发状况时表现出更强的鲁棒性：例如当儿童突然横穿走廊，或服务员临时摆放障碍物时，机器人能像人类一样迅速判断、平滑绕行，而非陷入死机或僵直。大量真实数据还让模型学会了“动作的诗意”——那些难以用规则描述的细微行为，如接近座位时的缓停节奏、转弯弧线的自然流畅度、托盘倾斜角度的毫秒级调控，都在潜移默化中被内化为本能。这些细节不仅提升了服务的安全性与舒适度，更悄然拉近了人与机器之间的情感距离。可以说，正是这些来自千万次真实交互的数据点滴，汇聚成了KOM2.0的“身体智慧”，使其真正从一台执行命令的设备，蜕变为能在人类生活空间中优雅共舞的智能伙伴。 ## 四、KOM2.0在机器人行业的应用与展望 ### 4.1 KOM2.0模型的通用性基础模型地位 在擎朗智能的技术版图中，KOM2.0已不仅仅是一个功能模块，而是被赋予了“机器人操作系统之心”的战略意义。作为新一代机器人的通用性基础模型，KOM2.0正如同一颗跳动的智能心脏，为不同形态、不同场景的服务机器人提供统一而强大的行动驱动力。它打破了传统机器人“一机一策”的局限，实现了从单一任务执行向跨场景自适应能力的跃迁。无论是送餐机器人穿梭于喧嚣餐厅，还是导诊机器人穿行于医院长廊，亦或是清洁机器人应对复杂地形，KOM2.0都能基于其端到端的VLA架构，快速理解环境语义并生成最优动作路径。这种通用性并非抽象概念，而是建立在超过300万小时真实机器数据训练之上的坚实能力。正是这些来自千千万万个现实交互瞬间的数据沉淀，让KOM2.0具备了“举一反三”的智慧——在一个场景中学到的动作策略，能够自然迁移到另一个看似不同却本质相似的情境中。这不仅大幅降低了新机型的研发成本与部署周期，更标志着擎朗智能从“制造机器人”向“孕育机器人智能”的深刻转型。KOM2.0，正在成为具身智能时代真正的通用行动底座。 ### 4.2 其在机器人行业中的应用前景 当KOM2.0的“动作专家”能力走出擎朗自身的产线，其所激发的行业变革潜力令人振奋。未来，搭载这一核心引擎的机器人将不再局限于标准化的服务流程，而能深入更多高要求、高动态的真实场景：养老院中，机器人可轻柔地协助老人起身；家庭环境中，它能避开宠物和玩具，精准递送药品；甚至在应急响应领域，也能承担起物资运输、环境探查等危险任务。更重要的是，KOM2.0所展现的端到端学习范式，正在引领整个机器人行业从“编程驱动”转向“数据驱动”的新时代。随着更多企业意识到真实世界数据的价值，一个以具身智能为核心的生态体系正在形成。而擎朗凭借先发优势与深厚积累，已然站在了这场变革的潮头。可以预见，在不久的将来，KOM2.0不仅会成为擎朗产品的标志性符号，更有望作为开放平台赋能整个行业，推动服务机器人从“可用”走向“可信”，最终真正融入人类生活的每一个角落，成为我们身边沉默却可靠的伙伴。 ## 五、总结 擎朗智能发布的KOM2.0模型，作为基于300万小时真实机器数据训练而成的VLA端到端具身行动智能核心引擎，标志着服务机器人从“执行命令”向“理解并行动”的重大跨越。凭借视觉、语言与动作的深度融合，KOM2.0实现了对复杂环境的精准感知与类人化精细动作生成，展现出卓越的泛化能力与情境适应性。该模型不仅成为擎朗新一代机器人的通用性基础模型，更推动了机器人在餐厅、医院、家庭等多场景中的自主决策水平迈上新台阶。随着其在行业内的广泛应用与持续进化，KOM2.0正引领服务机器人迈向真正智能化、人性化的新阶段。