具身智能 - 推动通用机器人智能的新里程碑：AgiBot World 平台与 GO-1 模型深度解析

机器人操作是人工智能与物理世界交互的核心能力，但长期以来受限于高质量数据的稀缺。近期，上海人工智能实验室与 AgiBot Inc. 联合发布了 AgiBot World Colosseo——一个开源的大规模机器人操作平台，包含数据集、工具链与通用策略模型，旨在推动机器人智能向更通用、更灵活的方向发展。本文将从背景、数据集设计、模型架构与实验结果四部分，解析这一平台的创新与突破。

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一、背景：机器人学习的核心挑战

传统机器人学习面临两大瓶颈：

1. 数据规模与质量不足：现有数据集（如 Open X-Embodiment）虽整合多源数据，但存在碎片化、任务单一（多为短时、实验室环境）等问题，难以支持复杂场景泛化。

2. 策略泛化能力有限：多数模型依赖特定硬件或场景，无法适应真实世界的多样性（如家庭、工业、零售等环境）。

AgiBot World 的目标是通过 大规模、高质量数据 与 通用策