地平线开源HoloBrain VLA基座模型 赋能机器人三维空间理解

地平线开源HoloBrain VLA基座模型 赋能机器人三维空间理解

2月13日，地平线正式开源专为具身智能打造的HoloBrain-0基座模型及配套RoboOrchard框架。这款模型创新性融入具身先验信息，突破传统机器人在三维空间感知与跨形态控制的技术瓶颈，同步推出的端侧友好版本，为缩短具身智能从实验室到真机落地的“最后一公里”、降低行业研发门槛提供了关键支撑。

在AI向“具身化”演进的浪潮中，业界一直面临着一个现实困境：实验室中表现优异的算法模型，一旦落地到真实场景的机器人本体，往往会出现感知偏差、控制失效等问题，这被业内称为具身智能商业化的“最后一公里”鸿沟。传统的视觉-语言-动作（VLA）模型大多仅依赖视觉与语言数据训练，缺乏对真实三维空间的认知能力，也难以适配不同形态的机器人本体，导致研发团队需要投入大量资源进行定制化开发。

地平线此次开源的HoloBrain-0基座模型，正是瞄准这一痛点而生。作为国内首个专为具身智能设计的全栈VLA框架，它最大的突破在于引入了具身先验信息——即让模型预先学习不同机器人在真实物理空间中的感知、运动与交互经验，比如机械臂的关节运动极限、移动机器人的空间导航逻辑等。这种设计让机器人能更快理解三维环境中的物体位置、距离关系，甚至能预判操作行为的物理可行性，大幅提升了空间感知的准确性与跨本体控制的灵活性。

配套开源的RoboOrchard框架，则为开发者提供了从数据采集、模型训练到真机部署的全链路支持。据介绍，该框架已完成对机械臂、移动机器人、人形机器人等多种主流机器人形态的适配，开发者无需从零搭建技术栈，只需基于现有框架进行二次开发，就能快速实现特定场景的功能落地。更值得关注的是，地平线同步推出了HoloBrain-0的端侧友好版本，通过模型压缩与计算优化，将模型体积与算力需求降低了40%以上，能在边缘设备上实现低延迟的实时推理，无需依赖云端算力，这对于依赖本地响应的服务机器人、工业巡检机器人等场景至关重要。

具身智能被视为下一代AI的核心方向之一，据行业预测，全球具身智能市场规模将在2030年突破千亿元，但当前高企的研发门槛让众多中小团队望而却步。地平线此次开源动作，相当于向行业开放了一套经过验证的具身智能底座，不仅能降低研发成本，还能加速技术迭代——开发者可以在HoloBrain-0的基础上，针对医疗护理、仓储物流、家庭服务等细分场景快速优化模型，推动具身智能从概念走向更多真实落地场景。

从AI大模型到具身智能基座，地平线的开源实践也为行业提供了新的思路：通用化的技术底座是推动AI规模化落地的关键。未来随着更多开发者加入生态，或许我们能看到更多能灵活适应复杂环境、完成多样化任务的机器人，走进我们的日常生活与生产场景。