Kairos开悟世界模型3.0：大晓机器人推出的开源具身智能世界模型

Kairos 3.0（开悟世界模型3.0）是大晓机器人推出的行业首创ACE具身研发范式产物，更是首个实现开源与商业应用双落地的世界基础模型。核心聚焦真实世界的动态规律、因果关系与物理法则学习，通过长时序视频生成技术达成对世界的深度理解与精准预测。依托线性时间复杂度的DiT架构，融合滑动窗口、扩张滑动窗口与门控线性注意力机制，高效处理长视频序列，生成符合物理规律的复杂动态交互场景，同时提供高保真虚拟训练环境，为机器人自主交互与行业落地提供核心技术支撑。

Kairos 3.0核心功能

1、长时序动态视频生成：

支持生成多阶段、复杂交互的长时序视频，保持时间连贯性与物理一致性，精准还原真实世界的动态演化过程。

2、物理规律建模与还原：

深度学习物理规律与人类行为逻辑，生成的动态事件（如物体运动、碰撞、受力反馈）符合物理常识，具备高可信度。

3、多模态条件生成：

兼容文本、图像等多模态输入，可根据语义提示或视觉参考生成对应的视频内容，满足多样化生成需求。

4、跨场景泛化适配：

具备强大的场景适配能力，无需针对性微调即可应用于仓储、家居、安防、医疗等多个行业，降低落地成本。

5、高保真虚拟训练环境：

为具身智能机器人提供高度贴合真实场景的虚拟训练载体，助力机器人快速学习环境交互逻辑，提升自主决策能力。

Kairos 3.0技术原理

1、高效视频VAE压缩：

采用WAN2.1 VAE架构，将3×T×H×W格式的原始视频压缩为16×T/4×H/8×W/8的低维潜在表示，实现48倍高效压缩的同时，保持高重建保真度，为后续建模奠定基础。

2、多模态条件编码：

基于视觉-语言模型（VLM）构建条件编码器，将文本提示等语义信息嵌入模型，为视频生成提供精准的语义指导，确保生成内容与输入需求高度契合。

3、线性复杂度DiT架构：

创新采用线性时间复杂度的DiT（Diffusion Transformer）架构，结合线性注意力与局部注意力设计，突破传统注意力机制的性能瓶颈，支持长视频序列的高效建模。

4、多注意力机制协同：

– 滑动窗口注意力（SWA）：聚焦局部时间动态，保障短期运动连续性与局部物理交互的精准性；

– 扩张滑动窗口注意力（DSWA）：通过扩张因子扩展时间感受野，捕捉长时程依赖关系；

– 门控线性注意力（GLA）：建模全局时间因果关系，实现长时序推理与物理一致性事件演化。

Kairos 3.0应用场景

1、仓储物流自动化：

模拟货物分拣、搬运、路径规划等仓储场景，优化机器人运动逻辑与交互效率，提升仓储自动化水平与分拣准确率。

2、智能家居服务：

复刻家庭环境中人类行为与物品交互场景（如家电操控、物品取放），训练家庭服务机器人理解用户需求，提供个性化、安全高效的家居服务。

3、安防监控预警：

生成监控场景中的异常行为（如闯入、遗留物）视频，用于训练安防系统的识别与预警模型，提升公共安全防护能力。

4、医疗健康辅助：

模拟手术操作、康复训练等医疗场景，为医疗机器人提供精准虚拟训练环境，助力提升手术精准度与康复服务专业性。

5、能源设施运维：

生成能源设施（如电网、光伏板）的巡检、故障识别与维护场景，训练巡检机器人快速定位设备问题，提升能源设施运维效率与安全性。

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