Spirit-v1.5：千寻智能开源具身智能基础模型，引领通用机器人任务执行新范式

Spirit-v1.5是千寻智能研发的新一代具身智能基础模型，开创性采用多样化、开放式数据采集方案，打破传统“干净数据”的局限，让模型在预训练阶段接触海量多元的动作场景与任务流程，具备卓越的泛化能力与环境适应性。在RoboChallenge真机评测中，该模型凭借领先的任务执行精度与鲁棒性，超越此前行业标杆模型，登顶当前最优具身智能模型榜单，为具身智能技术落地提供了全新技术路径与开源基准。

Spirit-v1.5核心功能与优势：

1、多场景日常任务高效执行：

具备强大的通用任务处理能力，可精准完成插花、水果入篮、挂牙刷杯、贴胶带、清扫垃圾等多样化日常操作，覆盖家庭服务、工业辅助等多领域基础任务需求。

2、超强泛化能力，适配未知场景：

依托开放式预训练数据体系，模型无需针对新场景单独训练，即可快速适配未见过的环境与任务条件，大幅降低落地应用的定制化成本。

3、复杂环境鲁棒性，应对极端工况：

在物体遮挡、光照剧烈变化、机械臂协同作业等复杂场景下表现稳定，能够自主识别环境干扰因素并调整执行策略，保障任务成功率。

4、跨平台硬件兼容，灵活部署：

全面兼容主流机器人硬件平台，支持单臂机器人（Franka、UR5e）与双臂机器人（ALOHA）等多类设备，无需修改核心算法即可完成跨机型部署。

5、高效微调，降低训练成本：

针对新任务的微调过程高效轻量化，仅需少量样本与算力投入，即可快速适配特定场景需求，显著减少模型迭代的时间与资源消耗。

Spirit-v1.5核心技术原理：

1、开放式数据采集，突破传统数据局限：

摒弃传统“干净数据”的筛选模式，采用弱控制、开放式数据采集方法：采集人员围绕任务目标自由操作，生成包含丰富原子技能与真实时序逻辑的数据集，让模型学习更贴近真实世界的任务执行策略。

2、预训练+微调双阶段训练范式：

先通过大规模多样化数据完成预训练，学习通用任务执行策略而非单一任务的最优解；再针对具体场景进行轻量化微调，实现“通用能力打底，专项能力提升”的高效训练目标。

3、Vision-Language-Action（VLA）三位一体架构：

融合视觉感知、语言理解与动作执行三大核心模块，让机器人能够精准解析自然语言指令、感知环境视觉信息，并输出对应的动作序列，实现“听懂、看清、做对”的闭环执行。

4、强化学习+自监督学习双引擎优化：

采用强化学习算法持续优化任务执行成功率，同时通过自监督学习提升模型对环境变化的自适应能力，双重机制保障模型在复杂工况下的稳定性。

Spirit-v1.5项目资源地址：

1、项目官网：https://www.spirit-ai.com/en/blog/spirit-v1-5

2、GitHub 仓库：https://github.com/Spirit-AI-Team/spirit-v1.5

3、HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/Spirit-AI-robotics/Spirit-v1.5

Spirit-v1.5典型应用场景：

1、家庭服务领域：

协助完成清洁桌面、整理物品、辅助烹饪等家务劳动，解放人力，提升家庭生活的便捷性与智能化水平。

2、工业自动化领域：

应用于生产线精密操作、产品质量检测、物流仓储分拣等场景，替代人工完成重复性劳动，提高生产效率与作业精度。

3、医疗辅助领域：

参与康复训练器械操作、医疗物资智能管理、手术器械传递等工作，优化医疗流程，为医护人员减负。

4、教育与科研领域：

作为具身智能教学与研究的开源工具，助力高校与科研机构开展机器人算法研发、智能控制等方向的学术探索。

5、零售服务领域：

实现店铺货架整理、库存盘点、客户导购指引等功能，提升零售场景的运营效率与顾客服务体验。

6、农业与园艺领域：

完成农作物采摘、盆栽养护、园艺修剪等精细化作业，推动农业生产向智能化、无人化方向升级。

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