全球开源具身大模型新王者！中国机器人解锁“思考技能”

当你想象未来的家庭场景：机器人能轻手轻脚拿起鸡蛋，精准分类垃圾，还能和其他机器人配合完成家务；在工厂里，不同机器人分工协作，高效完成产品质检与组装——这些曾经只存在于科幻电影里的画面，正因为一款名为Pelican-VL1.0的大模型，逐渐走进现实。作为全球参数量最大的具身智能多模态大模型，Pelican-VL1.0由北京人形机器人创新中心研发并正式开源，它不仅打通了机器人“看懂世界”到“动起来”的智能链路，更让中国在人形机器人核心技术领域，迈出了里程碑式的一步。今天，我们就来聊聊这款“智慧大脑”如何重塑机器人的能力，以及它为产业和生活带来的改变。

一、Pelican-VL1.0：让机器人“会思考、能学习”的核心密码

想要机器人像人类一样灵活应对世界，首先得让它具备“感知”与“学习”的能力。Pelican-VL1.0之所以能成为突破，关键就在于它解决了传统机器人“只会机械执行，不会灵活应变”的痛点，靠的正是两大核心技术。

1.1像人类一样“刻意练习”的DPPO训练范式

你有没有想过，人类是怎么学会一项新技能的？往往是在不断尝试中发现错误、纠正错误，比如学骑车时摔几次跤，就知道如何保持平衡。Pelican-VL1.0借鉴了这种“刻意练习”的思路，研发出DPPO训练范式。简单来说，模型会先通过强化学习“试错”：在处理任务时，自动找出自己的薄弱环节，比如分不清杯子和碗的抓取力度，或者判断错物体的位置；然后生成“失败样本”，再通过监督微调针对性改进——就像老师针对学生的错题进行辅导。

这种“试错-纠错-巩固”的循环，让模型越练越精。比如在训练抓取任务时，第一次没抓稳玻璃杯，模型会记录下当时的视觉信息、力度参数，下次再遇到类似物体，就会调整策略，慢慢掌握“轻拿轻放”的技巧。数据显示，仅用20万条训练数据，Pelican-VL1.0就能达到最优性能，数据利用效率是其他大模型的10到50倍，堪称“性价比之王”。

1.2打通“看、听、做”的多模态融合能力

人类感知世界，靠的是眼睛看、耳朵听、手脚动的配合；而Pelican-VL1.0则实现了“图像+视频+语言”的多模态融合，让机器人真正“读懂”环境和指令。比如你说“把桌上的书放到书架第三层”，模型会先通过视觉识别“桌子”“书”“书架”的位置，再分析视频里书架的分层结构，最后结合语言指令，规划出“伸手抓书-移动到书架-精准放置”的动作步骤。

这种融合能力有多强？在12个主流公开评测基准中，Pelican-VL1.0都达到了行业领先水平，不仅超过了Qwen3-VL、InternVL3.5等同级别开源模型，甚至在部分任务上超越了GPT-5、GoogleGemini等闭源大模型。无论是复杂环境中的物体识别，还是根据视频判断动作因果关系，它都能给出精准的“决策”。

二、从“抓得稳”到“协作好”：Pelican-VL1.0的实战突破

技术的价值，最终要靠实际应用来检验。Pelican-VL1.0落地后，在“智能抓取”和“多机器人协作”两大关键场景中，展现出了令人惊喜的能力，解决了行业多年的难题。

2.1智能抓取：让机器人“捏鸡蛋不碎，抓杯子不滑”

对机器人来说，“抓取”是最基础也最难的任务之一。抓重了会捏碎鸡蛋，抓轻了会让杯子滑落；遇到表面光滑的金属零件，更是容易“失手”。传统机器人靠预设程序操作，面对不同物体常常“水土不服”，而Pelican-VL1.0通过“感知运动闭环”，完美解决了这个问题。

这个闭环分三步：首先是“主动预测”——接触物体前，模型通过视觉判断物体属性，比如看到鸡蛋就知道“易碎、需轻力”，提前设定初始抓取力；然后是“触觉适应”——抓取时，指尖传感器实时传回数据，一旦发现物体有微滑移，就像人类手指调整力度一样，毫秒级微调抓力；最后是“记忆更新”——每次抓取后，系统会把成功经验存入“记忆库”，下次遇到类似物体，直接调用更精准的策略。

在测试中，搭载Pelican-VL1.0的机器人，抓取成功率比传统系统提升了40%：既能稳稳拿起玻璃杯，也能轻柔捏起鸡蛋，甚至面对从未见过的不规则物体，也能快速分析并找到最佳抓取方式。这为机器人进入家庭、餐厅等场景，打下了关键基础。

2.2多机器人协作：像“项目经理”一样指挥团队

随着任务越来越复杂，单一机器人往往力不从心。比如在灯泡质检流程中，需要有人启动系统、有人检测外观、有人测试功能——这就需要多机器人协同工作。Pelican-VL1.0扮演了“项目经理”的角色，能根据机器人的能力分工，让整个流程高效运转。

具体来说，它会先“分解任务”：把“灯泡质检”拆成“启动电控柜”“外观检测”“功能测试”等子任务，然后分配给合适的机器人——让轮式人形机器人负责移动启动系统，双臂机器人负责精细的检测操作。接着，通过“函数调用”下发指令，比如给轮式机器人发送“前往电控柜位置，按启动键”的指令，给双臂机器人发送“检查灯泡灯丝是否完好，测试点亮功能”的指令。

在协作过程中，模型还能实时监控进度：如果双臂机器人发现某个灯泡不合格，会立即反馈，Pelican-VL1.0就会指令其他机器人将其归类到“不合格品区域”。这种协作模式，让原本需要人工协调的复杂任务，实现了全自动化，效率提升了30%以上。

三、开源的力量：让更多机器人“用上聪明大脑”

Pelican-VL1.0的价值，不仅在于技术本身，更在于它的“开源”——研发团队将模型代码、推理框架全部公开，任何人都能免费使用、定制。这一举动，正在打破人形机器人研发的“高门槛”，让更多企业和科研机构能参与进来。

3.1降低研发门槛，加速产业落地

过去，一家中小企业想要研发智能机器人，光是搭建基础大模型就需要投入数百万甚至上千万资金，还得组建专业团队，门槛极高。而Pelican-VL1.0提供了“现成的智慧大脑”，企业只需根据自身需求微调——比如物流公司可以让模型专注学习“分拣包裹”，家电企业可以让模型学习“组装零件”，大大缩短了研发周期，降低了成本。

比如一家做家居机器人的小公司，原本需要6个月研发抓取控制算法，现在基于Pelican-VL1.0，2个月就能完成定制，节省了大量时间和资金。这种“拿来就能用”的模式，正在让机器人技术更快地走进制造业、物流、零售等行业。

3.2推动学术创新，共建智能生态

对科研机构来说，Pelican-VL1.0的开源就像提供了一个“实验平台”。研究人员可以在这个基础上探索新的算法，比如如何让机器人更好地理解人类的模糊指令，或者如何在极端环境（如高温、潮湿）中保持性能。目前，已有多所高校基于Pelican-VL1.0开展研究，推动具身智能领域的技术突破。

更重要的是，开源形成了“共建共享”的生态：企业将实际应用中的问题反馈给研发团队，科研机构将新的算法优化融入模型，最终让Pelican-VL1.0不断进化，变得更智能、更实用。北京人形机器人创新中心还在推进“千台机器人真实场景数据采集计划”，让上千台机器人在工厂、酒店等场景中采集数据，进一步优化模型——这就像给机器人的“智慧大脑”不断补充“生活经验”。

四、未来已来：Pelican-VL1.0背后的人形机器人革命

当Pelican-VL1.0让机器人“会思考、能学习、懂协作”，我们的生活和产业正在发生深刻改变。在家庭中，未来的机器人不仅能打扫卫生、照顾老人，还能根据你的习惯调整操作——比如知道你喜欢用左手拿杯子，就会从左侧递过来；在工厂里，机器人团队能24小时高效工作，减少人工误差，提高产品质量；在物流仓库，机器人能快速分拣包裹，让快递更快送到你手中。

当然，挑战依然存在：训练模型需要巨大的算力，单次训练耗费超过50,000A800GPU-小时，如何降低算力成本？数据收集过程中，如何保护用户隐私？这些都是接下来需要解决的问题。但不可否认的是，Pelican-VL1.0已经为中国人形机器人产业按下了“加速键”——从全球首个人形机器人马拉松冠军，到如今的“智慧大脑”开源，北京人形机器人创新中心正在用技术实力，让中国在全球机器人竞争中，占据越来越重要的位置。

或许用不了多久，当你在家中看到机器人熟练地做家务，在工厂里看到机器人团队高效协作时，你会想起：这一切的起点，正是Pelican-VL1.0这款“智慧大脑”的诞生。而这，只是中国人形机器人革命的开始。