GigaBrain-0 – 開源VLA具身模型，基于世界模型生成的數據

GigaBrain-0 是一款突破性的視覺-語言-行動（VLA）基礎模型，其獨特之處在于利用世界模型生成的海量數據進行驅動。這款模型顯著降低了對真實機器人數據的高度依賴，從而在各類任務中展現出卓越的泛化能力。通過整合 RGB-D 輸入，GigaBrain-0 極大地提升了其空間感知能力。此外，借助具身思維鏈（Embodied CoT）的監督機制，模型在執行復雜任務時的推理能力也得到了顯著增強。

GigaBrain-0的核心特質

GigaBrain-0 是一款開創性的視覺-語言-行動（VLA）基礎模型，其創新之處在于其訓練數據主要來源于一個精心構建的世界模型。這種數據生成方法使得模型能夠擺脫對昂貴且難以獲取的真實機器人數據的過度依賴，進而大幅度提升了其在多種任務場景下的普適性與適應性。通過采納 RGB-D（彩像與深度信息）作為輸入，GigaBrain-0 的空間感知能力得以顯著強化，使其能夠更精確地理解三維環境。同時，模型還引入了具身思維鏈（Embodied CoT）監督機制，這一機制通過模擬人類的逐步思考過程，極大地提升了模型在執行復雜任務時的邏輯推理能力。得益于這些先進技術，GigaBrain-0 在現實世界中的精細操作、長周期任務處理以及移動式操作等領域均表現卓越。無論是在物體的外觀變化、擺放位置調整，還是相機視角的轉換等復雜場景下，GigaBrain-0 都能夠展現出非凡的魯棒性與泛化性。為了滿足邊緣計算平臺的需求，研究團隊還推出了輕量級的 GigaBrain-0-Small 版本，該版本專為 NVIDIA Jetson AGX Orin 等設備優化，確保了高效的運行性能。

GigaBrain-0的關鍵功能概覽

• 數據生成與自主學習：GigaBrain-0 巧妙地運用世界模型來合成大規模、多樣化的訓練數據，例如生成逼真的視頻、實現從模擬到現實（Real2Real）的遷移，以及模仿人類操作行為等。這一策略顯著減少了對真實機器人數據的依賴，從而拓寬了模型的泛化邊界，使其能適應更廣泛的應用場景。
• RGB-D輸入與立體感知：模型通過整合 RGB-D 數據流，顯著增強了其對三維空間的感知能力。這使得 GigaBrain-0 能夠更精確地捕捉物體的立置及其在環境中的空間布局，從而在執行操作時實現更高的精度和準確性。
• 具身思維鏈與智能推理：在訓練階段，GigaBrain-0 能夠生成一系列中間推理步驟，例如預測操作軌跡和規劃子目標等，這有效地模擬了人類解決問題時的思考過程。這種具身思維鏈的監督機制極大地提升了模型處理復雜任務時的邏輯推理能力。
• 任務執行與強力泛化：GigaBrain-0 在執行多項任務時，如衣物折疊、餐桌整理和物品搬運等，均展現出令人印象深刻的高成功率和強大的泛化能力。它能夠輕松應對物體外觀、擺放位置以及相機視角變化等多種情境，表現出卓越的適應性。
• 輕量化設計與邊緣部署：為了適應資源受限的邊緣計算環境，GigaBrain-0 推出了其輕量級版本——GigaBrain-0-Small。該版本專門針對 NVIDIA Jetson AGX Orin 等嵌入式平臺進行優化，確保了高效的推理速度和性能，完美契合實際部署需求。

GigaBrain-0的內在工作機制

• 世界模型驅動的數據生態：GigaBrain-0 的核心在于其由世界模型生成的大規模、多樣化數據。這種創新方法不僅有效降低了對真實機器人數據的依賴，更顯著提升了模型的泛化能力，使其能在未知環境中表現出色。
• RGB-D輸入的三維洞察：通過整合 RGB-D 輸入，GigaBrain-0 獲得了卓越的空間感知能力。這使得模型能夠精確理解物體的三維位置和空間布局，為后續的精確操作奠定基礎。
• 具身思維鏈的推理強化：在訓練過程中，模型被引導生成一系列中間推理步驟，如精細的操作軌跡和明確的子目標規劃。這種具身思維鏈的監督機制，有效模擬了人類解決問題的思考模式，從而顯著增強了模型處理復雜任務的推理能力。
• 知識隔離的結構優化：GigaBrain-0 采用了精密的知識隔離技術，確保動作預測和具身思維鏈生成這兩個關鍵優化過程互不干擾。這種設計提高了模型的穩定性和性能，使其能更有效地學習和執行任務。
• 強化學習與世界模型的協同進化：展望未來，GigaBrain-0 有望將世界模型深度整合為強化學習的交互式策略環境。這將大幅減少在真實世界中試錯的需求，從而顯著提升學習效率和機器人技能的獲取速度。
• 世界模型作為策略生成的核心：世界模型有望學習物理動力學和任務結構的普適性表征，進而演變為一個“主動策略生成器”。這意味著它將能夠直接提出可行且高效的動作序列或明確的子目標，引領機器人自主完成任務。
• 閉環自改進的永續學習：GigaBrain-0 的 VLA 策略與世界模型之間建立了一個緊密的閉環自改進循環。真實世界的交互軌跡持續為世界模型提供優化數據，而世界模型則反過來生成更高質量的訓練樣本。這種持續迭代的機制，正推動著自主、終身學習機器人系統邁向新的高度。

GigaBrain-0的資源鏈接

• 官方項目主頁：https://gigabrain0.github.io/
• GitHub代碼庫：https://github.com/open-gigaai/giga-brain-0
• HuggingFace模型集：https://huggingface.co/open-gigaai
• arXiv技術報告：https://arxiv.org/pdf/2510.19430

GigaBrain-0的多元應用場景

• 精密操作任務：例如疊放衣物、準備餐巾等精細動作，GigaBrain-0 能夠以高精度完成這些操作。更值得一提的是，它在處理不同紋理和顏色的衣物時，依然展現出卓越的泛化能力。
• 長期復雜任務：在清理餐桌、制作果汁這類需要長時間規劃和連續操作的任務中，模型能夠進行細致且按時間順序的規劃，確保復雜任務的順利完成。
• 移動與操作集成任務：面對搬運箱子、移動洗衣籃等任務，GigaBrain-0 能夠巧妙地融合全局導航策略與局部精細操作，實現移動與交互的無縫銜接。
• 邊緣計算平臺部署：GigaBrain-0-Small 作為其輕量級版本，專為 NVIDIA Jetson AGX Orin 等邊緣計算設備量身打造。這使得模型能夠在資源受限的環境中高效運行，滿足實際部署的需求，拓寬了其應用范圍。