Компания LimX Dynamics продемонстрировала, как полноразмерный гуманоидный робот Oli способен самостоятельно выполнять длительные домашние поручения в условиях реального жилого пространства, не требуя дистанционного управления или редактирования.
Демонстрация автономных задач
Робот с 31 степенью свободы непрерывно выполнял ряд домашних обязанностей за один непрерывный цикл, включая складывание одежды, организацию предметов, укладку коробок, сбор мусора и доставку воды. Этот достигнутый уровень автономной манипуляции в долгосрочной перспективе ставит LimX на второе место в мире, наряду с компанией Figure.
Концепция системы COSA 0.5
Прорыв обусловлен архитектурой мозга LimX COSA 0.5, которая сознательно отвергает общепринятую отраслевую модель подхода к мозговой функции. Основатель Чжан Вэй утверждает, что отождествление крупной модели с функциями мозга является ошибочным. Он сравнивает чистую большую модель с Стивеном Хокингом, лежащим в постели: чрезвычайно умным, но полностью неспособным двигаться. По мнению Чжан Вэя, мозг представляет собой систему, которая организует когнитивные способности, навыки и управление движением в единую архитектуру, работающую на реальном физическом теле.
Архитектура многоуровневой системы
Система COSA реализует трехступенчатую архитектуру S2-S1-S0, функционирующую на разных временных масштабах. Уровень S2 Когнитивный действует как префронтальная кора, используя агента LLM/VLM для понимания сцены, памяти, моделирования мира, рассуждений и взаимодействия с человеком. Именно этот уровень определяет, какие действия необходимо выполнить. Уровень S1 Навыков предоставляет набор обученных возможностей, включая модели зрения-языка-действия VLA для генерации движения всего тела. А на уровне S0 Управление Движением работает с политикой WBT всего тела, состоящей из 10 миллионов параметров, на частоте 1000 Гц непосредственно на устройстве, преобразуя произвольные целевые движения из вышестоящих уровней в сбалансированные, скоординированные команды суставов.
Преимущества и стратегия компании
Эти слои взаимодействуют через намеренно узкие интерфейсы: намерение передается вниз, а состояние робота передается вверх асинхронно, не блокируя работу. Такая архитектура позволяет осуществлять устойчивую итерацию, чего не могут достичь подходы, основанные на одной модели. Каждый слой можно независимо обновлять, заменять или донастраивать, не влияя на остальные. В демонстрации Oli использовалось обучение с подкреплением на реальном роботе, где эксперты дистанционно корректировали ошибки, а S0 самостоятельно поддерживал баланс. Собранные данные использовались для обучения моделей вознаграждения, и RL продолжал итерироваться на реальном роботе, делая систему сильнее с каждым использованием, а не останавливаясь после первоначального обучения.
Домашняя демонстрация также подтвердила стратегическую ставку LimX на применение вне фабричных условий. В то время как большинство компаний, занимающихся воплощенным ИИ, фокусируются на промышленном внедрении, генеральный директор LimX Чжан Вэй ориентирует гуманоидов на рынки коммерческих услуг, гостеприимства, развлечений и бытового обслуживания, где ценность создается за счет физического взаимодействия, подобного человеческому. Возможность, открытая благодаря COSA 0.5, делает эту стратегию все более правдоподобной, демонстрируя, что система, разработанная для потребительских приложений, способна достичь мирового класса в автономной манипуляции.
