China Mobile открыла программное обеспечение Open-RAIL для связи моделей VLA/WAM с аппаратным обеспечением роботов

Shanghai Artificial Intelligence Laboratory выпустила модель физического мира Intern W0. Эта стековая система ориентирована на робототехнику и предназначена для переноса поведения больших моделей из цифрового планирования в физическую работу, насыщенную контактами.

Лаборатория подчеркивает, что W0 изначально разрабатывалась с целью объединения данных от зрения, силы и осязания. Это позволяет роботу параллельно воспринимать, прогнозировать, действовать и корректировать свои действия, вместо того чтобы следовать жесткому циклу: сначала восприятие, затем планирование, потом движение.

Данная модель отличается от ранее опубликованного сотрудничества лаборатории с LUMIA Lab из Shanghai Jiao Tong University, которое фокусируется на прогнозировании концепций следующего уровня, а не на физическом управлении, основанном на силе.

Выпуск W0 определяется двумя ключевыми элементами. Первый — это нативное сенсорное восприятие силы и осязания, которое интегрирует обратную связь от контакта в процесс выбора действия и восприятия наряду с данными от зрения и проприоцептивным состоянием тела. Зрение определяет направления подхода и целевые точки, а сила и осязание обновляют качество захвата и фиксируют проскальзывание после начала контакта. Проприоцептивное состояние отслеживает положение и движение.

Второй принцип — это дуплексное взаимодействие, которое поддерживает непрерывный поток мультимодальных входных данных, включая языковые инструкции, визуальные наблюдения, обратную связь от силы/осязания и состояние тела. Одновременно модель генерирует семантическое понимание, прогнозы будущих состояний и команды движения. Асинхронная архитектура с многоскоростным режимом позволяет фоновому обновлению долгосрочного планирования, в то время как высокочастотные обновления действий продолжают реагировать на свежие наблюдения, тем самым сокращая интервал между изменением окружающей среды и коррекцией движения, когда зрение само по себе недостаточно.

Исследователи отмечают, что такое сочетание помогает в выполнении задач, требующих высокой точности, например, определения стабильности захвата, правильности оседания контакта или того, как должна выглядеть следующая микрокоррекция. Модель W0 уже интегрирована с платформой научных открытий Intern InkStone — названием продукта на английском языке, представленным на портале лаборатории. Она функционирует совместно с крупной моделью науки Intern S2.

Вместе они обеспечили поддержку замкнутых циклов как в мокрых, так и в сухих лабораторных условиях. Эти циклы охватывали направленную эволюцию белков для редактирования генов, органический синтез мепивакаина и подготовку липидных наночастиц, включая динамическую настройку параметров процесса во время работы с наночастицами, что упоминается в вторичных источниках как раннее доказательство физического ИИ, ориентированного на науку.

Для групп, занимающихся химией, биологией и материаловедением, W0 рассматривается как инструмент для автоматизированных экспериментальных циклов, а не как демонстрация потребительского робота. Будет определяться, насколько широко обобщается дуплексный контроль силы и осязания на различных лабораторных приборах и протоколах мокрых лабораторий, что решит, станет ли стековый набор Intern дефолтным слоем в рабочих процессах Intern InkStone или останется привязанным к продемонстрированным ранее случаям замкнутого цикла. Лаборатория представляет эти случаи как начало пути от вывода схем к инструментальному эксперименту, а не как готовый каталог продуктов.

На мероприятии LEAP 2026, состоявшемся 3 сентября, компания HUMAIN, поддерживаемая Фондом по будущему Саудовской Аравии (PIF), представила модель HUMAIN-M3. Эта модель ориентирована на арабский язык и сейчас доступна в предварительном просмотре на платформе HUMAIN Node, при этом планируется выпуск ее с открытыми весами позднее.

Фундаментом для HUMAIN-M3 послужила открытая многоэкспертная (mixture-of-experts) структура M3 от китайского стартапа MiniMax, которая была выпущена примерно за три месяца до этого. Модель HUMAIN-M3 сохраняет архитектурные особенности M3, обладая общим количеством параметров около 428 миллиардов, при этом приблизительно 23 миллиарда параметров активны на каждый токен. Далее модель проходит дополнительное обучение на более чем триллионе нативных арабских токенов.

Согласно семи публичным арабским бенчмаркам, опубликованным HUMAIN, данная модель достигла пяти первых мест и среднего взвешенного показателя в 89,37%. Этот результат на 9,03 пункта выше, чем у базовой модели M3, и превосходит заявленные результаты GPT-5.6 SOL и Claude Opus 5. Основной акцент делается на скорости: используется общее рассуждение, мультимодальность, агенты и длинный контекст из открытой базовой модели, после чего происходит локальная специализация языка и культуры.

Этот подход соответствует более широкой глобальной гонке за суверенный искусственный интеллект. Согласно данным CNAS, отслеживаемым в китайских публикациях, к середине 2026 года было зарегистрировано 184 государственных проектов суверенного ИИ в 67 странах, причем в первой половине года было добавлено 41 проект. Количество открытых баз для локального продолженного обучения более чем удвоилось с конца 2024 года. Покупатели уделяют внимание смешению диалектов, хранению данных на собственных серверах и риску исчезновения удаленного API после шока экспортного контроля, что благоприятствует загружаемым весам и локальному пост-тренингу.

Международная деятельность MiniMax также следует этой тенденции. Компания заявляет, что ее продукты уже доступны более чем в 230 странах и регионах. В Европе MiniMax сотрудничает с SambaNova для высокоскоростного инференса на оборудовании SN50, а также с Nebius Token Factory в качестве специализированного размещенного открытого решения. HUMAIN продвигает эту концепцию дальше: от простого скачивания и API к национальной программе моделей, которая инвестирует собственные языковые данные и вычислительные мощности поверх китайского контрольного образца.

Для лабораторий, занимающихся открытыми моделями в Китае, клиентом перестали быть только разработчики, участвующие в рейтингах. Государства теперь требуют стартовый контрольный образец, которым они могут владеть, обновлять и запускать самостоятельно. Интеграция MiniMax M3 в HUMAIN-M3 является ранним и конкретным примером, сигнализирующим о том, что открытая доставка весов, адаптация оборудования и долгосрочная поддержка могут иметь такое же значение, как и следующий показатель в бенчмарках. Гонка вне дуополии США и Китая все больше сводится к тому, кто предоставляет повторно используемую базу, а не кто выигрывает каждый тест на английском языке.