具身智能，作为人工智能领域的前沿方向，旨在赋予智能体感知、理解并与物理世界交互的能力。在这一浪潮中，上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab）近期开源的InternVLA·M1大模型，以其创新的双系统操作架构和卓越的性能，引起了广泛关注。InternVLA·M1不仅是一个模型，更是一个涵盖“思考-行动-自主学习”完整闭环的具身操作“大脑”，为未来智能系统与物理世界的深度融合奠定了基础。
InternVLA·M1的核心架构与技术原理
InternVLA·M1的核心在于其独特的双系统操作架构，这使得模型能够高效地处理高阶空间推理与具体的动作执行。这种架构并非简单的堆叠，而是通过精妙的两阶段训练策略，实现了从宏观规划到微观操作的无缝衔接。首先，模型进行大规模的空间感知预训练，旨在让其建立对复杂三维环境的深刻理解和推理能力。这如同赋予智能体一双“慧眼”，使其能够准确识别物体、理解空间关系、并预测潜在的交互结果。随后，通过隐式空间推理方式进行高效的动作后训练，进一步将这些高阶规划转化为精确、流畅的物理动作。
空间感知预训练：构建智能体的“世界模型”
空间感知预训练是InternVLA·M1实现高阶推理能力的关键。这一阶段利用大规模的仿真数据，对模型进行深度学习，使其能够从视觉和几何信息中提取关键的空间特征。例如，在模拟环境中，模型会学习如何识别不同形状、大小和纹理的物体，理解它们之间的相对位置和可操作性。这种预训练不仅增强了模型对静态环境的认知，更重要的是，使其能够对动态变化的空间进行推理，预测物体移动轨迹、碰撞风险等，为后续的任务规划提供坚实的基础。通过自研仿真平台InternData-M1生成的海量高质量数据，InternVLA·M1得以在多样化的场景中进行充分学习，从而确保其空间推理能力的广泛性和鲁棒性。
动作后训练：从规划到执行的桥梁
在空间感知能力成熟之后，InternVLA·M1进入动作后训练阶段。这一阶段的目标是将高阶的空间规划转化为具体的、可执行的机器人动作序列。传统的机器人控制往往需要复杂的逆运动学和动力学计算，而InternVLA·M1通过隐式空间推理的方式，能够更高效地学习这些操作。这意味着模型无需显式地计算每一个关节的角度或力矩，而是通过对空间状态的理解，直接生成符合任务要求的动作指令。这种方法极大地简化了训练过程，并提升了动作的流畅性和准确性。更值得一提的是，InternVLA·M1引入了“空间规划提示”机制，这一机制能够进一步引导模型在复杂任务中进行高效的任务规划和动作生成，从而大幅降低了训练成本和时间。
InternVLA·M1的性能优势与创新亮点
InternVLA·M1的问世，不仅在于其理论架构的创新，更在于其在实际性能上的显著突破。在多个公开操作基准测试中，如SimplerEnv，InternVLA·M1展现出国际领先水平，特别是在指令跟随和未见物体泛化能力方面，显著优于其他同类模型。这得益于其构建的“思考-行动-自主学习”完整闭环。
指令跟随与未见物体泛化能力
指令跟随是衡量具身智能模型实用性的重要指标。InternVLA·M1能够准确理解自然语言指令，并将其转化为一系列精细的物理操作。例如，当接收到“将红色的方块移动到蓝色的圆形区域”这样的指令时，模型能够精确识别目标物体和目标区域，并规划出最优的移动路径。这种能力在工业装配、物流分拣等场景中具有极高的应用价值。此外，InternV1A·M1在处理未见物体（即在训练过程中从未出现过的物体）时，也展现出卓越的泛化能力。这意味着模型并非简单地记忆训练数据，而是掌握了普适性的空间推理和操作规律，能够将所学知识迁移到全新的物体和环境中，大大拓展了其应用边界。
自主学习与闭环控制
InternVLA·M1的另一个创新亮点是其自主学习与闭环控制系统。在实际操作过程中，模型能够不断接收环境反馈，并根据反馈调整其行为策略。这种“思考-行动-自主学习”的闭环机制，使得InternVLA·M1能够持续优化自身性能，在面对复杂多变的环境时，展现出强大的适应性和鲁棒性。例如，在执行一项任务时，如果初次尝试未能成功，模型能够分析失败原因，调整规划，并重新尝试，直至任务完成。这种能力对于提升智能系统在真实世界中的可靠性和自主性至关重要。
InternVLA·M1的广阔应用前景
InternVLA·M1的出现，为具身智能技术在多个领域的落地应用开辟了新路径。其强大的环境感知、任务规划和精准操作能力，使其成为未来自动化和智能化升级的重要推动力。
工业自动化与物流仓储
在工业生产线上，InternVLA·M1可以用于执行复杂的零部件组装、精准的物料搬运和细致的质量检测任务。其高阶空间推理能力使其能够应对非结构化环境，例如，识别并抓取散乱放置的零件，或者在狭小空间内完成精确操作，从而显著提高生产效率和产品质量。在物流仓储领域，模型能够优化货物的分拣、搬运和存储流程，实现全自动化的仓库管理，有效降低人力成本并提升物流效率和准确性。
服务机器人与智能安防
InternVLA·M1为服务机器人的发展注入了新的活力。在家庭、酒店、医院等场景中，搭载InternVLA·M1的机器人能够提供更加智能化和个性化的服务，如清洁、送餐、陪护等。其指令跟随和环境理解能力，使得机器人能够更好地适应人类指令和复杂的室内环境，提升服务质量和用户体验。在智能安防领域，InternVLA·M1可用于异常行为检测、区域巡逻和安全检查，例如，识别并报告入侵者、可疑包裹或设备故障，从而增强安防系统的智能化水平，提高响应速度和准确性。
教育科研与灾难救援
InternVLA·M1不仅是一个应用模型，更是一个优秀的科研平台。它为学生和研究人员提供了一个探索机器人技术、人工智能和自动化控制等前沿领域的强大工具，有助于推动具身智能理论和应用的进一步发展。在灾难救援等紧急场景中，InternVLA·M1也展现出巨大潜力。例如，在地震、火灾等危险环境中，机器人可以代替人类执行搜索、救援和物资运输任务，有效减少人员伤亡，并提高救援效率。其在复杂非结构化环境中的适应性，使其成为灾难响应的关键技术之一。
展望：具身智能的未来发展
InternVLA·M1作为具身智能领域的杰出代表，不仅展示了当前AI技术的高度，更指明了未来智能体发展的方向。通过其双系统架构、高效训练策略以及卓越的泛化能力，InternVLA·M1正在逐步打破传统机器人技术的局限，推动智能系统从感知走向理解，从执行走向自主决策。随着技术的不断演进和应用场景的日益丰富，我们可以预见，具备强大具身智能的机器人将更深度地融入人类社会，在提升生产力、改善生活质量以及应对全球性挑战方面发挥越来越重要的作用。上海人工智能实验室的这项开源工作，无疑为全球具身智能社区提供了宝贵的资源，将加速这一前沿领域的创新步伐。
