中国上海 – Media OutReach Newswire – 2026 年 6 月 15 日 – ACE ROBOTICS 今天宣布，其开源 Kairos 世界模型在四个全球具身智能基准测试中取得了领先结果：RoboTwin 2.0、LIBERO-Plus、WorldModelBench Robot 和 DreamGen。截至 2026 年 6 月 12 日，Kairos 在这些基准公共排行榜上的评估世界模型和视觉语言动作 (VLA) 系统中排名第一，在体现智能的核心能力方面处于领先地位，包括复杂的机器人操作、场景级泛化、物理世界建模和零镜头传输。该项目在 GitHub、Hugging Face 和 ModelScope 上公开提供，为研究人员和开发人员提供了模型、基准测试结果和技术材料的公共参考点。世界生成和预测的四大领先基准 具身智能面临着一个根本性的挑战：泛化。机器人必须在它从未见过的环境中可靠地运行，适应新的照明、布局、物体、实施例和嘈杂的现实世界条件。虽然 VLA 模型通过直接将感知和语言输入映射到机器人动作而成为一种流行的方法，但 ACE ROBOTICS 认为，世界模型通过明确学习物理世界的底层动态并预测环境如何演变，提供了一条更具可扩展性的路径。 Kairos 旨在验证该方法。 LIBERO-Plus 领先的场景级泛化 Kairos 最重要的成果之一来自 LIBERO-Plus，这是上海创新研究院与复旦大学、同济大学和新加坡国立大学联合提出的场景级泛化基准。它评估七个现实世界变量下的鲁棒性：相机角度、机器人实施例、语言指令、照明、背景、传感器噪声和空间布局。 Kairos 的总体得分为 89.0，在所有评估的世界模型和 VLA 系统中排名第一。它超越了领先的 VLA 模型，包括 ACoT-VLA (88.0)、Pi 0.5 (85.7) 和 ProGAL-VLA (85.5)，以及 Being-H0.7 世界模型 (84.8)。它还表现出强大的环境鲁棒性，在照明（97.7）、噪声（96.8）和背景（95.8）方面具有接近天花板的性能，并且在摄像角度和语言教学方面排名靠前。据 ACE ROBOTICS 称，这标志着世界模型方法首次在场景级泛化方面优于 LIBERO-Plus 上领先的 VLA 系统，指明了机器人适应家庭、工厂、零售空间和其他环境的道路，而无需针对特定环境进行再训练。模型紧凑，物理建模效率强 在加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校、英伟达和麻省理工学院的研究人员提出的物理建模基准 WorldModelBench Robot 上，Kairos-4B 获得了 9.30 的总分，排名第一。它仅用 40 亿个参数，就超越了包括 280 亿参数 Lingbot、160 亿参数 Cosmos 3、140 亿参数 Abot-PhysWorld 和 50 亿参数 Wan 2.2 在内的更大系统，创下了具体世界模型参数效率的新纪录。 Kairos 用大约四分之一的参数与 160 亿个参数的 Cosmos 3 的最高指令跟踪分数 (2.36) 相匹配，效率提高了四倍。它在物理依从性方面得分为 4.96，在牛顿力学和重力方面得分满分，在时间质量方面得分满分，反映了强大的时间一致性和长视野内的视觉连续性。统一架构，而非模块化管道 ACE ROBOTICS 将 Kairos 的性能归因于其原生统一的“多模态理解-生成-预测”架构。与将单独的组件拼接在一起以进行世界理解、生成和预测的模块化方法不同，Kairos 将这些组件集成到共享一个全球世界状态的单个主干中，减少了模块之间的信息丢失和协调延迟，从而实现更一致的物理建模、更强大的长期预测和更可靠的行动规划。 ACE ROBOTICS 于 2025 年 12 月首次推出该架构，现在更广泛的行业正在走上类似的道路：NVIDIA 于 2026 年推出的 Cosmos 3.0 采用了类似的单系统设计，将视觉推理、世界生成和动作预测集成到一个架构中。根据 ACE ROBOTICS 的描述，在此基础上构建的 Kairos-4B 是第一个能够直接在设备上驱动物理机器人的具体世界模型，从而关闭感知到行动的循环，而无需中间翻译延迟。 Kairos 在合成数据传输和复杂机器人操作方面处于领先地位，还在 DreamGen Bench 上排名第一，DreamGen Bench 是 NVIDIA 与华盛顿大学、加州大学伯克利分校和加州大学洛杉矶分校牵头的一项基准测试，用于衡量世界模型生成的合成数据传输到不可见物体、行为和环境的效果，这是下游机器人训练价值的关键预测指标。 Kairos 在平均物理依从性 (AVG_PA 0.538) 和总体平均得分 (AVG_Score 0.618) 方面均排名第一，并在新行为执行和新环境适应方面处于全球领先地位。在上海交通大学和香港大学与上海人工智能实验室提出的要求严格的双臂操纵基准 RoboTwin 2.0 上，Kairos 得分为 96.1%，这是截至 2026 年 6 月 12 日该基准公共排行榜上的最新结果。在该基准的 50 个复杂双臂任务中，它在干净场景中得分为 96.9%，在随机场景中得分为 95.2%，领先于 VLA 模型，例如G0.5 (93.2) 和 starVLA (88.3) 以及包括 AIM (93.1)、Fast-WAM (91.8) 和 MotuBrain (96.0) 在内的世界模型。从基准领先地位到商业部署，这些结果验证了 Kairos 在实体智能核心维度上的技术方向，从物理规则理解和零样本泛化到环境鲁棒性和细粒度双臂操纵，支持 ACE ROBOTICS 的目标，让机器人超越任务模仿，转向物理世界理解、长期推理和现实世界执行。随着 ACE ROBOTICS 加速商业化，这一结果也随之而来。该公司表示，2026年上半年已完成数亿美元融资，其中包括最近的天使+轮融资，投资方包括吉利资本、大辰财智、深圳创新投资集团和上海科创基金，现有股东商汤科技的国祥资本增持了股份。所得款项将支持持续的世界模式研究以及智能零售、安全和检查、旅游和酒店等领域的集成软硬件解决方案。 ACE ROBOTICS董事长王小刚表示：“具身智能是人工智能的下一个时代，而世界模型是解锁它的钥匙。” “我们的使命是为每个机器人提供一个有能力的大脑。” Kairos 已在 GitHub、Hugging Face 和 ModelScope 上公开提供： http://t.cn/AXaah5CX http://t.cn/AXaah5Co http://t.cn/AXaah5CS 标签： #ACEROBOTICS http://t.cn/AXaah5Ca http://t.cn/AXaah5C6 发行人对本公告的内容承担全部责任。 关于 ACE ROBOTICS – 为机器人配备智能“大脑”、引人入胜的“灵魂” ACE ROBOTICS 是一家致力于推进机器人领域的先锋机器人公司体现智力。通过突破性的技术创新和对实体智能场景的深入洞察，我们旨在赋予机器人自主理解和探索物理世界的能力，从而加速其商业落地。公司首创ACE研发范式，构建了基于视觉的“环境数据引擎、现实世界认知、具身交互泛化”技术链。 ACE ROBOTICS以全时空、多视角的环境捕捉为引擎，配合中国首个开源可商用的世界模型Kairos 3.0，加上Embodied Foundation Model作为技术支柱，解决了数据稀缺、常识差距、泛化性差、通用性有限等核心行业挑战。同时，公司发布了旗舰产品A1实体超脑模块，加速实体智能在多场景的大规模商业部署。 ACE ROBOTICS 既是技术先驱，也是生态系统建设者。通过与顶级硬件厂商、云服务商、垂直场景合作伙伴的战略合作，我们突破了“模型-硬件​​-场景”的产业僵局，提供标准化、定制化的解决方案，推动中国物联网智能产业的发展。 via: http://t.cn/AXaXsenr