答案已發布3 小時前Last edited 3 小時前18 來源

中國移動開源 Open-RAIL：讓 AI 模型接上不同機械人，動作也更連貫

Open RAIL 是連接 VLA／WAM 模型與機械人本體的中介軟件，重點不是訓練新模型，而是讓模型指令更順暢地落到實際動作。[3][7] 觀測、推理、控制分開運作：模型計算下一段動作時，機械人仍可執行現有動作，減少等待造成的停頓。[3][11] 兩級平滑分別處理單段動作內的抖動，以及前後兩段動作銜接時的突變，毋須修改模型權重。[2][11]

發布者圖片由 GPT Image 2 生成

使用 Studio Global AI 搜尋並查核事實瀏覽更多熱門頁面

研究答案

重點

Open RAIL 是連接 VLA／WAM 模型與機械人本體的中介軟件，重點不是訓練新模型，而是讓模型指令更順暢地落到實際動作。[3][7]
觀測、推理、控制分開運作：模型計算下一段動作時，機械人仍可執行現有動作，減少等待造成的停頓。[3][11]
兩級平滑分別處理單段動作內的抖動，以及前後兩段動作銜接時的突變，毋須修改模型權重。[2][11]
硬件抽象層和統一推理接口讓新機械人、新模型透過適配器接入；官方披露的效率與平滑度數字，仍應視為其報告結果。[7][11]

How does China Mobile’s open source Open RAIL middleware connect VLA and WAM models to heterogeneous robot hardware, and what problems doesAI-generated editorial hero image for How does China Mobile’s open source Open RAIL middleware connect VLA and WAM models to heterogeneous robot hardware, and what problems does.
AI 提示
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does China Mobile’s open source Open RAIL middleware connect VLA and WAM models to heterogeneous robot hardware, and what problems does. Article summary: Open RAIL is China Mobile’s middleware between vision language action (VLA) or world action (WAM) models and robot bodies.. Topic tags: general web, openai, ai, workflow, code. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illust
openai.com

機械人收到 AI 模型的指令後，未必能即時、連續地照做：模型通常一次計算出一段動作，但機械人的控制系統要持續運作。中國移動開源的 Open-RAIL 就是放在兩者之間的中介軟件，連接視覺—語言—動作模型（VLA）或世界—動作模型（WAM）與不同機械人硬件，目標是換模型、換機身時，不用重寫整套執行系統。3 7

模型仍在「思考」，機械人不用停低等

Open-RAIL 採用服務端—客戶端架構：服務端負責模型推理、任務調度和數據管理；機械人端的客戶端負責感知與執行。觀測、推理和控制亦分開運作，讓機械人執行目前這段動作時，模型同時運算下一段，減少推理較慢帶來的停頓。3 11

動作連得上，還要接得順。它的兩級平滑先處理每段動作內各個軌跡點的抖動，再把新算出的動作段與正在執行的軌跡融合，針對段與段之間突然跳動的問題；這些處理在中介層完成，毋須改動模型權重。2 11

換機械人或模型，改的是適配器

不同機械人的關節、狀態讀取和動作指令各有差異。Open-RAIL 以輕量硬件抽象層統一狀態讀取與動作執行：接入新機型時，重點是補上並註冊底層驅動適配器，而非重寫上層流程。模型端則實作統一推理接口，由系統路由至已註冊的模型和機械人適配器，減少逐一配對的整合工作。3 7

據報首個版本涵蓋 4 個機械人後端、10 個模型版本：後端包括 Agibot G1、Ti5 T170C、Navi WA2，以及基於 LeRobot 的模擬後端；模型涵蓋 ACT、GR00T N1／N1.5／N1.6、RDT-1B、SmolVLA、AgiBot GO-1、π0／π0.5 和 TAO。不過，現有資料不足以證明每一款模型都能配合每一個後端使用。9