de.wedoany.com-Bericht: Am 13. Juni stellte Guo Yandong, Gründer und CEO von Zhipingfang, auf dem Forum der CEOs der Embodied-Intelligence-Industrie der 2026 Beijing Zhiyuan Conference das neuromorphe, verkörperte Intelligenzsystem NeuroVLA vor und gab bekannt, dass das System bereits auf der AlphaBrain-Plattform verfügbar und für die gesamte Branche geöffnet ist. NeuroVLA wurde von Zhipingfang gemeinsam mit der Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) entwickelt. Die Architektur ahmt das dreischichtige System der menschlichen Großhirnrinde, des Kleinhirns und des Rückenmarks nach und versucht, Robotern die Fähigkeit zu verleihen, bei komplexen Aufgaben gleichzeitig logisch zu planen, stabil zu agieren und schnell zu reagieren.
Der technische Schwerpunkt von NeuroVLA liegt auf der hierarchischen Steuerung. Wenn verkörperte intelligente Roboter in reale Umgebungen eintreten, müssen sie sich mit kontinuierlichen Veränderungen von Menschen, Objekten, Räumen und Aufgabenstellungen auseinandersetzen. Ein einzelnes Modell kann kaum gleichzeitig hochrangige Entscheidungen, Aktionsdetails und plötzliche Reaktionen bewältigen. In der von Zhipingfang vorgeschlagenen neuromorphen Architektur ist die Großhirnrinde für tiefgehende Logik und Aufgabenplanung zuständig, das Kleinhirn für Geschicklichkeit und Stabilität der Bewegungen und das Rückenmark für instinktive, schnelle Reaktionen. Dieses Design unterteilt die Fähigkeiten des Roboters – „klar darüber nachdenken, wie es gemacht wird", „es stabil ausführen" und „sofort auf Veränderungen reagieren" – in verschiedene Ebenen, mit dem Ziel, die Aufgabenkontinuität und Bewegungssicherheit des Roboters in offenen Szenarien zu verbessern.
Diese Ausrichtung entspricht einem realen Problem der Branche für verkörperte Intelligenz: Die Demonstrationsfähigkeiten von Robotern verbessern sich rapide, aber sobald sie tatsächlich in industriellen, kommerziellen und öffentlichen Dienstleistungsumgebungen eingesetzt werden, muss das System Probleme wie latenzarme Steuerung, komplexe Pfade, nicht standardisierte Objekte, Störungen durch Personen und Langzeitbetrieb bewältigen. Das neuromorphe VLA-Modell zielt darauf ab, visuelle, sprachliche, aktionsbezogene und reflexive Steuerung in einen Rahmen zu integrieren, der dem biologischen Bewegungssystem näher kommt. Dadurch sollen Roboter bei der Ausführung von Aufgaben weniger zittern, ihre Reaktionsgeschwindigkeit erhöhen und bei Umweltveränderungen eine stabilere Handlungsfähigkeit bewahren. Laut dem zugehörigen Fachartikel verwendet NeuroVLA eine biomimetische neuronale Systemstruktur und hat den neuromorphen VLA-Steuerungsrahmen an echten Robotern validiert.
Die Öffnung der AlphaBrain-Plattform als Open Source ist eine weitere Schlüsselaktion dieser Ankündigung. Zhipingfang hatte die Plattform zuvor als eine One-Stop-Open-Source-Community für Modelle der verkörperten Intelligenz positioniert, die Bereiche wie Spitzentechnologien der Verkörperung, Modellarchitekturen, Training und Evaluierung abdeckt. Nach der Veröffentlichung von NeuroVLA können Entwickler, Forschungsteams und Robotikunternehmen auf Basis der neuromorphen VLA-Architektur Modelltraining, Aufgabenvalidierung und Weiterentwicklung durchführen. Für die Branche der verkörperten Intelligenz liegt der Wert einer Open-Source-Plattform darin, die Einstiegshürde für Forschung und Entwicklung zu senken, sodass mehr Teams grundlegende Fähigkeiten auf einer einheitlichen Tool- und Evaluierungsplattform wiederverwenden und so die Kosten für Doppelentwicklungen reduzieren können.
Zhipingfang treibt gleichzeitig auch die Hardware-Lieferfähigkeiten voran. Das Unternehmen hat bereits eine halbautomatische Roboterproduktionslinie mit einer Jahreskapazität von über 2.000 Einheiten aufgebaut und plant, in der zweiten Jahreshälfte eine neue Produktionslinie mit einer Kapazität von 20.000 bis 30.000 Einheiten zu errichten. Wenn Unternehmen der verkörperten Intelligenz große Modelle auf echten Robotern einsetzen wollen, dürfen sie nicht nur bei der Modellveröffentlichung und Laborvalidierung stehen bleiben. Sie müssen auch Probleme wie die Herstellung der Hardware, die Rechenleistung am Endgerät, die Sensoranpassung, den Datenrückfluss und den Vor-Ort-Service lösen. Nachdem die großen Modelle auf dem Endgerät in den Roboter integriert wurden, wird die Fähigkeit des Systems, unter Bedingungen begrenzter Rechenleistung, niedriger Latenz und hoher Zuverlässigkeit zu arbeiten, direkten Einfluss darauf haben, ob das Produkt in großem Maßstab ausgeliefert werden kann.
Diese Ankündigung zeigt, dass sich der Wettbewerb im Bereich der verkörperten Intelligenz von der Fähigkeit einzelner Modelle hin zur Synergie von „Modell, Plattform, Hardware, Produktionslinie und Szenario" verlagert. Damit Roboter zu stabilen Produktivitätswerkzeugen werden, benötigen sie kontinuierlich Daten aus realen Szenarien und müssen in kommerziellen Umgebungen Aufgabenkreisläufe schließen. Indem Zhipingfang NeuroVLA als Open Source bereitstellt und gleichzeitig die Produktionskapazitätsplanung bekannt gibt, werden der technologische Weg und der Industrialisierungsrhythmus in einem gemeinsamen Rahmen vorangetrieben.
Mit dem Eintritt von humanoiden Robotern, universellen Robotern und Szenario-Robotern in eine intensivere Phase der praktischen Umsetzung wird die Frage, ob neuromorphe Systeme die Generalisierungs- und Reaktionsfähigkeit von Robotern in komplexen Umgebungen verbessern können, zu einem Branchenschwerpunkt. Der zukünftige Wert von NeuroVLA hängt davon ab, ob es in realen Szenarien wie der Automobilindustrie, der Halbleiterindustrie, der Bioproduktion, dem neuen Einzelhandel und öffentlichen Dienstleistungen stabil laufen kann und ob es eine Entwickler-Community aufbaut, die kontinuierlich Beiträge leistet. Wenn die Open-Source-Plattform, die Bereitstellung am Endgerät und die Massenproduktion von Robotern einen Kreislauf bilden, könnte diese Ankündigung von Zhipingfang zu einem wichtigen Meilenstein für die chinesische Industrie der verkörperten Intelligenz auf dem Weg von der Technologiedemonstration zur großflächigen Anwendung werden.
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