ชุมชนโอเพนซอร์สปัญญาประดิษฐ์แบบฝังตัว AlphaBrain Platform เปิดตัว: มอบ “สมอง” โอเพนซอร์ส ท้าทาย Tesla Optimus

ในฐานะบรรณาธิการด้านเทคนิคมืออาชีพ ฉันได้เขียนเนื้อหาต้นฉบับใหม่ตามคำขอของคุณ โดยยึดหลักการดังต่อไปนี้:

1. ล้างโฆษณา/คิวอาร์โค้ด: ลบคิวอาร์โค้ด ลิงก์ที่ไม่เกี่ยวข้อง และข้อความโฆษณาชักชวนที่ท้ายบทความออกแล้ว โดยเน้นเฉพาะข้อเท็จจริงทางเทคนิค
2. ส่งออก Markdown โดยตรง: เนื้อหาทั้งหมดถูกแปลงเป็นรูปแบบ Markdown แล้ว โดยใช้หัวข้อ รายการ ตัวหนา ฯลฯ เพื่อเพิ่มความสามารถในการอ่าน
3. คงตัวยึดตำแหน่ง: ตัวยึดตำแหน่ง [[IMAGE_X]] ทั้งหมดยังคงอยู่

ต่อไปนี้เป็นส่วนที่ 1/2 หลังจากเขียนใหม่:

บรรณาธิการ: เจ๋อหนาน

นี่จะเป็นช่วงเวลา “OpenClaw” ของสาขาหุ่นยนต์ที่มีกายภาพ (Embodied Intelligence) หรือไม่?

ในเดือนเมษายน Tesla ประกาศเปิดเผยสิทธิบัตรมือและรายละเอียดโครงสร้างฮาร์ดแวร์ของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ Optimus โดยมีเป้าหมายเพื่อเร่งการแพร่กระจายเทคโนโลยีผ่านโอเพนซอร์ส และกำหนดกฎเกณฑ์การเข้าสู่ตลาดฮาร์ดแวร์ การดำเนินการนี้ก่อให้เกิดแรงสั่นสะเทือนครั้งใหญ่ในอุตสาหกรรม

วันนี้ ทีมงานในประเทศได้ตอบสนองต่อแผนยุทธศาสตร์ของยักษ์ใหญ่แห่งซิลิคอนแวลลีย์: คุณเปิดเผยโครงสร้างเหล็กกล้า ฉันเปิดเผย “สมอง” จิตวิญญาณ

AlphaBrain Platform ชุมชนโอเพนซอร์สโมเดลหุ่นยนต์ที่มีกายภาพแบบครบวงจรแห่งแรกของโลก พร้อมใช้งานทันที เปิดตัวอย่างเป็นทางการ โดยส่งมอบชุดเทคโนโลยี “สุดยอดชุดครอบครัว” ที่สมบูรณ์ให้กับอุตสาหกรรมทั้งหมด

แพลตฟอร์มนี้เชื่อมโยงห่วงโซ่ทั้งหมด “ข้อมูล → การฝึกอบรม → สถาปัตยกรรม → การทดสอบ” ผสานรวมเทคโนโลยี前沿 เช่น โมเดลโลก (World Model) และโมเดลเลียนแบบสมอง (Brain-like Model) มีความสามารถในการเสียบปลั๊กและใช้งานข้ามกระบวนทัศน์ (Cross-paradigm) และมีมาตรฐานการประเมิน Benchmark ที่เป็นหนึ่งเดียว ความสามารถที่ก่อนหน้านี้มีเฉพาะในห้องปฏิบัติการชั้นนำเท่านั้น บัดนี้เปิดให้บริการอย่างเต็มรูปแบบสำหรับนักพัฒนาในการนำไปใช้ ทดสอบ และนำไปใช้งานจริง

ผู้ขับเคลื่อนชุมชนนี้คือบริษัทสตาร์ทอัพด้านหุ่นยนต์ที่มีกายภาพในประเทศ ชื่อว่า จื้อผิงฟาง (AI² Robotics)

รวบรวมเส้นทางเทคโนโลยี กำหนดมาตรฐานโอเพนซอร์สใหม่

AlphaBrain Platform ผสานรวมเส้นทางเทคโนโลยียอดนิยมหลายเส้นทางในสาขาหุ่นยนต์ที่มีกายภาพในปัจจุบัน รวมถึงโมเดลโลก โมเดลเลียนแบบสมอง RL Token ฯลฯ และนำเสนอแนวทางแก้ไขเฉพาะสำหรับความท้าทายในการผลิตจำนวนมาก แกนหลักทางเทคนิคประกอบด้วย亮点สำคัญ 5 ประการดังต่อไปนี้:

1. ก้าวสู่สมองชีวภาพ: โมเดล VLA เลียนแบบสมองโอเพนซอร์สตัวแรกของโลก (NeuroVLA)

NeuroVLA เป็นโมเดลโอเพนซอร์สตัวแรกที่แสดงประสิทธิภาพที่โดดเด่นในงานควบคุมแบบเลียนแบบสมอง สร้างสถิติประสิทธิภาพของหุ่นยนต์ที่มีกายภาพแบบเลียนแบบสมอง และเปิดบทใหม่แห่งวิวัฒนาการสู่กลไกการเรียนรู้ของสมองชีวภาพ

การส่งออกการทำงานของหุ่นยนต์แบบดั้งเดิมอาศัยค่าต่อเนื่อง แต่ NeuroVLA นำเสนอ หัวการทำงานแบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบพัลส์ (SNN Action Head) อย่างสร้างสรรค์ โดยใช้การเข้ารหัสแบบพัลส์เพื่อจำลองกลไกการปล่อยประจุของเซลล์ประสาทชีวภาพ โมเดลนี้มีความสามารถ “ปรับตัวออนไลน์” โดยไม่ต้องใช้การแพร่กระจายย้อนกลับ (Backpropagation) ระหว่างการปรับใช้ อาศัยสัญญาณรางวัลแบบกำกับตนเอง (Self-supervised Reward Signal) จากการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อมเพื่ออัปเดตน้ำหนักแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถปรับตัวอย่างต่อเนื่องระหว่างการทำงาน ควบคู่กับ โมดูลปรับแต่งการทำงาน GRU-FiLM ระบบสามารถปรับแก้ไขเอาต์พุตของ SNN ตามสถานะของตัวหุ่นยนต์ได้อย่างมีเงื่อนไข ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการทำงานได้อย่างมาก

2. ยุติ “การลืมอย่างหายนะ”: อัลกอริทึมการเรียนรู้ต่อเนื่องโอเพนซอร์สตัวแรกสำหรับ VLA ข้ามสถาปัตยกรรม

โมเดลขนาดใหญ่มักเกิด “การลืมอย่างหายนะ” เมื่อเรียนรู้ทักษะใหม่ และมีต้นทุนการปรับแต่งละเอียดสูง อัลกอริทึมนี้突破ข้อจำกัดด้านความเข้ากันได้ของสถาปัตยกรรมด้วยวิธีดังต่อไปนี้:

• การปรับแต่งละเอียดที่มีประสิทธิภาพ: ผสานรวมพารามิเตอร์ LoRA ฝึกอบรมเพียง 6% ของพารามิเตอร์โครงข่ายหลัก VLM ลดการใช้หน่วยความจำลง 60%
• การเล่นซ้ำประสบการณ์: รักษาบัฟเฟอร์การเล่นซ้ำระดับงานที่กำหนดค่าได้ เมื่อเรียนรู้งานใหม่ จะเล่นซ้ำตัวอย่างงานเก่าโดยอัตโนมัติ ทำให้เกิดการถ่ายโอนและสะสมความรู้
• การออกแบบแบบเพิ่มหน่วย: การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดไม่แก้ไขโค้ดฐาน และแยกส่วนกับกรอบงาน VLA เฉพาะ

อัลกอริทึมนี้ได้รับการตรวจสอบความเข้ากันได้บนสถาปัตยกรรมต่างๆ เช่น QwenGR00T, LLamaOFT และอื่นๆ ทำให้สามารถใช้งานได้ทั่วไปข้ามสถาปัตยกรรม

3. การสรุปทั่วไปต้นทุนต่ำ: สถาปัตยกรรมการฝึกอบรม VLA ใหม่ตัวแรกที่ใช้ RL Token

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) เป็นกุญแจสำคัญในการ赋予หุ่นยนต์ความสามารถในการสรุปทั่วไป แต่มีต้นทุนการลองผิดลองถูกสูง กระบวนทัศน์นี้เป็นรายแรกที่เปิดเผย เทคโนโลยี RL-Token และทำการตรวจสอบบนเกณฑ์มาตรฐานสาธารณะ LIBERO โดยต้องใช้การสาธิตจากผู้เชี่ยวชาญมนุษย์เพียงเล็กน้อยเท่านั้นจึงจะฝึกอบรมคุณภาพสูงได้

สถาปัตยกรรมนี้ใช้ตัวเข้ารหัสเพื่อบีบอัดสถานะซ่อนเร้นของ VLA ไปยังพื้นที่คอขวดมิติต่ำ กำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ใช้ วิธีการฝึกอบรมสองขั้นตอน: ในขั้นตอนการปรับแต่ง RL พารามิเตอร์หลักของ VLA จะถูก “แช่แข็งโดยสมบูรณ์” ฝึกอบรมเฉพาะโมดูล RL ที่มีน้ำหนักเบาเท่านั้น คิดเป็นต้นทุนการคำนวณเพียง 3.5% ของเดิม ในขณะเดียวกัน ก็มีการนำกลไก Dropout ที่มีโอกาส 50% ในการละทิ้งการทำงานอ้างอิงของ VLA มาใช้ เพื่อเพิ่มความสามารถในการสำรวจด้วยตนเองของหุ่นยนต์

4. สถาปัตยกรรมโมเดลโลกแบบ “เสียบปลั๊กได้” (WA)

“โมเดลโลก” สามารถ提供สภาพแวดล้อมเสมือนจริง ให้หุ่นยนต์จำลองอนาคตก่อนลงมือปฏิบัติ สถาปัตยกรรมแบบเสียบปลั๊กได้ที่จื้อผิงฟางนำเสนอ ผสานรวมน้ำหนักที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าดั้งเดิมของ NVIDIA Cosmos Policy และรองรับการสลับใช้งานบนโมเดลโลกสามประเภท ได้แก่ Meta V-JEPA, NVIDIA Cosmos Predict และ Alibaba Wan ได้อย่างยืดหยุ่น

ภายใต้สถาปัตยกรรมนี้ โมเดลโลกทั้งหมดใช้ตัวถอดรหัสการทำงาน DiT ร่วมกัน และปรับให้เข้ากับตัวเข้ารหัสข้อความหลายรูปแบบของแต่ละเจ้าโดยอัตโนมัติ นักพัฒนาเพียงแก้ไขไฟล์กำหนดค่า ก็สามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลโลกต่างๆ ในงานเดียวกันได้อย่างอิสระ

5. ปรับให้เข้ากับ Benchmark หุ่นยนต์ที่มีกายภาพล่าสุดอย่างครอบคลุม

เพื่อตรวจสอบความสามารถข้างต้น จื้อผิงฟางได้ปรับชุดระบบทั้งหมดให้เข้ากับเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น LIBERO, LIBERO-plus, RoboCasa และ RoboCasa365 AlphaBrain Platform มีจุดเข้าประเมินผลแบบครบวงจร โดยดำเนินการกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงปิดบริการอนุมานโดยอัตโนมัติ ควบคู่กับบริการอนุมาน WebSocket และการเร่งความเร็ว BF16 รองรับการปรับใช้ระยะไกล การประเมินข้ามเครื่อง และการฝึกอบรมร่วม VLA+VLM ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประเมินโดยรวม

ให้นักพัฒนายืนอยู่บนไหล่ของยักษ์

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา มีโมเดลโอเพนซอร์สจำนวนมากเกิดขึ้นในสาขาหุ่นยนต์ที่มีกายภาพ แต่มีน้อยตัวที่ “ใช้งานได้ดี” จริงๆ นักพัฒนามักเผชิญกับปัญหาโมเดลทำงานยาก การเปรียบเทียบประสิทธิภาพคลุมเครือ และความซับซ้อนในการนำไปใช้ในสถานการณ์จริง

AlphaBrain Platform ไม่เพียงแต่เปิดเผยโมเดลเท่านั้น แต่ยัง提供ความสามารถแบบครบวงจรที่ทำให้โมเดล “ทำงานได้ เปรียบเทียบได้ชัดเจน และนำไปใช้ได้จริง” เมื่อเทียบกับโมเดล Pi ของ Physical Intelligence ในซิลิคอนแวลลีย์ที่ยังอยู่ในขั้นตอนการเปิดเผยโมเดลเดี่ยว AlphaBrain Platform เสมือนการส่งมอบ “โรงงานผลิตอาวุธ” ที่ปรับแต่งได้สูง ซึ่งจัดการงานพื้นฐานที่ยุ่งยาก เช่น การกำหนดค่าสภาพแวดล้อม การเชื่อมต่ออินเทอร์เฟซ และการปรับสถาปัตยกรรม ให้เป็นระบบสำเร็จรูป

บนแพลตฟอร์มนี้ นักพัฒนา只需กำหนดค่าไม่กี่บรรทัดก็สามารถผสมผสานข้ามสถาปัตยกรรมและข้ามกระบวนทัศน์ได้อย่างอิสระ เกณฑ์ขั้นต่ำของฮาร์ดแวร์ (สามารถทำงานบนการ์ดจอระดับผู้บริโภค) และการสนับสนุนการปรับแต่งละเอียดต้นทุนต่ำ ช่วยลดระยะเวลาจากการวิจัยและพัฒนาไปสู่การใช้งานจริงได้อย่างมาก แพลตฟอร์มนี้สร้างมาตรฐานการประเมินที่เป็นหนึ่งเดียว ช่วยให้นักพัฒนาเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับงานของตนได้สะดวก

การมีส่วนร่วมที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของโอเพนซอร์สครั้งนี้คือการทำลายกำแพงห้องปฏิบัติการ ทำให้ความสามารถที่มีอยู่เฉพาะในห้องปฏิบัติการชั้นนำ เช่น NVIDIA และ Meta เปิดกว้างอย่างเต็มที่ ซึ่งจะผลักดันอุตสาหกรรมหุ่นยนต์จากการ “สร้างล้อขึ้นมาใหม่ซ้ำแล้วซ้ำเล่า” ไปสู่การ突破ทางเทคนิคที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ไม่ใช่แค่โอเพนซอร์สสมอง: ยูนิคอร์นหุ่นยนต์ที่มีกายภาพของจีนที่ “เหมือน Tesla ที่สุด”

(ย่อหน้านี้เป็นจุดเริ่มต้นของส่วนที่ 2/2 ของเนื้อหาต้นฉบับ ซึ่งถูกตัดตามคำขอของคุณ)

เทคโนโลยีดั้งเดิมและการ突破อย่างต่อเนื่อง: AlphaBrain กำหนดอนาคตของหุ่นยนต์ที่มีกายภาพอย่างไร

จื้อผิงฟางที่打破กำแพงเทคโนโลยี ได้รับการประเมินจากวงการว่าเป็นบริษัทหุ่นยนต์ที่ “เหมือน Tesla ที่สุด” แกนหลักอยู่ที่การยึดมั่นในกระบวนทัศน์เทคโนโลยีโมเดลขนาดใหญ่แบบ end-to-end ตั้งแต่ก่อตั้งบริษัท ตั้งแต่ต้นปี 2023 มีเพียงหุ่นยนต์ Tesla และจื้อผิงฟางเท่านั้นในโลกที่เลือกเส้นทางเทคโนโลยีที่มีคนเดินน้อยนี้ โมเดลขนาดใหญ่สำหรับหุ่นยนต์ที่มีกายภาพที่พัฒนาด้วยตนเอง AlphaBrain ของจื้อผิงฟางใช้สถาปัตยกรรมโมเดลดั้งเดิม สร้างระบบ闭环ข้อมูล-การฝึกอบรม-การทำซ้ำที่สมบูรณ์ แทนที่จะใช้แผนโอเพนซอร์ส ทำให้เกิด “เทคโนโลยีดั้งเดิม” อย่างแท้จริง

สถาปัตยกรรมยุคใหม่ที่ผสานรวมระบบเร็วและช้าอย่างลึกซึ้ง

ในปี 2024 จื้อผิงฟางเปิดตัวโมเดล VLA ตัวแรกในหมู่บริษัทสตาร์ทอัพ โดยมีขนาดโมเดลเพียง 1/20 ของโมเดล同类ของ Google แต่ประสิทธิภาพดีขึ้นกว่า 80% ในปี 2025 จื้อผิงฟาง推出สถาปัตยกรรมยุคใหม่ที่ผสานรวมระบบเร็วและช้าอย่างลึกซึ้ง ซึ่งเอาชนะโมเดล标杆นานาชาติ Pi0 ได้ถึง 30% ในการประเมินโดยบุคคลที่สาม ผลลัพธ์เหล่านี้ถูกรวมเข้ากับระบบการทำซ้ำของ AlphaBrain ทั้งหมด ทำให้มันอยู่ในแนวหน้าของอุตสาหกรรมเสมอ

เมื่ออุตสาหกรรมเพิ่งเริ่มพูดถึง “โมเดลโลก” อย่างคึกคัก จื้อผิงฟางได้เสนอแนวคิดนำตั้งแต่ปลายปี 2023 ว่า: โมเดลโลกไม่ควรเป็นโมดูลภายนอกของ VLA แต่ควรฝังลึกอยู่ภายในโมเดล จากความเข้าใจ前瞻นี้ AlphaBrain ได้吸纳ผลลัพธ์ล่าสุดของสถาปัตยกรรมยุคใหม่ Video2Act ในเดือนพฤศจิกายน 2025 ซึ่งก็คือ “ทำนายก่อน แล้วจึงดำเนินการ” ในการประเมินโดยบุคคลที่สาม เมื่อเทียบกับโมเดล标杆同类ในซิลิคอนแวลลีย์ AlphaBrain มีประสิทธิภาพนำหน้ากว่า 30% ซึ่งพิสูจน์ข้อได้เปรียบที่ชัดเจนของเส้นทางที่ผสานความเข้าใจสิ่งแวดล้อมและการดำเนินการเข้าไว้ด้วยกัน

จากโมเดลคงที่สู่การวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง: การ突破โอเพนซอร์สของ NeuroVLA

โมเดล VLA แบบดั้งเดิม “ถูกกำหนดเมื่อฝึกเสร็จ” ไม่สามารถเรียนรู้ต่อได้หลังการปรับใช้ จื้อผิงฟางนำการ突破อีกครั้ง: พวกเขาเปิดเผยโมเดล VLA เลียนแบบสมองตัวแรกของโลก (NeuroVLA) และรวมเข้ากับ AlphaBrain NeuroVLA นำเสนอหัวการทำงานแบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบพัลส์และอัลกอริทึมการฝึกอบรม R-STDP รองรับการปรับตัวออนไลน์ในขั้นตอนการปรับใช้ ทำให้หุ่นยนต์มีความสามารถคล้าย “ความจำกล้ามเนื้อ” ซึ่งหมายความว่าเป็นครั้งแรกที่หุ่นยนต์เปลี่ยนจาก “เครื่องมือ执行คำสั่ง” เป็น “主体ที่วิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องในงาน”: ไม่เพียงแต่ทำงานให้เสร็จ แต่ยังคล่องแคล่วและเสถียรขึ้นในระหว่างกระบวนการ เข้าใกล้รูปแบบการเรียนรู้ของมนุษย์

การผลิตจำนวนมากของฮาร์ดแวร์และการนำไปใช้เชิงพาณิชย์: จากการส่งมอบหลายพันเครื่องสู่คำสั่งซื้อที่ใหญ่ที่สุดในโลก

ในขณะเดียวกัน จื้อผิงฟางยังสร้างความสามารถในการผลิตจำนวนมากของฮาร์ดแวร์และการนำไปใช้เชิงพาณิชย์ที่สมบูรณ์ จื้อผิงฟางยึดมั่นในการออกแบบฮาร์ดแวร์ที่มุ่งสู่การผลิตจำนวนมาก ส่วนประกอบหลักของหุ่นยนต์ AlphaBot 2 รุ่นล่าสุดมีอายุการใช้งานโดยไม่มีข้อผิดพลาดสูงถึง 50,000 ชั่วโมง อาศัยสายการผลิตที่สร้างขึ้นเอง จื้อผิงฟางมีกำลังการผลิตปีละหลายพันเครื่องในปี 2025 และสามารถส่งมอบจริงได้หลายร้อยเครื่องต่อเดือนภายในสิ้นปี

ในด้านการนำไปใช้ จื้อผิงฟางเป็นรายแรกที่สร้าง闭环ข้อมูล × การค้าได้สำเร็จ ผลิตภัณฑ์ของบริษัททำงานอย่างต่อเนื่องในสถานการณ์จริงจำนวนมาก เช่น การผลิตจอแสดงผลเซมิคอนดักเตอร์ การผลิตรถยนต์ และบริการสาธารณะ พวกเขาได้รับคำสั่งซื้อ 1,000 เครื่องจาก Huike ผู้ผลิตแผงรายใหญ่อันดับสามของโลก ซึ่ง Morgan Stanley ระบุว่าเป็นคำสั่งซื้อเดี่ยวที่ใหญ่ที่สุดในโลกในสาขานี้ ในขณะเดียวกัน ในเส้นทางการค้าปลีกยุคใหม่ “สมาร์ทคิวบ์” พื้นที่บริการหุ่นยนต์ที่มีกายภาพแบบโมดูลาร์แห่งแรกของโลกที่พวกเขา推出 ได้ดำเนินการแบบอัตโนมัติโดยไม่มีข้อผิดพลาดเป็นเวลามากกว่า 10 ชั่วโมงต่อวันในหลายพื้นที่

จากสมองโอเพนซอร์สสู่闭环ทางการค้าที่มั่นคง การกระทำของจื้อผิงฟางกำลังกำหนดอนาคตของหุ่นยนต์ที่มีกายภาพในฐานะพลังการผลิต先進รุ่นต่อไป

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน

หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay

SCAN TO PAY WITH ANY BANK