優必選公司近日宣布開源其自主研發的具身智能大模型Thinker，該模型憑借小參數、高性能和全開源三大特性，為工業人形機器人領域帶來了新的技術突破。這一舉措旨在加速具身智能技術的迭代進程，推動單機自主能力與群體智能協同發展的深度融合，為機器人提供更強大的“大腦”支持。
當前，機器人領域的大模型普遍面臨兩大挑戰：一方面，現有模型在空間理解、視覺感知等核心任務上的精度不足，難以滿足復雜場景的應用需求；另一方面，模型參數規模過大導致實時性受限，無法適應機器人對快速響應的高要求。盡管互聯網擁有海量數據，但數據質量參差不齊的問題嚴重制約了模型通過數據擴展實現性能提升的潛力。
Thinker大模型通過創新的數據處理機制有效解決了上述難題。其獨創的“精煉提純-自動化標注-數據驅動訓練”全鏈路解決方案，能夠將200億規模的含噪聲、模態缺失的原始數據提純至1000萬級別，并從視覺、語言、動作、環境等多維度數據中篩選出1%的高價值候選數據池。該模型還構建了多維度評價體系，從數據質量、任務適配性、場景覆蓋度等角度進行精細評估，確保訓練數據的優質性。
在數據標注環節，Thinker大模型采用了“弱監督+自監督+少量人工校驗”的混合標注體系。這種創新模式使標注成本較傳統全人工方案降低99%，同時通過將誤差反饋直接融入標注流水線，形成了“標注-訓練-反饋-迭代”的閉環優化機制。這一設計不僅顯著提升了數據處理的效率，還通過持續迭代逐步提高了模型的準確率和穩定性。
目前，Thinker大模型的相關代碼和文檔已通過開源平臺向全球開發者開放。這一舉措預計將吸引更多科研機構和企業參與具身智能技術的研發，推動工業機器人向更智能、更自主的方向發展。業內專家認為，該模型的開源將為機器人領域的技術創新提供重要基礎設施，加速智能機器人技術的商業化落地進程。
