Kairos 3.0

Kairos 3.0 – 大晓机器人开源的商业应用世界模型

Kairos 3.0，亦称“开悟世界模型3.0”，是大晓机器人一项突破性的创新成果，它不仅是行业内首个采用ACE具身研发范式的世界模型，更是首个实现开源并成功应用于商业领域的世界模型。这一高效的基础模型，致力于深入学习真实世界的运作机制、因果联系以及物理定律，通过生成长时序视频来描绘和预测世界的动态变化。

Kairos 3.0 的核心在于其创新的DiT架构，该架构实现了线性时间复杂度，摆脱了传统模型处理长视频序列时的性能瓶颈。通过巧妙融合滑动窗口、扩张滑动窗口以及门控线性注意力机制，Kairos 3.0 能够高效地解析和生成冗长的视频序列，并创造出复杂且符合物理规律的动态交互场景。此外，Kairos 3.0 所提供的具身智能，能够构建出高保真的虚拟训练环境，从而赋能机器人更深刻地理解世界，并最终实现自主交互。

Kairos 3.0 的核心能力

• 长效视频生成：模型具备生成细致入微、多阶段动态交互场景的能力，能够输出连贯且在物理逻辑上保持一致的长时序视频。
• 物理法则的深度洞察：通过对物理规律和人类行为底层逻辑的深度挖掘，模型能够生成符合常识的动态，例如物体精确的轨迹和碰撞效果。
• 多维度输入整合：Kairos 3.0 能够无缝接纳文本、图像等多种形式的输入，并据此生成相应的视频内容，实现了从文本到视频（T2V）以及从图像到视频（I2V）的强大转换能力。
• 跨越场景的通用性：该模型展现出卓越的泛化能力，能够灵活适应各种应用场景，包括但不限于仓储物流、安全监控和智能家居等领域。

Kairos 3.0 的技术基石

• 视频变分自编码器（Video VAE）：模型采用了WAN2.1 VAE技术，能够将原始视频高效地压缩成低维度的潜在表示，同时最大程度地保留视频的重建精度。例如，一个原始尺寸为 3×T×H×W 的视频，可以被压缩成 16×T/4×H/8×W/8 的潜在表示，压缩率高达48倍。
• 多模态条件编码器：通过一个基于视觉-语言模型（VLM）的条件编码器，模型将文本指令转化为嵌入信息，为视频生成过程注入了丰富的语义指导。
• 线性时间复杂度的DiT架构：为了克服传统注意力机制二次时间复杂度的局限，Kairos 3.0 采用了线性注意力和局部注意力的结合。这种设计使得模型能够高效地处理长视频序列，并进行深度建模。
  • 滑动窗口注意力（SWA）：此机制侧重于捕捉局部的时序动态，特别适用于处理短期的连续性和细微的物理交互。
  • 扩张滑动窗口注意力（DSWA）：通过引入扩张因子，该机制有效拓展了时间感受野，从而能够捕捉到更长时间跨度内的依赖关系。
  • 门控线性注意力（GLA）：这一机制支持对全局时间因果关系的建模，使得模型能够实现长时序的推理以及符合物理规律的演化。

Kairos 3.0 的开源入口

• GitHub代码库：访问 https://github.com/kairos-agi/kairos-sensenova-robot 即可获取项目代码。

Kairos 3.0 的广阔应用前景

• 仓储与物流的智能化革新：Kairos 3.0 能够精确模拟仓储场景下的货物分拣和搬运流程，为机器人路径规划提供优化方案，显著提升仓储自动化水平。
• 智能家居的贴心管家：通过模拟家庭环境中的人类行为和物品互动，模型能够训练家庭服务机器人更准确地理解用户需求，并提供量身定制的服务。
• 安防监控的智慧之眼：Kairos 3.0 能够生成监控场景中的异常行为视频，极大地增强了安防系统对潜在风险的预警能力，为公共安全保驾护航。
• 医疗健康领域的精准赋能：模型能够模拟医疗场景中的手术操作和康复训练过程，为医疗机器人提供精准的训练支持，从而提升医疗服务的质量与效率。
• 能源管理的效能提升：Kairos 3.0 能够生成能源设施的巡检和维护场景，帮助巡检机器人快速定位设备故障，有效提升能源设施的运维效率。