Being-H0.5

Being-H0.5 – 卢宗青团队开源的通用机器人模型

Being-H0.5：打破硬件隔阂的通用机器人智能新范式

由卢宗青团队倾力打造的Being-H0.5，标志着通用机器人模型领域的一项重大突破。这款创新模型巧妙地融合了人类的先验知识和统一的动作指令，旨在彻底解决机器人策略在不同硬件形态之间难以迁移的顽疾。

Being-H0.5的独特之处

Being-H0.5并非一款孤立的机器人模型，而是卢宗青团队精心构思的通用机器人智能解决方案。它通过深度挖掘人类的先验操作经验，并建立一套通用的动作对齐体系，从而赋予机器人在形态各异的硬件平台上迁移和复用操控策略的能力。为了实现这一目标，研究团队构建了一个规模宏大的、涵盖多种形态的机器人操控数据集 UniHand-2.0。在此基础上，他们设计了一个统一的动作空间，使得模型能够学习到超越具体硬件限制的通用操控语义，进而实现多机器人共享同一套策略的愿景。Being-H0.5巧妙地集成了MoT（Mixture-of-Transformers）和MoF（Mixture of Flow）两种先进架构，赋予了其卓越的理解能力和精准的动作生成能力。更值得一提的是，通过MPG（Manifold-Preserving Gating）和UAC（Universal Async Chunking）等创新机制，模型在真实复杂的物理环境中展现出了非凡的部署稳定性。一系列严谨的实验数据充分证明，Being-H0.5在处理长程任务和执行双臂协同任务时表现尤为抢眼，为通用机器人技术的实际落地铺平了道路，指明了重要的发展方向。

Being-H0.5的核心能力概览

跨形态策略共享：模型最大的亮点在于其能够实现操控策略在不同形态机器人（例如机械臂、灵巧手、人形机器人等）之间的无缝共享与迁移。
长程任务的稳健性：在执行多步骤的复杂任务时，Being-H0.5能够保持动作的连贯性和精确性，有效遏制误差的累积，确保任务的最终成功。
高效的双臂协同：该模型能够出色地支持双臂机器人在执行任务时的实时协同，保证了动作在时间序列和空间耦合上的高度精确匹配。
卓越的泛化性能：无论面对何种环境、任务需求或硬件平台，Being-H0.5均能展现出可靠的性能，展现出极强的适应能力。
真实部署的可靠性：通过引入MPG和UAC等部署层面的优化机制，模型有效解决了感知与控制不同步的难题，确保了在真实机器人系统上的稳定运行。

Being-H0.5的技术基石

统一的状态-动作空间：模型将不同类型机器人的状态信息与动作指令映射到一个统一的向量表示空间，使得模型能够学习到不依赖于特定硬件的通用操控语义。
海量的预训练数据集UniHand-2.0：该数据集整合了人类手部操作的丰富数据、机器人实际操控的经验以及视觉语言的理解信息，为模型提供了坚实的动作先验和语义对齐基础。
混合架构MoT与MoF的融合：Being-H0.5采用了混合变换器（Mixture-of-Transformers）的架构，将理解模块（MoT）与动作生成模块（MoF）有机结合，显著提升了模型的动作生成能力和泛化效能。
动作生成中的Mixture of Flow：通过共享层和专门的路由专家，模型能够同时处理低度和高度的动作指令，有效避免了模型在不同任务间产生负面迁移。
保障部署稳定性的关键机制：
- MPG（Manifold-Preserving Gating）：此机制能够有效抑制不符合实际操作逻辑的动作输出，维持动作输出的平滑性和稳定性。
- UAC（Universal Async Chunking）：该技术解决了机器人感知系统帧率与控制系统频率不匹配的问题，确保了机器人动作输出的连贯性。
跨形态的精细对齐：模型利用人类的动作数据作为监督信号，将人类直观的交互模式直接应用于机器人控制，极大地增强了模型的泛化能力。