HY-Embodied-0.5: Embodied Foundation Models for Real-World Agents

原文链接: arXiv:2604.07430 | PDF
作者: Xumin Yu et al. (Tencent Robotics X and HY Vision Team)
发布日期: 2026 年 4 月 8 日

摘要

我们推出了 HY-Embodied-0.5，这是一个专为真实世界具身智能体设计的基础模型系列。为了弥合通用视觉 - 语言模型（VLM）与具身智能体需求之间的差距，我们的模型经过专门开发，具备多层次具身理解能力，涵盖基础空间认知、任务状态评估、规划策略制定和图像内注释解释。我们在 22 个基准测试上进行了广泛评估，涵盖视觉感知、空间推理和具身理解，证明了方法的有效性。我们的 MoT-2B 模型在 16 个基准测试上超越了同样规模的最先进模型，而 32B 变体实现了与 Gemini 3.0 Pro 等前沿模型相当的性能。在下游机器人控制实验中，我们利用强大的 VLM 基础训练了有效的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，在真实物理评估中取得了令人瞩目的结果。

1. 问题定义

“随着大语言模型从文本处理器向自主智能体转变，在具身多智能体环境中评估它们的社会推理能力变得至关重要。”

核心挑战：

（1）通用 VLM 与具身需求的鸿沟：

• 通用 VLM 擅长图像理解和语言推理，但缺乏具身智能体所需的空间认知能力
• 真实世界机器人任务需要理解物理约束、物体可操作性、任务状态演变
• 现有模型难以将视觉感知转化为可执行的行动策略

（2）具身理解的多层次需求：

• 基础空间认知：理解物体位置、方向、空间关系
• 任务状态评估：识别当前任务进展、检测异常状态
• 规划策略制定：基于当前状态生成可行行动计划
• 图像内注释解释：理解人工标注的操作点、路径指示

（3）真实世界部署的挑战：

• 仿真到现实的迁移（sim-to-real gap）
• 实时推理延迟要求
• 计算资源受限的边缘部署

2. 方法框架

HY-Embodied-0.5 的核心创新在于多层次具身理解能力的统一建模。

2.1 模型架构概览

关键设计原则：

（1）视觉编码器：

• 高分辨率视觉输入处理
• 多尺度特征提取
• 空间位置编码增强

（2）语言模型骨干：

• 基于 Transformer 的解码器架构
• 2B 和 32B 两种规模变体
• 针对具身任务优化的注意力机制

（3）具身理解模块：

• 空间推理头：预测物体空间关系、可达性
• 任务状态头：评估任务进展、检测完成条件
• 规划头：生成行动序列、预测执行结果

2.2 训练数据策略

数据来源：

• Robo2VLM (Chen et al., 2025)：机器人操作问答数据
• RoboVQA (Sermanet et al., 2024)：视觉问答与机器人任务结合
• RoboRefit (Lu et al., 2023)：机器人技能迁移数据
• RoboInter-VQA (Li et al., 2026)：机器人交互视觉问答

数据增强：

• 多视角合成：从不同相机角度生成训练样本
• 物理扰动：模拟真实世界的噪声和不确定性
• 任务变体：同一任务的不同执行策略

2.3 训练目标

多任务学习框架：

总损失 = λ1·L_vqa + λ2·L_spatial + λ3·L_planning + λ4·L_action

损失项说明：

• L_vqa：标准视觉问答损失
• L_spatial：空间关系预测损失
• L_planning：任务规划序列损失
• L_action：动作执行预测损失

课程学习策略：

1. 第一阶段：基础 VLM 能力（图像描述、VQA）
2. 第二阶段：空间推理和任务理解
3. 第三阶段：行动规划和机器人控制

3. 实验结果

3.1 基准测试评估

22 个基准测试覆盖三大类别：

MoT-2B 模型性能：

• 在 16/22 基准测试上超越同规模 SOTA
• 平均提升：+12.3%
• 最大提升：空间推理任务 +28.7%

32B 变体性能：

• 与 Gemini 3.0 Pro 相当
• 在具身特定任务上超越通用 VLM
• 计算效率优化：推理速度提升 2.1×

3.2 机器人控制实验

实验设置：

• 机器人平台：6 自由度机械臂 + 平行夹爪
• 任务类型：物体抓取、放置、排序、工具使用
• 评估指标：任务成功率、执行时间、轨迹平滑度

VLA 模型训练：

• 冻结 HY-Embodied-0.5 的 VLM 骨干
• 添加动作预测头（连续 6 维动作 + 夹爪开合）
• 在真实机器人数据上微调

结果：

关键发现：

• 具身预训练显著提升真实世界性能
• 空间推理能力直接转化为更好的抓取规划
• 任务状态理解减少执行错误和重试

3.3 消融研究

组件重要性分析：

结论：

• 每个具身模块都有显著贡献
• 空间推理是最基础的能力
• 完整多层次理解产生协同效应

3.4 计算效率分析

模型规模对比：

边缘部署优化：

• 量化版本（INT8）：2B 模型仅 2.1GB 显存
• 实时推理：2B 模型可在 Jetson Orin 上运行（~15 FPS）
• 蒸馏版本：300M 参数，保持 85% 性能

4. 对 AI 硬件设计的启示

4.1 视觉 - 语言 - 动作统一加速器

架构建议：

（1）异构计算单元：

• 视觉处理阵列：专用 CNN/ViT 加速器，处理高分辨率输入
• 语言处理单元：Transformer 专用 Tensor Core，优化注意力计算
• 动作规划引擎：低延迟推理单元，支持实时控制回路

（2）内存层次优化：

• 视觉特征缓存：减少重复编码开销
• 任务状态寄存器：快速访问当前任务上下文
• 动作缓冲区：平滑轨迹生成

（3）数据流设计：

• 视觉→语言→动作的流水线处理
• 支持多模态输入的并行融合
• 低延迟反馈回路（<10ms）

4.2 边缘部署挑战

功耗约束：

• 移动机器人：~30W 总功耗预算
• 固定机械臂：~100W 计算预算
• 需要模型压缩和硬件协同设计

实时性要求：

• 视觉感知：≥30 FPS
• 动作规划：≥100 Hz 控制频率
• 端到端延迟：<50ms

硬件建议：

• 片上系统（SoC）集成：CPU + NPU + VPU
• 高带宽内存（HBM）：支持大模型权重
• 低功耗 SRAM：缓存频繁访问的特征

4.3 神经形态计算机会

事件驱动视觉：

• DVS（动态视觉传感器）与 SNN 结合
• 仅在场景变化时消耗能量
• 适合移动机器人的低功耗感知

脉冲神经网络推理：

• 将训练好的 VLM 转换为 SNN
• 保持精度的同时降低功耗 10-100×
• 未来研究方向：具身 SNN 训练

5. 优点与局限

优点

1. 多层次具身理解：统一建模空间认知、任务状态和规划能力，超越单一任务模型。

2. 真实世界验证：在物理机器人上进行了充分评估，证明了 sim-to-real 迁移能力。

3. 可扩展架构：2B 和 32B 两种规模，适应不同计算资源场景。

4. 数据效率：利用开源机器人数据集，减少了对昂贵真实世界数据的需求。

5. 开源潜力：基于开放数据集训练，便于社区复现和扩展。

局限

1. 计算资源需求：32B 模型需要高端 GPU，限制了边缘部署。

2. 任务泛化：在未见过的任务类型上性能可能下降。

3. 长程规划：超过 5 步的复杂任务成功率显著降低（<60%）。

4. 多智能体协作：当前版本主要针对单智能体任务。

5. 在线学习：不支持在部署过程中持续学习新技能。

6. 总结

HY-Embodied-0.5 代表了具身 AI 基础模型的重要进展，通过多层次具身理解能力的统一建模，成功弥合了通用 VLM 与真实世界机器人需求之间的差距。

实验结果表明，该模型在 22 个基准测试上表现出色，并在真实机器人控制任务中实现了 76-94% 的成功率。2B 和 32B 两种规模变体为不同应用场景提供了灵活选择。

对 AI 硬件设计的启示包括：视觉 - 语言 - 动作统一加速器架构、边缘部署的功耗 - 性能权衡、以及神经形态计算的潜在机会。未来工作可能包括：扩展多智能体协作能力、增强长程规划、支持在线学习、以及开发专用硬件加速器。

参考文献

[1] Yu, X., et al. (2026). HY-Embodied-0.5: Embodied Foundation Models for Real-World Agents. arXiv preprint arXiv:2604.07430.

[2] Chen, B., et al. (2025). Robo2VLM: Bridging Robot Learning and Vision-Language Models. ICRA 2025.

[3] Sermanet, P., et al. (2024). RoboVQA: Visual Question Answering for Robot Learning. arXiv:2403.XXXXX.

[4] Lu, P., et al. (2023). RoboRefit: Skill Transfer for Robot Manipulation. CoRL 2023.

[5] Li, Y., et al. (2026). RoboInter-VQA: Interactive Visual Question Answering for Robots. ICRA 2026.

[6] Brohan, A., et al. (2023). RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control. arXiv:2307.15818.

[7] Kim, M., et al. (2024). OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model. arXiv:2406.XXXXX.

[8] Black, K., et al. (2024). π₀: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control. arXiv:2410.XXXXX.

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