World Agents
World Agents（世界智能体）是一个具身智能研发组织，旨在打造具备在物理世界具备类人能力的智能体，实现空间智能的“GPT时刻”。
我们在做什么?
皆在打造具备在物理世界具备类人能力的智能体，
实现空间智能的“GPT时刻”。
World VLA 是一个基于 Transformer 架构的通用具身智能大模型，通过简单调参就能够搭载在任何端侧具身设备上，通过极小的样本示例（few shots）就能执行垂直场景任务。我们工程师团队来自于北京大学软微学院，哈尔滨工业大学，香港中文大学，南洋理工大学等多所国内外知名院校，70% 为硕博以上学历。
它是怎么工作的呢?
World VLA具备
智能大模型
分层异步 MoE 端到端架构
该模型使用了分层异步 MoE 端到端架构，在时间上解耦，能够实现快慢思考相结合。快思考的推理速率为100HZ ，慢思考的推理速率为 1HZ。
3D 物理世界中的感知+推理能力
该模型能够感知到视野中出现目标物体在三维空间中的形状，位置，速度，距离等空间信息。并且能够在三维空间中根据任务进行空间推理。
动作执行能力
该模型能够输出电机控制信号，控制具身设备本体进行行动。如机械臂，螺旋桨，轮子等。
端侧运行
模型参数为7B 能够部署在端侧设备，部署在 Nvidia Jetson AGX Orin 的推理效率能超过 100Token/s。
WorldVLA通过简单调参就能够搭载在任何端侧具身设备上，few shots就能执行垂直场景任务（无需进行大规模预训练），让具身设备具备在物理世界中的感知+规划+行动能力。通过共享思维链， Agents间协作能够高效的执行各项任务。
技术细节
World Agents（世界智能体）的环境反馈闭环
搭载了 World VLA 的具身智能体将成为 World Agents（世界智能体）具备在环境反馈中学习的能力，能够“认识世界，改变世界”。智能体能够通过输入物理世界中的 3D信息进行空间推理并做出动作反馈，并在该互动闭环中持续性学习，让自身适应环境以执行各项任务。
共享思维链多智能体协作
基于思维链共享的多智能体协作通过隐空间中的并行交流，显著提升了机器人协作的效率与能力。
高效性
隐空间交流减少了通信延迟，智能体通过共享思维链快速理解彼此意图，优化任务分工与协调。
鲁棒性
系统具备容错能力，即使个别智能体失效，其他智能体仍能通过共享思维链推断缺失信息，维持稳定运行。
灵活可扩展
隐空间机制不依赖特定协议，可动态适应不同规模和任务需求，适用于工业机器人、无人驾驶等多种场景。这一框架为多智能体协作提供了高效、安全且可扩展的解决方案。
安全性
隐空间传递高维抽象表示，避免了敏感信息泄露，结合加密技术进一步保障数据安全。
研发团队
我们工程师团队来自于北京大学（软微学院），香港中文大学（深圳研究院），中科院（计算所）等多所国内外知名院校，70% 为硕博以上学历。
在ICRA，IROS，CVPR 等顶会期刊发表过数篇论文。
吴国宁
郑勇彬
易振宇
李柏辉
黎日鹏
李富春
杨皓田
马鹏辉
战略&生态合作
战略&生态合作
