2026年4月，廣和通正式發(fā)布新一代桌面級(jí)雙臂具身智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)Fibot。該平臺(tái)率先支持全球頂尖具身智能公司Physical Intelligence（PI）最新推出的通用視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作（VLA）模型π0.6在端側(cè)高效部署，并可基于物理世界數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練與迭代，助力機(jī)器人在真實(shí)場(chǎng)景中執(zhí)行長(zhǎng)時(shí)序且復(fù)雜的柔性任務(wù)，標(biāo)志著廣和通在具身智能端側(cè)部署能力上邁入全新階段。

π0.6模型發(fā)布：以Recap突破模仿學(xué)習(xí)瓶頸，成就“最強(qiáng)具身VLA”

2025年11月，Physical Intelligence正式發(fā)布新一代機(jī)器人基礎(chǔ)模型π0.6，其核心突破在于Recap（基于優(yōu)勢(shì)條件策略的經(jīng)驗(yàn)與糾錯(cuò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)）訓(xùn)練方法，讓VLA模型突破傳統(tǒng)模仿學(xué)習(xí)的局限，實(shí)現(xiàn)“示范學(xué)習(xí)、糾錯(cuò)指導(dǎo)、自主實(shí)踐”三個(gè)階段的閉環(huán)進(jìn)化，使機(jī)器人能夠從真實(shí)執(zhí)行中積累經(jīng)驗(yàn)、從錯(cuò)誤中自主成長(zhǎng)。

在模型架構(gòu)層面，π0.6基于50億參數(shù)的視覺(jué)-語(yǔ)言模型構(gòu)建，通過(guò)流匹配技術(shù)生成連續(xù)動(dòng)作序列，支持文本指令與執(zhí)行質(zhì)量、動(dòng)作優(yōu)勢(shì)等多維度條件輸入，實(shí)現(xiàn)“感知-規(guī)劃-執(zhí)行”的高效協(xié)同。該模型已在三大復(fù)雜任務(wù)場(chǎng)景中經(jīng)受實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證：從清晨5:30到深夜11:30連續(xù)制作意式濃縮咖啡、在新環(huán)境中不間斷折疊50種不同材質(zhì)衣物、在真實(shí)工廠產(chǎn)線精準(zhǔn)組裝和標(biāo)記包裝紙箱——三大任務(wù)的成功率均突破90%，在制作咖啡等長(zhǎng)時(shí)序復(fù)雜任務(wù)上吞吐量和成功率較基礎(chǔ)模型實(shí)現(xiàn)翻倍。

廣和通新一代桌面級(jí)雙臂Fibot：全面支持π0.6端側(cè)部署與模型訓(xùn)練

基于π0.6強(qiáng)大的模型能力，廣和通新一代桌面級(jí)雙臂Fibot對(duì)其實(shí)現(xiàn)了端到端支持。廣和通AIC事業(yè)部總經(jīng)理張泫舜表示：“Fibot不僅能夠承載π0.6等先進(jìn)VLA模型在端側(cè)高效運(yùn)行，更可幫助開(kāi)發(fā)者和企業(yè)基于自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建數(shù)據(jù)集，進(jìn)行模型微調(diào)與訓(xùn)練，讓機(jī)器人真正學(xué)會(huì)執(zhí)行貼合實(shí)際需求的復(fù)雜任務(wù)?！?/p>

在端側(cè)部署能力方面，新一代Fibot搭載廣和通自研的高算力機(jī)器人域控制器，集成CPU/GPU/NPU異構(gòu)算力架構(gòu)，具備端側(cè)AI算力，可在本地完成模型推理與智能分析，實(shí)現(xiàn)感知、決策、執(zhí)行全鏈路閉環(huán)，確保任務(wù)執(zhí)行的實(shí)時(shí)性與可靠性。在硬件架構(gòu)上，F(xiàn)ibot采用桌面級(jí)雙臂仿生設(shè)計(jì)，其升降結(jié)構(gòu)行程較前代產(chǎn)品顯著提升，大幅擴(kuò)展了機(jī)械臂末端執(zhí)行器在垂直方向（Z軸）的可達(dá)工作空間。這種三維空間的擴(kuò)展，增強(qiáng)了機(jī)器人在執(zhí)行抓取、放置、裝配等任務(wù)時(shí)的空間靈活性與任務(wù)適應(yīng)能力。

在模型訓(xùn)練層面，F(xiàn)ibot支持機(jī)器人操作數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化采集與標(biāo)注，客戶可基于自建數(shù)據(jù)集進(jìn)行π0.6模型的二次開(kāi)發(fā)、微調(diào)與訓(xùn)練，使其適配具體應(yīng)用場(chǎng)景的差異化需求。Fibot通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口、預(yù)置的訓(xùn)練管線以及開(kāi)箱即用的感知-決策-控制模塊，將客戶從繁瑣的底層系統(tǒng)集成工作中解放出來(lái)，顯著降低了二次開(kāi)發(fā)的技術(shù)門檻與迭代周期，實(shí)現(xiàn)了高效的場(chǎng)景化適配。

得益于Fibot強(qiáng)大的端側(cè)算力支撐與π0.6的Recap訓(xùn)練框架，機(jī)器人能夠在真實(shí)執(zhí)行過(guò)程中持續(xù)積累經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)模型的在線優(yōu)化與迭代——這正是Recap“邊做邊學(xué)”理念在端側(cè)部署場(chǎng)景中的最佳實(shí)踐。機(jī)器人可勝任制作咖啡、折疊衣物、物品分揀、精密裝配等長(zhǎng)時(shí)序、跨工序的復(fù)雜柔性任務(wù)，為智能制造、商業(yè)服務(wù)、家庭看護(hù)等多元場(chǎng)景提供從感知到操作的一體化解決方案，推動(dòng)具身智能從實(shí)驗(yàn)室走向廣闊應(yīng)用場(chǎng)景。