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近日通用机器人AI企业Generalist AI发布新一代机器人基础模型GEN-1.5，该模型仅需观看3-12秒的单次任务演示即可习得新操作，无需额外梯度更新的前提下单次任务执行成功率达59%，大幅降低了工业机器人的场景适配成本，为通用机器人的规模化商业化落地提供了全新技术路径。
在GEN-1.5推出之前，工业机器人适配新场景始终是行业公认的痛点：要让机器人完成拧螺丝、异形件分拣等定制化任务，往往需要工程师编写专用控制代码、经过上百次调试优化，整个周期短则3天、长则数周，仅适配成本就占到单台机器人部署成本的40%以上，大量中小制造企业难以负担。
此前行业也推出过不少小样本学习的机器人模型，但大多需要至少10次以上的操作演示、数小时的参数微调才能达到可用水平，依然无法满足灵活多变的产线需求。
此次发布的GEN-1.5核心优势在于极低的学习门槛：仅需要3-12秒的单次任务演示视频，无需额外的数据标注、不需要对模型进行梯度更新微调，机器人就能复现演示中的操作流程。
官方测试数据显示，在常见的120种工业操作场景中，GEN-1.5的单样本任务执行成功率达到59%，远高于同类型模型平均不到20%的水平，学习效率较传统方案提升超百倍。这种“看一眼就会”的能力，意味着机器人可以随时根据产线需求切换工作内容，无需额外的技术人员介入。
据了解，GEN-1.5目前已经面向汽车制造、3C组装、物流分拣等领域的头部客户开启定向测试，已有客户反馈单条产线的机器人适配成本较此前下降了70%，部署周期从5天缩短到2小时以内。
接下来Generalist AI团队还将继续优化模型能力，计划在2027年一季度将单样本任务成功率提升至90%以上，同时拓展服务机器人、特种机器人等应用场景，进一步降低通用机器人的落地门槛。
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