2026年IEEE国际机械人与自动化会议（IEEE ICRA 2026）是机械人与自动化领域的顶级学术盛会，于6月1日至5日在奥地利维也纳进行。今年，FP3、HITTER等多篇华人团队论文入围最佳论文奖提名，头部科技此前曾报路过HITTER，今天来看另一篇钻研FP3。
FP3论文的导师之一高阳是清华大学跨学科信息科学钻研院（IIIS）的助理教授，同时他也是国内具身独角兽千寻智能（Spirit AI）的联创兼首席科学家。下面，一路来看看FP3做了哪些创新工作。三维基座带来的改进基于海量多工作数据预训练的基座大模型在机械人领域展示出巨大潜力，但绝大无数机械人基础战术模型仅选取二维图像作为输入观测，缺失三维几何信息，而三维几何是机械人感知、理解真实三维空间的关键。概括来说，FP3是一个面向机械人操作的大规模三维基座战术模型。该模型参数大幼为1.3B，基于可规�；睦┥ransformer架构搭建，依附6万条含点云观测的活动轨迹实现预训练，凭借特有模型结构与多元化预训练数据，FP3可急剧微调适配各类下游工作，泛化机能优异。真机实测批注：仅需80组人为示教样本，FP3即可在蕴含全新未知物体的陌生场景中习得新工作，机能大幅当先现有机械人基座模型。在自建的多项新工作数据集上验证FP3高效微调与强泛化个性，了局显示：仅使用单卡、两幼时微调，相较主流基线，同场景机能均匀提升60%，盛开未知场景机能均匀提升80%。机能对比阐发凸起FP3的在架构中设计了一个编码器-解码器扩散Transformer网络，首先对多模态输入进行编码，蕴含3D点云、说话和机械人本体感触状态，而后对作为进行去噪。
钻研人员与业内其他机械人节造战术进行了对比，域内尝试了局显示，单场景仅10条示教样本前提下：DP、DP3仅能勉强实现单一工作，无数场景成功率不及50%，在倒水这类高难度工作上根基失效；OpenVLA整体各项工作阐发糟糕，本原在于短缺陆续作为块预测机造。
依附预训练与三维点云霄征，FP3全数工作成功率突破90%。从实操景象来看，基线算法失败多源于作为精度缺点：夹取时定位误差推飞物件、倒水时瓶口对偏等；而FP3凭借大参数量与海量预训练，可精准拟合复杂指标作为，输出轨迹更滑润、节造精度更高，显著优于对比算法。
将机械臂更换至全新环境、使用从未见过的物体发展零样本测试，不含预训练的所有基线战术普遍无法鉴别指标物体，工作成功率近乎归零。
钻研以为优异机能来自两点：一是大规模预训练覆盖海量场景与物件，大幅提升战术鲁棒性；二是点云输入可精准捕获三维几何特点，是实现跨域泛化的关键。
指令追随测试了局显示，在初始环境齐全一致的前提下，使用多条分歧文本指令测试FP3与基线战术，FP3可精准遵循指令执行对应工作，并非单纯死记训练数据散布。
第一，FP3下游微调效能与泛化能力凸起，但基座原生零样本机能偏弱，诱因或许率是预训练所用DROID数据集体量不及OXE等二维机械人数据集，后续可构建规模更大的三维机械人数据集用于预训练。
第二，FP3仅依附CLIP嵌入实现说话前提接入，难以表征复杂动态语义；后续可将本扩散架构FP3与视觉大模型VLM融合，搭建类似π0的视觉-说话-作为（VLA）模型；
第三，当前FP3未复用DINOV2、SigLIP等成熟预训练二维视觉编码器，融合三维点云特点与二维图像特点、或将二维特点升维至三维空间具备巨大优化空间，有关钻研留作未来工作。
千寻智能在官宣中暗示2026年将堆集100万幼时级真实世界交互数据的阶段性沉淀，涵盖丰硕的长尾复杂场景与多模态操作样本，构筑主题护城河。
在另一份榜单具身智能大规模真机评测平台RoboChallenge的Table30系列工作测试中，千寻智能此前颁布的Spirit v1.5目前排名第四，排名第一的是星动纪元Era0模型，其次是原力灵机的DM0和极佳视界的GigaBrain-0.1，模型排位变换之间也见证了中国具身智能创业赛路竞争之强烈。
今年以来，估值超百亿的具身独角兽不休扩容，除了上述几家公司，赛路中还有银河通用、星海图、智元、智平方、自变量、星尘智能、灵心巧手、帕西尼感知等等，即将IPO的宇树也打算将募资沉点投入到具身智能大模型。独角兽们的技术竞逐，正加快机械人行业拐点的到来，推动中国成为全球具身智能落地的主题市场。
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