WAIC 2026: TARS met AWE 3.5 doorbreekt de 'diepe wateren' van de industrie — werkverslaafde robots en ingebouwde fysicasimulator

Op WAIC 2026 onthulde TARS (Tashi Intelligence) zijn belichaamde native funderingsmodel AWE 3.5, dat multitasking kan zonder herladen. Het model drijft een volledig geautomatiseerde kabelboomproductielijn aan en bevat een ingebouwde fysicasimulator voor versterkend leren in een digitale tweeling, wat een doorbraak markeert in belichaamde schaalvergroting.

Tijdens WAIC 2026 demonstreerde Tashi Intelligence (TARS) een volledig geautomatiseerde kabelboomassemblagestraat met meerdere robots die worden gecoördineerd door hun nieuwe AWE 3.5-model. Het model is een native belichaamde basis waar visie, taal en actie vanaf de pre-training zijn verenigd, waardoor robots uiteenlopende taken kunnen uitvoeren zoals verpakken, kabels aansluiten en onderdelen sorteren zonder van parameters te wisselen. AWE 3.5 bevat ook een wereldmodel dat fysica simuleert, wat reinforcement learning in een gesimuleerde omgeving mogelijk maakt voordat er in de echte wereld wordt uitgevoerd. Het model is getraind op meer dan een miljoen uur aan mensgerichte data, en het bedrijf beweert dat nieuwe taken nu slechts uren aan dataverzameling vereisen. TARS-hoofdwetenschapper Ding Wenchao verklaarde dat schaalvergroting in embodied AI volledig van start is gegaan en dat er in de eerste helft van 2027 een keerpunt zou kunnen optreden. Het bedrijf werkt ook aan behendige handen voor taken met hoge precisie en verwacht significante industriële trends binnen 12-18 maanden.

Bron: QbitAI 量子位 — origineel