Why Are Robots Stuck in Demos? New Company iFlytek Answers: Lack of 'Self-Awareness'

WAIC 2026 fuarında iFlytek (Çin), bağlı kuruluşu Yao Fang Intelligence (Anhui Yaofang Zhineng) aracılığıyla robot 'beyni' oluşturmaya yönelik yeni bir yaklaşım sundu. Yönetici Pan Jia'ya göre mevcut demo robotlar teknik sınırlamalardan değil, hata korkusundan dolayı yavaş çalışıyor: hız artırılabilir ancak bu, arıza olasılığını yükseltir ve bu da gerçek dünya kullanımı için kabul edilemez. Pan Jia, iFlytek'in baş bilim insanı ve Ulusal Bilim ve Teknoloji İlerleme Ödülü birincilik sahibidir. Hakim VLA (Vision-Language-Action - Görme-Dil-Eylem) mimarisinin nihai çözüm olmadığını, dünya modellerinin ise iki eksiklikten muzdarip olduğunu belirtiyor: ardışık tahminde hata birikimi ve 'öz farkındalık' (本体认知 - benti renzhi) eksikliği. Yao Fang, VLM (anlama ve planlama), VGM (tahmin için video üretimi) ve AGM (eylem üretimi) bileşenlerinin ortak bir dikkat mekanizması aracılığıyla birlikte çalıştığı kendi sistemi iFLYTEK-Embodied-Omni'yi öneriyor. Temel yenilik, ters kinematik görevinin öğrenmenin bir parçası olarak dahil edilmesiyle modelin kendi bedeninin yeteneklerini anlamayı öğrenmesidir. Eğitim verilerinin neredeyse yarısı, gerçek robot kayıtları değil, sentetik uzamsal algı ve planlama verileridir. LIBERO-Plus benchmark'ında model ortalama %89,6 başarıya ulaşırken, RoboTwin 2.0'da standart ortamda %93,68 ve rastgele ortamda %93,16 başarı elde etti. Şirket sistemi, bağlı kuruluşu Lingdong General Robot (Anhui Lingdong) bünyesinde gerçek robotlar üzerinde test etti. 'Yao Fang' (爻方) adı 'değişim ve istikrar' anlamına geliyor: ilk karakter '爻' (yao) değişimi (yin ve yang) simgelerken, ikinci karakter '方' (fang) istikrarı temsil ediyor. Şirketin makalesi arXiv'de mevcuttur.