4月21日消息，智元機器人發布了行業首款具身智能一站式開發平臺Genie Studio。當前，開發者們普遍面臨數據難獲取、模型難訓練、開發成本高、工程門檻高等重重難題。為此，Genie Studio推出“數據采集、模型訓練，仿真評測、模型推理”四大核心模塊，徹底打通具身智能從數據到部署的完整鏈路，并給開發者提供全流程的解決方案，讓“訓練機器人大腦”變得前所未有的簡單高效。

Genie Studio具備數據采集、模型訓練、仿真評測、模型推理的全鏈路產品能力，讓“采”、“訓”、“測”、“推”每個環節都能找到標準化的解決方案。

數據是AI的燃料，在具身智能領域更是如此。Genie Studio的數據采集模塊深度重構機器人數據生命周期，打造從多模態數據采集、流程化數據處理、可視化數據標注到數據集高效管理的一站式數據中樞。模塊整合了智元積累的百萬級真實機器人數據和仿真數據，覆蓋工業、家庭等5大行業、100多種場景，開發者可以直接調用經過實踐檢驗的“數據集養料”。模塊還支持高效海量數據采集，單機單日產能高達1000條，同時支持多種機器人本體與末端，兼容真機采集與仿真合成，實時高效處理海量數據，人工審核保證數據質量、規范數據集管理。模塊支持SaaS和私有化部署，相當于直接給開發者配備了一個龐大且持續更新的數據庫，大大降低了冷啟動門檻。

模型訓練是具身智能開發核心，但也最耗時耗力。模型訓練模塊旨在提供一個高效、標準化、覆蓋研發全生命周期的“模型工廠”。支持主流開源模型（AgiBot GO-1，RDT，Pi0，OpenVLA，GR00T），模型訓練模塊可快速適配不同應用場景，典型場景模型訓練僅需約48卡天，高效節省時間與成本。基于Kubernetes+Volcano構建智能算力引擎，模塊能高效調度GPU/CPU等異構資源，同時突破性實現云邊算力統一納管，為大規模真機協同訓練鋪路。針對視頻流訓練，模塊充分利用GPU閑置的解碼模塊，降低網絡帶寬和存儲消耗。模型訓練模塊構建了從數據、研發到部署的全鏈路管理體系，實現模型的端到端快速交付，賦予算法工程師“拎包入住”式的開發體驗，解決工程瑣事煩擾，大幅壓縮迭代周期。

仿真測試是機器人開發的“安全氣囊”和“加速器”，能夠將昂貴且危險的真機測試風險和成本盡可能鎖定在虛擬世界，讓算法在部署前得到充分驗證。基于大規模、高精度的三維資產庫，仿真評測模塊能夠提供豐富的仿真場景、物體資產和機器人模型，支持自動化生成多樣化場景和任務，結合場景重建、專家策略、域隨機化、遙操作等技術，實現大規模合成數據自動化采集和增廣，構建從場景生成到部署驗證的完整評估閉環。通過高效的仿真工具鏈，模塊能幫助用戶快速驗證算法性能并優化模型，助力用戶高效完成機器人技術的開發與迭代。值得一提的是，仿真評測模塊還會為Genie Studio和AgiBot World生態社區的用戶開源本地仿真評測工具，支持用戶進行靈活高效的模型評測。

模型訓好了，如何快速部署到機器人上并有效管理？ 模型推理模塊將解決模型的部署落地難題。模塊支持一鍵化部署，提供模型優化、加密、多平臺發布能力，解決硬件異構難題，相比傳統方案單卡推理性能提升2-3倍。Genie Store提供GDK（Genie Development Kit）集成接口，方便將算法注入機器人本體，同步提供一站式應用管理平臺，構建應用版本管理、遠程診斷、動態優化的閉環體系。這種算法-部署-管理的全棧式賦能，使開發者得以聚焦核心算法創新，真正突破具身智能規模化落地的“最后一公里”，加速行業向標準化、平臺化、量產化的新階段躍進。

當開發者擺脫數據孤島與算力桎梏，機器人便能在虛實交織的"意識培養皿"中持續進化。Genie Studio內置數據集的覆蓋度和質量、仿真環境的逼真度與Sim-to-Real效果、平臺的易用性和穩定性、以及未來生態的開放程度等，都將成為業界關注的焦點。降低開發門檻和成本、提升開發效率，Genie Studio的發布將吸引更多開發者加入具身智能的浪潮，加速技術在各行各業的應用落地。這不僅是技術范式的躍遷，更是智能體從代碼執行者向環境認知者蛻變的臨界點，也可以說Genie Studio正在重新定義人機協作的底層邏輯，讓具身智能真正成為可編程、可迭代、可規模化的新質生產力。

智元Genie Studio一站式開發平臺的發布也將為熱火朝天的具身智能賽道注入新的變量，行業關注重點或將從“更強、更快”的本體迭代向“更智能、更開放”的生態發展轉變，由此迎來具身智能生態成熟和爆發的關鍵轉折點。（崔玉賢）