腾讯Robotics X实验室
腾讯 Robotics X / 腾讯混元具身方向围绕 Tairos 平台、Hy-Embodied 系列模型和真实机器人训练链路布局。2026年6月文章披露 Hy-Embodied-0.5-VLA：自研指尖式 UMI + 动作捕捉舱采集超 10000 小时第一视角人类演示数据，结合 40B MoT 具身 VLM、Flow Matching 动作专家、Delta-Chunk Action、FlowPRO 离线 RL 和异步闭环部署。
六维能力评分
产品矩阵
| 产品 | 型号 | 价格 | 规格 |
|---|---|---|---|
| Hy-Embodied-0.5-VLA | — | 开源/研究发布 | 端到端机器人学习全栈系统：数据采集、模型设计、持续预训练+SFT、FlowPRO RL 后训练、真实场景部署 |
| Hy-Embodied-0.5-VLA-UMI | — | 开源模型权重 | 在 10000+ 小时 UMI 数据上持续预训练的 VLA 权重；Hugging Face: tencent/Hy-Embodied-0.5-VLA-UMI |
| Hy-Embodied-0.5-VLA-Data | — | 开源数据集 | 腾讯 HyVLA 数据集；Hugging Face datasets: tencent/Hy-Embodied-0.5-VLA-Data |
| FlowPRO | — | 研究算法 | 基于 PRO 的离线 RL 后训练算法；使用 rollout 成功/失败成对轨迹，无奖励模型、无价值网络 |
关键特性
- 自研指尖式 UMI 设备 + 动作捕捉舱，采集 10000+ 小时第一视角人类演示数据
- 亚毫米级定位精度，演示轨迹可直接复用为后训练数据
- 40B MoT 具身 VLM Hy-Embodied-0.5-MoT + Flow Matching 动作专家
- Delta-Chunk Action 将策略学习与机器人本体运动学解耦
- FlowPRO 离线 RL 不依赖奖励模型/价值网络
- RoboTwin 2.0 50 项操作任务，纯净/随机环境成功率 90.9%/90.1%
- 真实机器人覆盖 Dobot X-Trainer、JAKA K1、Astribot S1、Unitree G1
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