Spirit-v1.5 – 千寻智能推出的开源具身智能基础模型与VLA机器人架构实践

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Spirit-v1.5是什么

Spirit-v1.5 是由中国创业公司千寻智能（Spirit AI）发布的一款开源具身智能模型，专注于机器人领域的通用智能和物理交互能力。该模型采用统一的 Vision-Language-Action（VLA）架构，将视觉感知、语言理解与动作生成融为一体，使机器人能够在真实物理环境中执行复杂多步骤任务，并对环境变化和指令理解具备较强的适应性。Spirit-v1.5 在 2026 年初的全球具身智能基准测试平台 RoboChallenge 上表现优异，在 30 项真实任务中取得了领先成绩，成为唯一成功率超过 50％的评测模型，展现了其在跨任务泛化能力和稳定性方面的重要进展。Spirit-v1.5 的开源策略也推动了具身智能研究与应用生态的进一步发展。

Spirit-v1.5的主要功能

通用任务执行能力：Spirit-v1.5 可驱动机器人完成多种现实世界操作任务，如物体抓取、放置、工具使用等复杂动作，支持任务从视觉识别到行动执行的闭环流程。
跨场景泛化性：得益于多样化无脚本数据预训练，Spirit-v1.5 能够在未见过的环境中适应并执行任务，表现出较强的泛化学习能力。
多机器人平台支持：模型兼容不同硬件平台，包括单臂机器人（如 Franka、UR5e）和双臂机器人（如 ALOHA），有助于在多种机械系统中部署应用。
高效微调能力：针对新任务，Spirit-v1.5 可快速进行微调，减少训练资源消耗并提升适应效率，适合实验与研发场景。
VLA 一体化架构：将视觉、语言和动作统一于单一系统，实现信息流的端到端传递，降低模块化处理过程中产生的信息损失。
真实物理世界评估优化：在 RoboChallenge 真机评测中，Spirit-v1.5 展现了对遮挡、光照变化等复杂因素的耐受性，提升了机器人在现实场景的稳定表现。

Spirit-v1.5的技术原理

统一 Vision-Language-Action 架构：通过融合视觉感知、自然语言理解和动作生成模块，使机器人能够根据指令感知环境并执行相应动作，提高任务执行的一致性和有效性。
开放式数据采集范式：Spirit-v1.5 摒弃严格脚本化数据生成方式，采用以高层目标驱动的开放性数据收集，使训练数据包含多种原子技能和连续时间序列，促进策略迁移能力。
大规模多样化预训练：模型在大量不同环境和任务数据上进行预训练，使其学习通用策略而非特定任务解决方案，从而提升跨任务的表现。
强化学习优化：在实际任务评估中应用强化学习方法，通过迭代优化任务成功率，增强策略对任务完成效果的稳定性和可靠性。
自监督学习提升适应性：利用自监督学习机制，让模型在面对未知环境变化时具备更强的环境适应性和稳定性。
跨平台泛化机制：设计了跨不同机器人本体的泛化策略，使模型对不同类型机械臂和执行平台都能保持良好的表现。

如何使用Spirit-v1.5

模型获取与环境准备：访问开源仓库获取 Spirit-v1.5 的权重和推理代码，并搭建与目标机器人平台兼容的开发环境。
基础任务部署：通过提供示例配置和启动脚本，将模型集成至目标机器人系统，并进行基础任务测试，如抓取或放置。
微调针对性能力：根据具体任务需求，对模型进行微调训练，以提升任务适应性和执行效率，缩短开发周期。
真实场景测试：在实际物理环境中进行模型运行测试，评估其在光照变化、遮挡干扰等复杂条件下的稳定性。
性能监控与优化：监控机器人执行过程中的指标，如成功率、执行时间等，根据反馈调整策略或数据采集方式改善表现。

Spirit-v1.5的项目地址

官网博客：https://www.spirit-ai.com/en/blog/spirit-v1-5
GitHub 仓库：https://github.com/Spirit-AI-Team/spirit-v1.5
Hugging Face 模型库：https://huggingface.co/Spirit-AI-robotics/Spirit-v1.5

Spirit-v1.5的应用场景

家庭服务机器人：Spirit-v1.5 可集成于家庭机器人产品中，协助完成例如清洁桌面、整理物品、辅助日常生活任务等功能，提高家庭生活便利性。
工业自动化：在制造和仓储领域，结合具有 Spirit-v1.5 能力的机器人系统可执行生产线操作、质量检查和物流搬运任务，有助于降低人工成本并提高效率。
医疗与康复辅助：在医院或康复中心，模型可用于辅助康复训练、物资分发及医疗设备操作，有望为医护人员分担部分重复性任务。
科研与教育：作为具身智能研究平台，Spirit-v1.5 支持学术研究、实验课程和机器人技术教育，推动科研社区探索机器人智能的边界。
零售与服务业：在零售店铺和服务场景中，可用于库存管理、商品摆放、客户引导等功能，改善运营效率和顾客体验。
农业与园艺维护：该模型集成的执行能力可用于农作物管理、园艺护理及环境监测，提升农业生产与维护的自动化水平。
物流与仓储系统：具备多任务执行能力的机器人可在物流中心执行分拣、搬运和配装任务，提高整体仓储流程的自动化程度。
教育娱乐机器人：结合自然语言理解能力，可开发教育和娱乐机器人，为用户提供互动学习和智能陪伴服务。

Spirit-v1.5的常见问题解答（FAQ）

Spirit-v1.5适合哪些用户或使用人群？
答：Spirit-v1.5 适合机器人研究者、开发者团队，以及行业应用探索者使用，特别是在具身智能、自动化和机器人控制领域有需求的工程师和科研人员。
Spirit-v1.5是通用模型还是偏向垂直领域？
答：Spirit-v1.5 是一种具身智能基础模型，设计目标是通用的物理交互与动作执行能力，能够适用于多类物理任务，相较于某些专用任务模型具有更广泛的适用范围。
Spirit-v1.5是否开源，支持商用使用？
答：Spirit-v1.5 已经开源，其权重和推理代码可在 GitHub 和 Hugging Face 等平台获得。具体商用许可需遵循相应开源协议及授权条款。
使用 Spirit-v1.5 对算力或硬件环境有何要求？
答：运行 Spirit-v1.5 需要一定的计算资源，特别是在微调阶段。典型硬件需求包括支持深度学习推理的 GPU，以及与目标机器人硬件兼容的控制系统。
与同类具身智能模型相比，Spirit-v1.5 有何核心优势？
答：Spirit-v1.5 的统一架构和开放式训练数据策略有助于提升跨任务泛化能力和稳定性，并在 RoboChallenge 等真实评测中获取较高的综合性能指标。
是否适合个人用户或初学者使用？
答：由于需要与机器人硬件和开发环境协同，Spirit-v1.5 更适合具备一定技术背景的开发者或机构使用，对于初学者而言可能需要学习硬件集成和深度学习基础知识。
Spirit-v1.5 的主要应用边界是什么？
答：Spirit-v1.5 主要面向需要真实物理交互和任务执行的机器人系统，在纯软件应用或虚拟环境中，其优势可能不如专用软件模型明显。