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HoloBrain-0

Horizon Robotics · 2026-02

VLA2026年新增1.1B其他

通过多视角相机参数和运动学描述注入具身信息。

论文

HoloBrain-0 Technical ReportarXiv 2602.12062

概述

分类

2026年新增

类型

VLA

发布

2026-02

机构

Horizon Robotics

权重公开

是

参数

1.1B(QW)/0.2B(GD)

架构

主干LLM

Qwen2.5-3B · Qwen2.5-VL-3B配置 (QW型)

视觉编码器

Grounding DINO Tiny (GD型) / Qwen2.5-VL ViT (QW型)

动作头

Joint-Graph Attention (关节角残差 + 连杆位姿) (其他)

动作块

未公开

控制频率

未公开

架构原文摘要

Grounding DINO Tiny(GD型)或Qwen2.5-VL-3B(QW型) + Joint-Graph Attention;混合动作空间(关节角残差rad + 连杆位姿位移)

训练

预训练加速器

未公开

预训练时长

未公开

预训练步数·批量

批量 2048·512（按变体），steps未公开

GPU·TPU-小时

未公开

微调

未公开 (后训练批量 256·128)

数据类型

真实机器人遥操作 + 仿真·合成(RoboTwin 2.0，Agibot-digital) + 人类视频(EgoDex)

数据规模

156.66M帧，3,547.4小时(3,500小时以上)，轨迹531,541条，本体7种

主要数据集

自有双臂Piper，AgiBot World，DROID，RoboTwin 2.0，Agibot-digital，EgoDex

任务·评估

真实世界平均进度88.07·成功74.81%(GD型)；声称在RoboTwin 2.0·LIBERO·LIBERO-Plus·GenieSim上达到SOTA

机器人

7种本体(自研双臂Piper等)

推理

推理设备·速度

异步推理 5–10 FPS

推理显存

未公开

权重 bf16（计算）

2.2 GB

运行位置

未公开

强化学习与底盘

强化学习

未使用 · 用4种监督损失训练

强化学习依据

https://arxiv.org/html/2602.12062

底盘控制

固定 · 真实任务均明确为固定底盘桌面操作 (不控制AgiBot G1轮式底盘，仅上半身)

备注

核心特点

通过多视角相机参数和运动学描述注入具身信息。0.2B型用于边缘设备部署。

备注

arXiv 2026-02-12。生态整体开源，包括预训练·后训练检查点。参数(B)为大变体(QW 1.1B)。

核验

已确认