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4月21日，智元機器人發布行業首款面向具身智能開發者的一站式開發平臺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、工程門檻高的行業難題，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。

🔹 官網入口 https://genie.agibot.com/geniestudio

Genie Studio ：具身智能一站式開發平臺

Genie Studio是智元機器人專為具身智能場景打造的一站式開發平臺，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解決方案。

平臺優勢

提供覆蓋數據全生命周期的數據解決方案，高效采集海量數據，單機單日產能高達1000條。提供自研和主流開源機器人基座模型，打通訓練、微調、量化、部署鏈路，降低訓練門檻。提供仿真評測能力，擁有6000+物體資產與仿真場景，實現用戶側場景重建、專家軌跡數據獲取、評測結果可視化。提供"⼀鍵真機部署"能力，輕松實現算法從云端到真機環境的無縫遷移，比傳統方案單卡推理性能提升2-3倍。

GenieStudio一站式開發流程

平臺成效模型部署效率的大幅度提升：

01/數據采集 - 數據即戰力

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，提供多本體、多末端的設備管理、批量模板化的數采任務生成、全鏈路標注與可視化審核、數據集管理、多維度指標看板等配套的全流程功能服務；通過仿真場景重建和多種專家軌跡生成策略，結合域隨機化與數據增強技術，可支持大規模合成數據自動化采集；對于復雜的操作任務，支持開發者通過遙操作采集精細操作數據，并結合軌跡自動泛化，在符合物理規律的基礎上實現大規模數據增廣。

模板化任務配置，高效任務管理

開發者通過任務模板實現「一鍵式」數采任務生成，支持多標簽任務配置，結合全流程進度看板實時追蹤數據狀態，讓跨場景、跨設備的數據采集管理更敏捷高效。

數采任務管理

任務模板創建

多本體多末端數據采集與校驗支持多種機器人本體與多種末端設備數據異步采集，基于自定義配置校驗落盤數據質量，確保數據完整性和合規性，為模型訓練提供高質量數據支撐。

設備管理模版

數據采集實例（人機交互頁面）

高吞吐量數據管道，實時數據處理

平臺搭載分布式架構數據管道，高效完成數據清洗、異常檢測等處理，支持實時處理與離線處理雙模式，確保海量數據「即采即用」，為算法迭代提供零延遲數據供給。

人工在環審核，數據質量嚴格把控

人工在環流程化標注審核作業，可視化提升審核效率， 從源頭保障數據集的高可信度與可用性。

數據生產流程

數據審核標注

仿真數據合成，加強模型泛化

仿真數據合成功能可以進行環境光照、物體材質、場景布局、原子技能等泛化，支持仿真遙操作數據采集和多種操作軌跡泛化，生成多樣化專家軌跡數據。同時利用激光點云和圖像數據快速實現高精度場景重建，提供高保真且海量的合成數據用于模型訓練，增強模型對真實環境的適應能力。

仿真遙操作

仿真數據采集

02/模型訓練 - 研發效能革命

作為新一代具身智能訓練引擎，模型訓練模塊實現研發體驗的全面升級。獨創基于視頻的數據加載方案，支持多種開源數據集的無縫接入。在保證隨機幀讀取靈活性的同時，充分利用GPU閑置的解碼模塊，降低網絡帶寬和存儲消耗。深度集成基座模型和多種開源端到端具身模型，提供預訓練/微調的任務模板，配合自研的訓練研發框架，實現訓練效率的不斷提升。平臺構建從數據、研發到部署的全鏈路管理體系，標準化資源池管理、訓練鏡像、模型管理與編譯部署管線的深度集成，實現模型的端到端快速交付。

核心功能：

智能算力引擎：集成數據、算法、評測、部署等模塊，適配多云部署實現快速落地。視頻數據加載：實現基于硬件的視頻解碼隨機幀數據加載，減少網絡存儲資源消耗。端云集群管理：統一云端和邊緣節點的集群化管理，實現跨集群異構資源協同調度。自研訓練框架：打造工程化的模型訓練基礎框架，實現算法研發與框架迭代的解耦。鏈路任務編排：構建端云一體的資源調度和編排，實現全鏈路可觀測的交付流水線。

產品優勢：

深度整合RDT、Pi0等開源模型與自研GO-1基座模型，支持開源/私有數據集協同訓練。通過訓練/微調功能，典型場景僅需約48卡天即可完成適配，快速響應多樣化應用需求。結合自研視頻數據加載方案與訓練研發框架，有效降低80%以上存儲和帶寬消耗并持續提升模型訓練效率。

模型訓練流程：

03/仿真評測 - 虛擬即現實

基于大規模、高精度的三維資產庫，仿真評測模塊為開發者提供豐富的仿真場景、物體資產和機器人模型，能夠自動生成多樣化場景與任務，精準還原各類機器人的操作環境，構建從場景生成、模型推理、基準測試到結果可視化的完整仿真評測流程，并且通過高效的仿真工具鏈，幫助用戶快速驗證算法性能并優化模型。

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。

仿真評測流程：

仿真評測核心優勢：百種評測任務配置靈活，界面直觀，支持近百種操作任務的仿真基準與標準化評估體系，自動化評測模型性能。

任務自動生成擁有6000+高保真、高物理精度的3D環境和資產模型，可結合自動化任務編排功能，基于資產庫和評測需求自動生成仿真評測任務。

仿真遠程操作具備VR及鍵盤遙操作功能，支持仿真中快速進行真機遙操作功能驗證。

精準評測結果經過精準校準的仿真評測環境，GO-1模型仿真測試結果與真機結果誤差小于5%。

仿真評測任務

04/模型推理 - 無縫落地最后一公里

模型推理模塊直擊行業痛點，通過四大核心技術重構部署范式：模型編譯技術突破硬件異構壁壘，實現算法"一次開發、多端部署"；GDK（Genie Development Kit）開發組件以標準化接口打通機器人硬件層，構建穩定可靠的真機通信底座；云端一體化推理框架將模型部署流程簡化為"一鍵真機部署"，助力算法開發從云端環境到實體機器人的遷移；配合全鏈路評測系統，不僅實現部署效果的量化評估，更構建起應用版本管理、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。

產品優勢：一鍵真機部署從算法到真機部署，在云、端、邊緣側等多系統中提供異構硬件一鍵部署能力，滿足用戶各種使用場景中的快速落地需求。

全棧式開發賦能集成模型編譯器、GDK（Genie Development Kit）真機控制系統、低代碼開發系統、應用開發框架、應用發布系統等關鍵能力，構建“算法-部署-管理”閉環，賦能算法快速落地并產品化。

全鏈路評測與優化提供效果評估、性能分析、版本管理、遠程診斷、實時監控等能力，結合仿真與真實場景數據，實現部署效果可追溯、可迭代，確保算法穩定性和可靠性。

靈活算力與混合部署支持本體輕量化運行或邊緣計算協同，算力按需擴展，兼顧精準控制與性能優化，同時支持模型加密、多平臺發布，適配多樣化硬件環境。

開放式應用生態以一站式管理平臺為核心，支持APP化應用生產、分享及自定義開發，解耦算法與數據管線，降低開發復雜度，推動具身智能規模化量產落地。

應用發布流程：

編譯部署：

結 語

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。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。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。