La primera certificación antiexplosiva nacional y el primer esquema mundial de 'Cerebro de Repostaje', ¿cómo lograron conquistar estos dos 'números uno'?

marsbitPublicado a 2026-06-26Actualizado a 2026-06-26

Resumen

Según las estadísticas, la financiación en el campo de la inteligencia encarnada en China superó los 37.000 millones de yuanes este año. La tendencia clave actual es la implementación práctica. La exposición a entornos peligrosos, como estaciones de servicio y plantas químicas, requiere que los robots superen la primera barrera crítica: la certificación a prueba de explosiones. Esto implica requisitos de diseño estrictos a nivel de hardware para garantizar la seguridad intrínseca. La aplicación en estaciones de servicio enfrenta el desafío de la precisión en operaciones continuas de múltiples pasos, como abrir la tapa del depósito y manipular la manguera de combustible, con una tolerancia de solo unos pocos milímetros. Los escenarios de inspección en plantas requieren capacidades de patrulla autónoma, identificación de anomalías y respuesta inmediata durante largos períodos. Para abordar estos desafíos, se destaca un enfoque arquitectónico innovador impulsado por un modelo del mundo (H-GAR). En lugar de una arquitectura lineal tradicional, este sistema predice primero el estado visual objetivo final de la tarea. Luego, sintetiza fotogramas intermedios de transición guiados por ese objetivo y refina las acciones utilizando retroalimentación contextual visual y una memoria de acciones históricas. Este mecanismo permite al robot "imaginar" la trayectoria completa de la tarea y alinear sus acciones con el estado final deseado, reduciendo significativamente la desviación acumula...

Según las estadísticas, el financiamiento total en el ámbito de la inteligencia corporeizada en China este año ha superado ya los 370 mil millones de yuanes.

El Ministerio de Industria y Tecnología de la Información y la Comisión Estatal para la Supervisión y Administración de los Activos Estatales han lanzado conjuntamente la 'Acción Especial de Formación Práctica en Escenarios Reales para Robots Humanoides e Inteligencia Corporeizada'. La red China National Radio ha definido directamente este año como 'el año clave para la comercialización'. El dinero del mercado primario, las historias del mercado secundario, todos claman hacia la misma dirección: implementación, implementación, implementación.

Pero surge la pregunta: ¿cómo se debe implementar realmente la inteligencia corporeizada?

La opinión generalmente aceptada es que la inteligencia corporeizada debería abordar tareas que los humanos no pueden hacer, debería sustituir a las personas en trabajos de alto riesgo, pesados, repetitivos, que los humanos no quieren ni deberían hacer.

El 22 de junio se inauguró en Pekín la cuarta edición de la Feria Internacional de la Cadena de Suministro de China, que por primera vez estableció una zona especial para la inteligencia artificial.

Pero las ideas son una cosa, y hacer que los robots realmente 'puedan entrar' en estos escenarios es otra; el primer obstáculo es suficiente para disuadir a la mayoría de las empresas: la certificación antiexplosiva.

En entornos inflamables y explosivos como estaciones de servicio, instalaciones de petróleo y gas, plantas químicas, etc., el robot en sí mismo no puede convertirse en una fuente potencial de ignición. Esto impone requisitos extremadamente estrictos en el diseño del hardware del producto desde el principio. Por ejemplo: a nivel de circuito se debe implementar un diseño de seguridad intrínseca, limitando la energía del circuito para garantizar que incluso en caso de fallo, no sea suficiente para inflamar los gases ambientales; la estructura mecánica debe cumplir con los requisitos de contención de explosiones, soportando una explosión interna sin dañar la carcasa; todos los puntos de conexión deben ser tratados con seguridad mejorada para prevenir riesgos de chispas durante el funcionamiento normal; los componentes clave también deben aislarse mediante encapsulación para prevenir contactos peligrosos, etc.

¿Adónde puede ir la inteligencia corporeizada?

El desafío para el robot en este escenario se centra en la 'continuidad de las operaciones finas'. Después de que el cliente hace el pedido, el robot debe completar más de diez acciones de manera continua: levantar la tapa exterior, desenroscar la tapa interior, descolgar la pistola de gasolina del soporte, apuntar e insertar en la boca del tanque, esperar a que se llene, sacar la pistola, colgarla de nuevo en el soporte, poner la tapa interior, cerrar la tapa exterior. La tolerancia de cada movimiento es de solo unos pocos milímetros; si cualquier paso se atasca, significa que toda la cadena se interrumpe. Además, la posición del tanque de gasolina, la estructura de la tapa, la forma de apertura varían enormemente entre diferentes modelos de automóviles; es imposible que el robot funcione para todos los casos con un programa fijo.

Los puntos de dolor de la inspección en estaciones de instalaciones son completamente diferentes a los de las gasolineras. La estación de servicio pone a prueba las operaciones finas, mientras que la inspección en instalaciones pone a prueba la capacidad integral de 'patrullaje autónomo prolongado + identificación de múltiples anomalías + respuesta inmediata en el lugar'. Los inspectores caminan rutas fijas todos los días; este trabajo es monótono, peligroso y exige un nivel de atención extremadamente alto. La tasa de omisión de una persona aumenta significativamente después de varias horas de inspección continua.

Escenario portuario: Exploración de la colaboración multi-robot

La característica más especial de este escenario es que requiere naturalmente la colaboración de múltiples robots.

Actualmente, la arquitectura de la mayoría de los sistemas de inteligencia corporeizada es del tipo 'línea de ensamblaje': el módulo de visión se encarga de ver, el módulo de lenguaje se encarga de comprender, el módulo de acción se encarga de ejecutar.

Esta arquitectura puede manejar tareas simples de secuencia corta y baja interferencia, pero una vez que se enfrenta a escenarios con decenas de operaciones secuenciales, entornos altamente dinámicos y una tasa de tolerancia a errores extremadamente baja, cualquier pequeña desviación en cualquier paso intermedio se propagará hacia atrás como un efecto dominó. La arquitectura tradicional de línea de ensamblaje casi no puede garantizar la estabilidad de extremo a extremo ante tareas de esta magnitud.

Capacidad predictiva impulsada por Modelos del Mundo

En el escenario de la estación de servicio, la cadena de tareas que enfrenta la inteligencia corporeizada es extremadamente larga: guiar para estacionar, identificar la posición del tanque de gasolina, abrir la tapa exterior, abrir la tapa interior, tomar la pistola, apuntar a la boca del tanque, insertar, repostar, retirar, guardar la pistola, cerrar la tapa interior, cerrar la tapa exterior. Cualquier pequeña desviación en cualquier paso se propagará hacia atrás.

Esta capacidad es especialmente crucial en tareas de secuencia larga. Repostar no es una operación simple de 'agarrar y colocar'; es una cadena completa de acciones con relaciones de causa y efecto. Los Modelos del Mundo dotan a la inteligencia corporeizada de la capacidad prospectiva de 'ver tres pasos y dar uno'.

Usando una metáfora para entenderlo: un conductor experimentado al repostar, sin importar si la tapa del tanque se abre fácilmente o no, siempre tiene claro en su mente el estado final que debe alcanzar, y cada paso intermedio se ajusta en torno a ese estado final. Esto hace que la inteligencia corporeizada pase de una 'ejecución lineal' a un 'alineamiento con el estado final'.

Primero, generar la observación objetivo. Después de recibir la instrucción de la tarea y la imagen actual de la cámara, el sistema primero predice 'cómo debería verse el mundo después de completar la tarea'. Por ejemplo, después de la tarea de repostaje, la pistola de gasolina debería estar guardada y la tapa del tanque debería estar cerrada. Esta 'imagen del estado final' predicha es la observación objetivo; proporciona un punto de anclaje semántico claro para todos los procesos de razonamiento posteriores.

Segundo, sintetizar fotogramas intermedios de transición. Con el objetivo establecido, el sistema luego retrocede para determinar qué estados visuales deberían ocurrir en el medio. Si el punto de partida es 'la tapa del tanque está cerrada' y el punto final es 'la pistola de gasolina está guardada y la tapa del tanque está cerrada', entonces en el medio necesitan aparecer secuencialmente transiciones como 'tapa del tanque abierta', 'pistola de gasolina retirada', 'pistola de gasolina insertada en la boca del tanque', etc. Estos fotogramas de observación intermedios sintetizados proporcionan referencias visuales para la generación de acciones, alineándose paso a paso.

Este mecanismo permite que el robot tenga una imaginación visual completa de todo el proceso de la tarea antes de actuar. La planificación de acciones posteriores se desarrolla en torno a esta 'trayectoria imaginada', reduciendo así significativamente la desviación acumulativa en la ejecución de secuencias largas.

(a) Los métodos existentes suelen adoptar un paradigma de predicción no condicionado por objetivos y de tipo monolítico. (b) H-GAR introduce un sintetizador de observaciones condicionado por objetivos y un optimizador de acciones con percepción de interacción, logrando así una predicción anclada en objetivos y modelando explícitamente la interacción entre observaciones y acciones.

Específicamente, el flujo de trabajo de H-GAR se divide en tres pasos:

Diagrama de la arquitectura H-GAR

  • Primer paso: Borrador de acciones de granularidad gruesa. Basándose en imágenes históricas y la instrucción de la tarea, el sistema primero genera un conjunto de secuencias de acciones aproximadas. Estas acciones describen una 'ruta aproximada' desde el estado actual hasta el objetivo, similar al plan aproximado que una persona tiene en mente al repostar: saber aproximadamente qué pasos hacer, es la preparación antes de la ejecución.

  • Segundo paso: Síntesis de observación condicionada por objetivos (módulo GOS). Después de obtener las acciones de granularidad gruesa, el sistema sintetiza los fotogramas visuales intermedios guiado por la observación objetivo. La clave de este paso es que las imágenes sintetizadas no se generan al azar, sino que están simultáneamente restringidas tanto por el estado final objetivo como por las acciones aproximadas. Esto asegura que los fotogramas de transición intermedios se ajusten tanto a la lógica de las acciones como al objetivo final.

  • Tercer paso: Refinamiento de acciones con percepción de interacción (módulo IAAR). El último paso actualiza las acciones aproximadas a instrucciones ejecutables detalladas. IAAR obtiene retroalimentación de dos direcciones para refinar las acciones: una es el contexto visual proporcionado por los fotogramas de observación intermedios, alineando las acciones con la escena real; la otra es la memoria de acciones históricas, que registra acciones detalladas ejecutadas previamente, asegurando que las acciones generadas actualmente mantengan la consistencia temporal con la trayectoria histórica. Cuando la memoria excede un umbral de capacidad, el sistema adopta una estrategia de eliminación por similitud, fusionando las acciones adyacentes más similares para mantener la diversidad de la memoria.

  • Dirección del artículo: https://arxiv.org/pdf/2511.17079

En escenarios reales, los imprevistos son casi la norma. La tapa del tanque podría abrirse en un ángulo incorrecto, el cliente podría haber estacionado en una posición desplazada respecto a lo esperado, o incluso podría haber objetos extraños alrededor de la boca del tanque. Una acción que en el laboratorio tiene éxito 99 de cada 100 veces, en un entorno real al aire libre podría reducir su efectividad en un treinta por ciento.

Epílogo: Unidad de conocimiento y acción

Llevar la inteligencia corporeizada hacia escenarios especiales es algo que requiere un espíritu de largo plazo.

Para ingresar en industrias especiales, el diseño de la estructura mecánica debe considerar la seguridad desde sus cimientos, y se debe tener la capacidad de desarrollar la propia entidad corporeizada. Y para ejecutar tareas en escenarios especiales, el 'cerebro' corporeizado es aún más indispensable. El acoplamiento profundo entre el cerebro y la entidad física ya va más allá de ser un valor añadido; es la condición de entrada.

Cuando la industria de la inteligencia corporeizada se encuentra colectivamente en la encrucijada de la comercialización, aquellos jugadores que primero logren ejecutar el ciclo cerrado de 'cerebro-entidad física-datos' probablemente tomarán la delantera en la competencia que se avecina.

Este artículo proviene del WeChat Official Account: Machine Heart (机器之心) , Editor: Leng Mao, Autor: Aquel que sigue la inteligencia corporeizada, Título original: 'La primera certificación antiexplosiva nacional y el primer esquema mundial de 'Cerebro de Repostaje', ¿cómo lograron conquistar estos dos 'números uno'?'

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Preguntas relacionadas

Q¿Cuáles son los dos 'primeros' (primera hazaña) mencionados en el título del artículo?

ALa primera certificación nacional a prueba de explosiones para robots de inteligencia encarnada y el primer plan global de 'cerebro de repostaje' (gas station brain solution).

Q¿Por qué la certificación a prueba de explosiones es una barrera tan crítica para que la inteligencia encarnada entre en escenarios como gasolineras o plantas químicas?

AEn entornos con riesgo de incendio o explosión, como gasolineras, el robot no debe convertirse en una fuente potencial de ignición. Esto requiere un diseño de hardware extremadamente estricto desde el principio, incluyendo circuitos intrínsecamente seguros, estructuras mecánicas a prueba de explosiones y tratamiento especial de los puntos de conexión.

QSegún el artículo, ¿qué arquitectura tradicional de sistemas de inteligencia encarnada es inadecuada para tareas largas y complejas como el repostaje de combustible?

ALa arquitectura tradicional en 'línea de ensamblaje' o tipo pipeline, donde el módulo visual procesa la visión, el módulo de lenguaje la comprensión y el módulo de acción la ejecución. Es inadecuada porque los pequeños errores en pasos individuales se acumulan y propagan como un efecto dominó, comprometiendo la estabilidad de extremo a extremo en tareas secuenciales largas.

Q¿Qué capacidad clave proporciona el 'Modelo del Mundo' (World Model) a la inteligencia encarnada para manejar cadenas de tareas largas?

AEl Modelo del Mundo proporciona capacidad de predicción y alineación con el estado final. Permite al sistema 'imaginar' o predecir cómo debería ser el mundo una vez completada la tarea (observación objetivo) y sintetizar los pasos visuales intermedios necesarios, permitiendo una planificación de acciones con 'visión anticipada' (pensar tres pasos por adelantado).

Q¿Qué tres pasos componen el flujo de trabajo del marco H-GAR presentado en el artículo para mejorar la ejecución de tareas?

A1. Borrador de acción de grano grueso: Generar una secuencia de acciones aproximada desde el estado actual hasta el objetivo. 2. Síntesis de observación condicionada por el objetivo (módulo GOS): Sintetizar fotogramas visuales intermedios guiados por el estado final objetivo y el borrador de acciones. 3. Refinamiento de acción con percepción de interacción (módulo IAAR): Refinar las acciones aproximadas en instrucciones ejecutables precisas, utilizando el contexto visual de los fotogramas intermedios y un historial de acciones pasadas para mantener la coherencia.

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En su esencia, SPERO,$$s$ tiene como objetivo empoderar a los individuos al proporcionar herramientas y plataformas que mejoren la experiencia del usuario en el espacio de las criptomonedas. Esto incluye habilitar métodos de transacción más flexibles, fomentar iniciativas impulsadas por la comunidad y crear caminos para oportunidades financieras a través de aplicaciones descentralizadas (dApps). La visión subyacente de SPERO,$$s$ gira en torno a la inclusividad, buscando cerrar brechas dentro de las finanzas tradicionales mientras aprovecha los beneficios de la tecnología blockchain. ¿Quién es el Creador de SPERO,$$s$? La identidad del creador de SPERO,$$s$ sigue siendo algo oscura, ya que hay recursos públicos limitados que proporcionan información de fondo detallada sobre su(s) fundador(es). 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Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S tiene como objetivo llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

902 Vistas totalesPublicado en 2025.01.14Actualizado en 2025.01.14

Qué es AGENT S

Cómo comprar S

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Sonic (S) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Sonic (S) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Sonic (S)Después de comprar tu Sonic (S), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Sonic (S)Tradear fácilmente con Sonic (S) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

1.5k Vistas totalesPublicado en 2025.01.15Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar S

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Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de S (S).

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