具腦磐石發布類腦認知世界模型 Cog-WM 1.0，無預建地圖導航成功率達 86.89% 並於三大操作基準超越 π0.5

據報導，上海具腦磐石於 9 月 14 日發布類腦認知世界模型 Cog-WM 1.0。該模型結合 JEPA（聯合嵌入預測架構），透過隱空間預測機制，使機器人能在不依賴預建地圖與海量資料的情況下，於陌生環境完成自主規劃、語義導航與操作任務。 在導航任務（Cog-WM Nav 1.0）方面，於 HM3D-ObjectNav 子集測試中，無預置 3D 地圖條件下的導航成功率（SR）達 86.89%，較 BSC-Nav 提升 8.39 個百分點，路徑效率（SPL）提升至 48.35。該系統目前已在四足與輪式人形機器人上完成部署，並應用於巡檢場景。 在操作任務（Cog-WM Manip 1.0）方面，模型引入多時間尺度預測與價值引導，在 RoboTwin 2.0 Hard 等三大主流操作基準上，成功率最高超越基於海量資料預訓練的 π0.5 達 16% 以上。官方披露的消融實驗顯示，在 LIBERO-Plus 基準中，純策略成功率為 80.0%，加入局部預測後達 81.6%，加入多時域預測達 82.0%，採用完整方法則提升至 84.6%。相關技術方法的論文已於 arXiv 公開。