小鵬聯合北大、港大等發布 GroundingPI 預訓練模型，感知基準綜合得分高於 GPT-6 Astra

IT之家 11 月 4 日消息，小鹏集团联合北京大学、香港大学等高校研究团队联合发布具身感知基座模型的研究成果 GroundingPI。

官方表示，该研究提出“感知优先”的技术路线，以约 40 亿参数规模，在 34 项公开感知基准的综合评测中位列第一，并在机器人仿真任务中展现出更高的数据处理效率与更强的场景泛化能力。

研究团队将 GroundingPI 与 OpenAI 前沿模型 GPT-6 Astra 在同一套 34 项感知基准上进行对比，按照以上这 11 类能力等权平均，GroundingPI 得分 73.68，Astra 得分 71.54。

据介绍，GroundingPI 提出具身智能的首要前提是精准感知自身与周边物体的空间位置，感知表征对于物理 AI 至关重要。若模型无法准确定位目标在画面中的位置，学习再多的动作知识也无法有效落地。

基于这一判断，GroundingPI 在训练阶段不使用带关节动作标签的机器人数据，而是全部采用无动作标签的纯感知数据，覆盖通用检测、密集小目标、指代定位、文字识别、文档版面、界面元素、机器人空间定位等 11 类感知能力，目标是让模型首先理解“物体是什么、在画面的哪个位置”。

官方表示，该研究目前处于科研原型阶段，但其实验设计本身已经指明在具身领域的落地方向，目前仿真结果已经直面在量化部署中核心的两个问题：

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