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行業首款！im電競發布具身智能一站式開發平臺Genie Studio 發布時間：2025-04-21 16:05:40

導言

4月21日，im電競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im電競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"?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。

圖片1.png

GenieStudio一站式開發流程

平臺成效

模型部署效率的大幅度提升：

圖片2.png

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。

仿真場景重建

仿真場景泛化

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：

模板化創建任務

訓練任務選擇模型

本地上傳模型

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%。

仿真任務視頻：

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：