轻量化异构双臂 x VLA/世界模型：家庭服务具身机器人的落地实践｜AICon深圳

Agent 时代，哪些方向正在成为行业关键变量？50 + 实战案例揭晓答案！模型参数规模不断突破，推理成本持续下降，开源生态日益繁荣。当模型能力逐渐成为行业共识，一个新的问题开始浮现：当人人都能获得强大的模型能力之后，真正的竞争力还剩下什么？ 答案正在从模型能力本身，转向围绕模型构建可规模化的智能系统；从单点能力提升，转向系统工程与组织级落地能力。在这一背景下，2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 深圳站正式启动。本次大会将于 8 月 21 日—22 日举办，聚焦 AI 基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能、多模态技术与行业落地等关键方向，邀请来自腾讯、阿里、华为、百度、蚂蚁集团等 50 + 头部科技企业技术负责人、科研机构一线专家，系统性分享前沿洞察与实战干货，共同探讨 AI 技术从能力到系统、从实验到生产的真实路径。乐享科技联席 CTO、穹明智能总经理李元庆已确认出席 “迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践” 专题，并发表题为《轻量化异构双臂 × VLA/世界模型：家庭服务具身机器人的落地实践》的主题分享。当前家庭具身智能普遍存在本体笨重、精细操作弱、环境泛化差、长时序家务任务执行断裂、人机交互生硬、隐私保护难等落地难题，多数产品仅能完成单一步骤演示，无法支撑完整居家复合任务。本次分享将以乐享科技小恩机器人为落地载体，搭建数采 - 模型训练 - 端侧本地下发全链路体系，采用轻量化异构双臂硬件架构，搭配自研端侧 VLA 视觉语言动作模型，融合自动化、强化学习与推理 Agent 构建长时序导航 + 操作一体化任务策略。算法层面落地两类机器人内部记忆：面向环境定位的语义地图记忆、以家居物体为核心的去隐私化文本记忆，搭建家庭专属自动采集标注数据飞轮。李元庆，乐享科技联席 CTO、穹明智能总经理，专注具身智能领域，前华为“天才少年”，前华为云具身智能具身规划负责人、ROBO_AGENT 负责人，先后参与芯片、盘古大模型等项目，具备芯片与大模型双重技术背景。目前统筹乐享创新业务战略与核心技术攻关，聚焦家庭具身智能产品研发，推动多机异构技术路线落地主导。他在本次会议的详细演讲内容如下：演讲提纲：开篇：家庭具身智能行业现状与落地痛点AGI 视角下家庭服务机器人产业价值当前家庭机器人规模化落地核心瓶颈无法完成连贯长时序导航 + 操作复合任务环境感知无长效记忆，重复识别效率低多模态数据采集与本地部署链路割裂案例引入：小恩机器人产品定位与落地目标2. 整体解决方案选型：软硬一体全栈架构硬件方案：轻量化异构双臂小恩机器人整机设计轻量化移动底盘、零转弯空间适配、续航与升降作业参数异构双机械臂分工逻辑、可拆卸桌面灵巧臂双协同模式PPS 物理安全系统、柔性绳驱被动防护硬件设计全链路工程体系：数采 - 模型训练 - 端侧本地下发闭环家庭场景自动化多模态采集模块部署云端批量模型微调、轻量化模型压缩流水线加密模型包本地离线下发、机器人本地推理运行算法总框架：VLA 视觉语言动作模型 + 推理强化学习 Agent端到端 VLA 基础感知决策底座Agent 融合自动化、强化学习、推理能力构建长时序导航 + 操作统一任务策略3. 核心技术细节拆解长时序任务策略：强化学习 + 推理 Agent 联动导航与操作动作单步原子动作自动化封装多步骤居家任务时序推理逻辑动态家居环境下任务重规划机制机器人双体系内部记忆工程实现语义地图记忆：环境空间分层存储、动态更新、定位复用机制物体中心式去隐私文本记忆：家居物品属性、用户操作习惯文本化存储，剔除图像原始隐私数据端侧 VLA 模型轻量化裁剪与本地实时推理优化乐享科技家庭数据飞轮建设合规去隐私数据回流训练，模型迭代后加密下发至本地机器人4. 真实家庭落地实施效果与量化数据落地规模：300 + 家庭长期试点，累计 3.2 万小时常态化运行任务性能指标碎片化单次抓取、取放任务成功率完整长时序复合家务任务完成率数据动态环境下导航避障、操作重规划响应时延隐私安全指标：全程本地记忆存储、原始视觉数据不上传，隐私投诉 0 起用户体验数据：交互流畅度、长期使用留存、付费意愿调研数据场景延伸：居家家务、老年陪伴、儿童陪护复合场景落地案例5. 落地实践总结与行业演进方向N1 小恩落地模式可复用经验总结家庭具身智能未来技术演进路线：更强 Agent 长时序规划、轻量化本地记忆引擎、全链路本地化迭代商业化量产、成本优化、开放生态布局规划您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？长时序导航 + 操作联合策略训练难度高家庭任务步骤多、环境动态可变，纯自动化脚本适配性差；强化学习样本效率低，融合推理逻辑后 Agent 策略收敛慢，多步骤任务容错控制调参成本极高。2. 双记忆体系协同调度工程复杂度高语义地图空间记忆与物体中心文本记忆存储结构不同，需实时联动匹配家居物体与空间位置；持续新增家具物品会造成记忆冗余、检索延迟上升，去隐私文本转换存在信息丢失风险。3. 数采 - 训练 - 本地下发全链路协同成本高家庭端自动化采集设备、云端训练集群、机器人本地固件分发三套系统打通难度大；轻量化模型压缩、加密传输、离线更新流程增加运维工作量，批量部署同步迭代效率偏低。4. 端侧算力约束下模型 + 双记忆实时性不足家用机器人本地算力有限，VLA 模型、Agent 推理、语义地图检索、文本记忆读取并行运行时延超标；模型轻量化裁剪、记忆检索加速会同步降低任务完成精度。5. 家庭隐私合规与数据飞轮增长冲突原始家居图像禁止云端存储，仅依靠去隐私文本、稀疏采集数据回流训练，数据增长速度慢；本地记忆定期更新、销毁机制需配套合规管控流程，拉高产品研发与审核成本。6. 商业化量产成本制约规模化自研伺服、灵巧手、多传感器硬件成本高，整机定价偏高；批量生产后运动控制、机械臂故障率提升，多记忆模块长期读写带来硬件损耗，售后运维压力大。听众收益掌握家庭具身智能软硬一体化落地方案：完整学习小恩异构双臂硬件架构、端侧 VLA + 世界模型、家庭数据飞轮整套工程化技术链路，可直接复用至自有家用机器人研发项目。获取真实家庭场景量化落地数据与避坑经验：清晰知晓家庭机器人本体、算法、数据环节落地高频痛点与对应解决思路。理清家庭服务机器人商业化路径：理解轻量化消费级具身智能产品的产品定位、成本控制、场景分层运营模式，掌握面向 C 端家庭市场的技术迭代与量产落地规划思路。除此之外，本次大会还策划了AI Infra、推理工程与异构计算、超级个体与蜂群智能的共生进化、迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践、Agent 安全：从风险到可控、大模型效率工程与 Agent 系统实践、AI Agent 高价值商业场景实战等 10 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。AICon 全球人工智能开发与应用大会·深圳站，限时 9 折专属优惠，现在报名立减 580，更多详情可扫码或联系票务经理 13269078023 进行咨询。