Hugging Face发布Pi-Zero，简化AI机器人构建与部署流程

近日，Hugging Face 发布了名为 “Pi0”（Pi-Zero）的 Physical Intelligence 参考模型，旨在促进更易于访问和可复现的具身智能研究。据 Hugging Face 的机器学习工程师 Remi Cadene 称，“Pi0 是探索通用物理智能的绝佳起点，它能够促进具身智能体的训练和实验。”

“Pi0” 模型的核心目标是降低具身智能研究的门槛，类似于 ChatGPT 在自然语言处理领域所起到的作用。借助此模型，Physical Intelligence 将变得触手可及，尤其是在 Hugging Face 的 LeRobot 平台上，从而能够实现机器人导航、物体操作以及与物理环境的互动等任务，这对于推动该领域的发展至关重要。

Physical Intelligence 团队强调：“通用机器人模型的愿景是创建一个能够在各种物理智能任务中表现出色的通用智能体，而 ‘Pi0’ 模型旨在为实现这一目标提供坚实的基础，使研究人员能够更轻松地构建和测试复杂的智能体。”

“Pi0” 模型的独特之处在于其多功能性，它能够处理各种不同的任务。该模型已经成功地在包含超过 68 个机器人任务的数据集上进行了预训练，这意味着它可以直接用于解决各种机器人控制问题。此外，该模型还支持多种不同的传感器输入，使其能够适应不同的机器人硬件配置。

为了进一步提升性能，研究人员还开发了 “Pi0-FAST” 变体，这是一个经过优化的模型版本，能够显著加快推理速度。这一改进使得在资源有限的设备上部署和运行模型成为可能，从而扩展了 Physical Intelligence 的应用范围。

该模型的发布旨在鼓励更多的人参与到机器人研究中来。通过提供一个易于使用的起点，Hugging Face 希望能够加速该领域的发展，并促进创新型机器人解决方案的出现。此外，该模型还能够帮助研究人员更好地理解物理世界，并开发出能够与之有效互动的智能体。

总而言之，“Pi0” 的发布对于机器人领域来说是一个重要的里程碑，它将极大地促进具身智能研究的普及。凭借其易用性、多功能性和高性能，该模型有望推动机器人技术的发展，并为我们创造一个更加智能和互联的世界。

“Pi0” 的设计理念是使更多的人能够参与到具身智能研究中，它为研究人员提供了一个探索物理世界和开发创新型智能体的平台。该模型的开源特性将进一步促进社区合作，共同推动该领域的发展。

pi0 的链接：https://huggingface.co/lerobot/pi0

温馨提示：

👉 Pi0 是探索通用物理智能的出色参考模型，可促进可访问性和可重复性。

🙌 借助此模型，你可以轻松地进行机器人操控、导航和其他任务，并从中学习。

✨ Pi0-FAST 变体可加快推理和部署速度，且不影响核心物理智能。