FluxVLA EngineVLAエンジニアリングベース

VLAをシミュレーションから

統一設定

すぐに使える

主流モデル

モジュール分離

多様なハードウェア

高速推論

定、握。

データ、モデル、学習からデプロイまで、ワンストップの設定メカニズムを採用。単一の設定ファイルでデータ、モデル、学習、評価、推論、デプロイのパラメータを一元管理でき、ワンクリックで切り替えられるため、イノベーションの力を中核作業に集中できます。

統一設定、全体を掌握。

モジュール離、わせ。

革新的なモジュール構造設計を採用し、標準化されたインターフェースを全プロセスに適用。視覚エンコーダー、言語バックボーン、アクションヘッドなどのコンポーネントはすべて独立して置き換え可能で、新しいデータセットや新しいタスクを接続する際もフレームワークを変更する必要がなく、専用VLAモデルの迅速な構築を支援します。

すぐに使えて、証。

モデル学習完了後、標準化されたプロセスを通じて実機ロボットプラットフォームへ直接デプロイできます。シミュレーションから実機への移行ギャップを解消し、「アルゴリズム検証 - 物理実行」の高速なクローズドループを実現。全プロセスはわずか30分で完了します。

標準化

デプロイプロセス

30分

全プロセスを完走

フルスタックで、よりに。

視覚言語モデル(VLM)と視覚言語行動モデル(VLA)をネイティブにサポートし、同一フレームワーク内で知覚理解と動作訓練を完結できます。これにより、ロボットはオープン環境におけるセマンティックエージェントとなります。

プラグアンドプレイで、さを消。

モデルレイヤーでは、統一インターフェースを基盤に Qwen、GR00T、Piシリーズなどの VLM / VLA / WAMモデルを全面的にサポートし、AI大脳をプラグアンドプレイで利用可能にします。シミュレーションレイヤーでは Isaac Sim、LIBERO、RoboCasa などの主流シミュレーターとシームレスに接続し、煩雑な環境設定から解放します。

なハードウェア、プラグアンドプレイ。

LimX Oli、TRON 2、UR協働ロボット、ALOHA双腕システムなど、多数の主流ハードウェアの接続・使用に対応し、いずれもプラグアンドプレイで利用できます。対応ハードウェアプラットフォームは今後も継続的に拡充されます。

先行して実現

全品類デバイス接続

迅速に実現

ハードウェアデバイスの切り替え

論、した能。

低レイヤーの推論エンジン最適化と演算子融合により、5~10倍の推論速度向上を実現。ロボットが環境変化により素早く応答し、より滑らかなリアルタイム制御を行えるようにします。また、リアルタイムチャンキング(RTC)など最新の軌道平滑化手法を統合し、ロボットの動作実行の安定性と滑らかさを確保します。

5~10倍

推論速度向上

RTC

軌道平滑化

オープンソースで創、化。

LimX Dynamicsの長年にわたるエンジニアリングの蓄積を源泉とし、エンタープライズレベルのリソースで長期的に反復改善。コード、重み、ドキュメントをすべてオープンソース化し、開発者は自由に使用、変更、貢献できます。今後は強化学習(RL)、世界モデル(World Models)を統合し、オープンソースコミュニティを構築することで、エンボディドAIの実用化を共に加速していきます。

開発者コミュニティ

共にエンボディドAIの加速度を生み出す

FluxVLA Engine は現在、Alibaba Cloud PAI プラットフォームで提供されています。GitHubリポジトリから最新情報と技術サポートもご確認いただけます。

* 本製品は、法令で認められる範囲内でご使用ください。

** ページ内のデータはLimX Dynamicsの実験室で測定したものです。実際の性能は環境、使用方法、ソフトウェアバージョンなどの要因により異なります。実際の結果をご確認ください。

*** すべての製品説明、画像および画面内容はイメージです。実際の効果は実物をご確認ください。