逐际动力、阿里云共建具身智能工程底座，FluxVLA Engine 上架 PAI

近日，逐际动力与阿里云联合打造的具身智能标准化工程底座 FluxVLA Engine 正式上架阿里云 PAI 平台，并以开源方式向全球开发者开放。此外，逐际动力的多款机器人基于阿里云全栈AI打造，也已接入千问 Omni 模型，实现物理世界的全模态实时交互。

随着具身智能进入规模化发展阶段，行业竞争正在从单个模型能力，延伸到支撑模型持续训练、快速迭代和稳定部署的工程基础设施。长期以来，VLA（视觉-语言-动作）和WAM（世界动作模型）模型工程化面临训练、仿真与真机之间数据规范不统一，模型架构与训练框架高度耦合，以及 Sim2Real 迁移落差等问题。对开发者而言，这意味着大量时间被消耗在底层工程适配上，而不是模型创新本身。

针对这些问题，逐际动力打造了标准化 VLA/WAM 工程底座——FluxVLA Engine 。通过统一配置体系、标准化接口和模块化架构，FluxVLA Engine 将数据处理、模型训练、仿真评测和真机部署纳入同一套工程规范，并兼容主流模型、仿真平台和机器人硬件。过去模型配置需要数天时间，现在仅需半小时左右，极大降低了开发门槛。

在阿里云PAI平台上，逐际动力的双臂机器人平台 TRON 2 与 FluxVLA Engine 深度协同。近期，FluxVLA Engine成为首个支持人形机器人全身移动操作与真机部署的开源 VLA/WAM 代码库。开发者不仅可以基于 FluxVLA Engine 完成机械臂、人形上半身的VLA和WAM模型训练，更能够实现人形机器人全身移动操作能力的训练、仿真验证及真实机器人部署。