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人形机器人具身智能引擎

DexForce W1 Pro

DexVerse™ 具身智能引擎

核心技术

跨维智能拥有顶尖学术与工程团队，在人工智能、计算机视觉、机器学习、生成式三维建模与学习、三维感知大模型等领域具有多项首创成果，运用前沿科研成果构建了DexVerse™ 、AI 和合成数据引擎，以形成通用机器人智能

Dexterity-BEV: Scaling up Dexterous Manipulation Learning with BEV Alignment

Before generalist policies emerge, heterogeneous robot data are to be unified as the right and
effective representation

了解更多

DexWorldModel: Causal Latent World Modeling towards Automated Learning of Embodied Tasks

了解更多

EmbodiChain

一个自动化、模块化的具身智能平台，以更高效率扩展训练规模，加速具身 AI 学习的规模化进程

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技术文献

技术成果

ICRA WBCD 一举夺魁!

跨维智能问鼎全球顶尖机器人赛事，荣获首届 ICRA WBCD 双臂机器人挑战赛冠军！

DexForce W1 Pro

DexVerse™ 具身智能引擎

核心技术

跨维智能拥有顶尖学术与工程团队，在人工智能、计算机视觉、机器学习、生成式三维建模与学习、三维感知大模型等领域具有多项首创成果，运用前沿科研成果构建了DexVerse™ 、AI 和合成数据引擎，以形成通用机器人智能

Dexterity-BEV: Scaling up Dexterous Manipulation Learning with BEV Alignment

Before generalist policies emerge, heterogeneous robot data are to be unified as the right and
effective representation

DexWorldModel: Causal Latent World Modeling towards Automated Learning of Embodied Tasks

EmbodiChain

一个自动化、模块化的具身智能平台，以更高效率扩展训练规模，加速具身 AI 学习的规模化进程

技术成果

ICRA WBCD 一举夺魁!

荣获IROS物体姿态估计竞赛多项冠亚军

F-ConvNet, HotSpotNet等3D检测模型在KITTI等国际无人驾驶基准排行榜保持第一

DualPoseNet 全自由度姿态估计模型的精确度在NOCS基准数据库保持第一

SRDC域适应学习模型在合成数据到真实场景的无人驾驶迁移学习基准数据库上精确度保持第一

IEEE BTAS 2016 Video Person Recognition Evaluation 挑战赛第一

研发智能视觉碎石系统，应用于芬兰采石场，提升碎石采石效率

研发GPNet等模型，实现深度学习无注册物体抓取，公布最大仿真无注册抓取数据集

全球首创3D AffordanceNet三维功能可供性分析方法及大规模基准数据集，助力学术及工业界人机交互研发

研发SkeletonNet，ToMoNet等网络，首次实现深度学习复杂拓扑表面生成，入选人工智能顶会CVPR 19最佳论文候选

首创Analytic Marching无损解析表面网格理论及算法，开源AnalyticMesh软件

提出深度模型自适应优化方法，打通传统MVS技术与深度表面重建壁垒，大幅提升MVS重建效果

核心技术

跨维智能拥有顶尖学术与工程团队，在人工智能、计算机视觉、机器学习、生成式三维建模与学习、三维感知大模型等领域具有多项首创成果，运用前沿科研成果构建了DexVerse™ 、AI 和合成数据引擎，以形成通用机器人智能

Dexterity-BEV: Scaling up Dexterous Manipulation Learning with BEV Alignment

Before generalist policies emerge, heterogeneous robot data are to be unified as the right and effective representation

DexWorldModel: Causal Latent World Modeling towards Automated Learning of Embodied Tasks

EmbodiChain

一个自动化、模块化的具身智能平台，以更高效率扩展训练规模，加速具身 AI 学习的规模化进程

技术成果

ICRA WBCD 一举夺魁!

荣获IROS物体姿态估计竞赛多项冠亚军

F-ConvNet, HotSpotNet等3D检测模型在KITTI等国际无人驾驶基准排行榜保持第一

DualPoseNet 全自由度姿态估计模型的精确度在NOCS基准数据库保持第一

SRDC域适应学习模型在合成数据到真实场景的无人驾驶迁移学习基准数据库上精确度保持第一

IEEE BTAS 2016 Video Person Recognition Evaluation 挑战赛第一

研发智能视觉碎石系统，应用于芬兰采石场，提升碎石采石效率

研发GPNet等模型，实现深度学习无注册物体抓取，公布最大仿真无注册抓取数据集

全球首创3D AffordanceNet三维功能可供性分析方法及大规模基准数据集，助力学术及工业界人机交互研发

研发SkeletonNet，ToMoNet等网络，首次实现深度学习复杂拓扑表面生成，入选人工智能顶会CVPR 19最佳论文候选

首创Analytic Marching无损解析表面网格理论及算法，开源AnalyticMesh软件

提出深度模型自适应优化方法，打通传统MVS技术与深度表面重建壁垒，大幅提升MVS重建效果

Before generalist policies emerge, heterogeneous robot data are to be unified as the right and
effective representation