越疆 X-Trainer：让具身智能从实验室走向量产线的训练平台

2026年是让具身智能用起来的一年。如何让具身智能技术转化为新质生产力？答案指向：产教融合、场景驱动。

越疆 X-Trainer 正是一套能够承载“教学-科研-产业”闭环且效率最优的工业级数据采集设备。

为什么具身智能需要一个“工业级数据采集设备”？

答案藏在三个断层里：

数据采集与质量断层——市场上的教学级机械臂控制精度不够，专家经验难以转化为高质量数据。

模型研究断层——硬件稳定性与精度不够、仿真与真实割裂，算法换个平台就失灵。

应用训练断层——实验室训好的模型，一进工厂就“水土不服”。

这三个断层指向同一个结论：具身智能从实验室到产业场景落地，缺的不是一台更聪明的机器人，而是一套能一站式打通“采集-训练-落地”的工业级硬件基座。

越疆 X-Trainer 正是为此而生。

 

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教学共识

全球顶尖学府的“共识之选”

从中国到欧洲再到美洲，X-Trainer 已成为全球数十所顶尖学府与科研机构的“共识之选”。作为具身智能教学核心平台，X-Trainer 让学生不再只做重复枯燥的遥操数据采集，而是亲手调试、编程、训练真实机器人。

 

 

在中国，上海交通大学用 X-Trainer 评测 VLA 模型与迭代算法，推动具身智能评测体系标准化建设；香港中文大学借助 X-Trainer 培养研究生，研究双臂机器人从语言指令到精密操作；香港科技大学基于 X-Trainer 高效训练双臂协作机器人从视觉数据中自主习得复杂操作策略；西安电子科技大学依托 X-Trainer 和数字孪生技术构建物流分拣、精密装配等场景，实现“虚拟练级，现实通关”；山东大学用双臂协同解决了物流运输中异形包裹扫码常失败的难题。

 

在欧洲，德国慕尼黑工业大学一天内用 X-Trainer 搭建环境并采集数据，训练人形机器人模型；德国科布伦茨大学基于它开发工业自动化方案，让学生操作未来工厂设备；英国布里斯托大学将其用于教育、研究与工业试点，支持快速迁移至大规模部署。

 

在美洲，墨西哥图兰辛戈理工大学让学生动手编程调试，落地“身体+智能”理念；美国西北大学基于 X-Trainer 开展双臂与多模态感知研究，已发表多篇论文；美国雪城大学将其部署到智能制造研究中心，推动自动化科研。

 

X-Trainer 提供的 25Hz 同步遥操作采集与工业级双臂协作精度，让“电脑里的人工智能”真正长出了能感知、能执行、能落地的“身体”。

 

科研产出

10+ 篇顶刊论文的创新加速器

如果说教学是播种，那么科研就是攻坚。从 ICCV 顶会到 ArXiv 最新预印本，10多篇全球顶尖具身智能科研成果、20+ 家全球顶尖高校、研究机构选择基于 X-Trainer 开展具身智能研究。

X-Trainer 凭借开放 SDK、具身工程流全链路 API 与 25Hz 高精度遥操作数据采集，打通了从数据基准构建、模型训练到算法验证的全流程，成为整个具身智能研究一站式平台。

 

01

具身智能数据采集

X-Trainer 支撑精细操作基准评测与采数

论文：THE GREAT MARCH 100: 100 DETAIL-ORIENTED TASKS FOR EVALUATING EMBODIED AI AGENTS，ArXiv 2026；发布单位： 上海交通大学，蚂蚁集团

内容摘要：针对VLA模型评测痛点提出GM-100基准，包含100项精细操作任务，并开源超1.3万条真实遥操作轨迹数据，有效解决了评测任务同质化、跨方法无法公平对比等痛点，精准衡量模型真实能力。

 

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X-Trainer 支撑双模式遥操作采数与迁移

论文：AgentWorld: An Interactive Simulation Platform for Scene Construction and Mobile Robotic Manipulation，ArXiv 2025；发布单位：腾讯 Robotics X 实验室、上海交通大学

 

内容摘要：推出 AgentWorld 交互式仿真平台，整合程序化场景、语义资产库与双模式遥操作采数系统，构建了覆盖家庭全场景的数据集，为移动机器人的模仿学习及sim2real迁移提供完整解决方案。

 

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02

具身智能模型研究

 

通过 X-Trainer 验证空间操作感知与精准执行

论文：A0: An Affordance-Aware Hierarchical Model for General Robotic Manipulation，ICCV 2025；发布单位：穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学、中山大学、南方科技大学等

内容摘要：针对机器人空间可操作性理解不足，提出A0分层扩散模型，将任务拆解为高层理解与低层执行 。首次提出硬件无关的可操作性表征，通过预测接触点与轨迹，精准解决“在哪操作”和“如何操作”的难题 。

 

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X-Trainer 赋能多模态大模型真实落地

论文：Universal Pose Pretraining for Generalizable Vision-Language-Action Policies，ArXiv 2026；发布单位： 腾讯Robotics X 实验室、香港科技大学、复旦大学 

 

内容摘要： 以姿态令牌为桥梁，使视觉语言模型从“懂语义”进阶为“懂几何” 。通过两阶段范式实现通用先验提取与高效本体适配，大幅提升了VLA模型在真实场景中的泛化能力与落地潜力 。

 

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X-Trainer 验证视触觉融合与接触推理

论文：Learning to Feel the Future: DreamTacVLA for Contact-Rich Manipulation，ArXiv 2025；发布单位： 美国西北大学

 

内容摘要：首次将高分辨率触觉感知与 VLA 模型深度融合，提出 DreamTacVLA 框架 。通过“触觉世界模型”预测未来触觉信号，赋予机器人“感知现在、预判未来”的类人接触推理能力，破解接触丰富任务的性能瓶颈 。

 

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X-Trainer 适配姿态依赖精密双臂操作

论文：ManiDP: Manipulability-Aware Diffusion Policy for Posture-Dependent Bimanual Manipulation，ArXiv 2025；发布单位： 香港科技大学、香港中文大学天石机器人研究所

 

内容摘要：针对现有策略忽略姿态依赖特征的问题，首次将双臂可操作度学习与轨迹扩散模型深度融合。ManiDP不仅能生成合理轨迹，还能优化双臂构型，完美适配对力与速度有差异化需求的精密操作任务 。

 

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X-Trainer 验证跨平台本体无关动作表征

论文：3DFlowAction: Learning Cross-Embodiment Manipulation from 3D Flow World Model，ArXiv 2025；发布单位：华南理工大学、腾讯 Robotics X 实验室、香港科技大学等

 

内容摘要：针对机器人模型本体依赖强的问题，提出以 3D 光流作为统一跨本体动作表征的方法。通过学习 3D 光流世界模型预测未来轨迹并引导规划，成功实现了无需硬件专属训练的跨平台模型部署 。

 

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03

具身智能应用训练

X-Trainer 支撑双臂在线交互与自适应

论文：Adapt As You Say: Online Interactive Bimanual Skill Adaptation via Human Language Feedback，ArXiv 2026；发布单位：香港中文大学、加利福尼亚大学洛杉矶分校、意大利理工学院

 

内容摘要：提出双臂机器人在线交互技能自适应框架BiSAIL，采用“先推理后调制”结构。该框架克服了端到端数据效率低和传统协调难题，使机器人结合大模型智能的同时，保持物理交互的精准与安全 。

 

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X-Trainer 实现零样本低成本下游部署

论文：Towards Deploying VLA without Fine-Tuning: Plug-and-Play Inference-Time VLA Policy Steering via Embodied Evolutionary Diffusion，ArXiv 2025；发布单位：香港中文大学、意大利理工学院

 

内容摘要：验证“最大化推理时价值”新范式，VLA-Pilot作为即插即用模块直接赋能现有预训练VLA模型 。无需微调即可实现零样本、低成本部署，大幅提升机器人操作的成功率、泛化性与鲁棒性。

 

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X-Trainer 助力极简高效的真机强化学习

论文：Human-in-the-loop Online Rejection Sampling for Robotic Manipulation，ArXiv 2025；发布单位：清华大学深圳国际研究生院、腾讯 Robotics X 实验室

 

内容摘要：提出极简、高效的VLA模型后训练范式 Hi-ORS 。通过拒绝采样与奖励加权监督学习解决真实世界RL训练不稳定的痛点 。结合人在环干预赋予模型错误恢复能力，仅需极短训练即可实现场景适配 。

 

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X-Trainer 验证高动态响应仿生控制算法

论文：Bio-Inspired Teleoperation Control: Unified Rapid Tracking, Compliant and Safe Interaction，MDPI 2025；发布单位：国防科技大学智能科学学院

 

内容摘要：利用硬件的高动态响应特性，验证了生物启发式控制算法在复杂任务中的有效性，成功展示了设备在模拟生物运动模式方面的潜力，为仿生机器人安全、柔顺的控制提供了坚实的实验数据支撑。

 

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赛事淬炼

极端环境验证

真正的工业级设备，必须在工业环境中证明可靠性。

在2026年首届净月机器人冰雪趣味赛，零下 20 摄氏度的赛场，越疆 X-Trainer 在雪球投掷项目验证了其在低温下的传感精度、控制稳定性及人机交互可靠性。

 

在2026中国具身智能大会 - Dobot 具身智能挑战赛，192支队伍、近600名选手，全部在 越疆 X-Trainer 平台上完成仿真与真机竞技。

 

在湖北省第二届职业技能大赛，赛事环境对设备稳定性、操作精度都是严苛挑战，19支代表队的1000余名选手同台竞技、切磋技艺。央视镜头聚焦：选手通过 X-Trainer 遥操作采集真实数据，实现快速训练与多场景泛化应用。

 

产线落地

真实场景验证工业级可靠性

能搞科研、能上产线、还能下厨房——这才是真正的通用操作潜力。

工业生产：化妆品工厂自主分装：在真实化妆品产线环境中，X-Trainer 完成精细化、洁净条件下的自主分装任务。面对人为干扰和无序随机的工作台面，双臂也能精准完成分装任务。在知名洗衣液品牌产线，它灵活切换瓶装与袋装规格，精准分装；在知名金属加工工厂，它双臂协同作业，完成多规格零部件拣选分装。

 

家庭服务：自主制作煲仔饭：基于VLA模型，X-Trainer完成从取米、配料到开火烹饪的一整套长序列、多步骤复杂任务规划与执行，也能熟练完成叠衣服、切黄瓜、煎鸡蛋、擦盘子等日常家务。

 

在教学端，全球顶尖高校用它让学生在真实硬件上触摸物理 AI。在科研端，20多家全球顶尖研究机构、10余篇前沿论文用它作为核心研究基座。在产业端，从冰雪极端赛场到化妆品产线，从物流分拣到煲仔饭制作，它让具身智能扎根真实场景。

 

X-Trainer 作为面向具身智能时代的工业级基础设施，已成功打通“教学—科研—产业”闭环，深化产教融合，推动具身智能技术从实验室快速走向真实场景应用。