过去一年，行业从 VLA 逐步走向世界模型，但随着模型纸面能力不断提升，一个更现实的问题开始浮现：世界模型能否摆脱数据中心级GPU的窠巢，不再停留在实验室阶段，而是真正运行在机器人本体的端侧芯片上？只有做到这一点，世界模型才具备规模化落地的可能。
如今，这一门槛正在被突破。
具身通用基础模型创业公司智在无界BeingBeyond今日正式发布 Being-H-Flash 模型产品，不仅完成全球首个百 TOPS 级端侧芯片实时部署，并率先实现了国产芯片与英伟达平台双适配。
继两个月前 Being-H0.7 开创具身领域隐空间世界模型范式、将人类视频预训练规模推进至 20 万小时后，智在无界此次发布Flash 版本进一步证明：世界模型不仅可以做得更强，也能够真正跑在机器人端侧。
这也意味着世界模型的竞争正从纸面论文指标，逐步走向部署效率、芯片适配、运行成本以及工程交付能力。
世界模型的首个百TOPS端侧芯片实时部署纪录
在具身智能领域，世界模型的价值不难理解。
机器人要在真实环境中执行任务，不仅需要识别物体、理解指令，更需要预判物理世界的变化：球会滚向哪里、衣服如何变形、液体是否会溢出。相比单纯的感知与执行，这种对未来状态的判断能力，正是机器人迈向复杂任务的关键。
传统 VLA 模型受限于动作监督数据，更容易学习行为模式，而非真实的物理规律和任务演化过程。以英伟达 Cosmos-Policy 为代表的显式世界模型，则试图通过视频生成和未来画面预测来弥补这一不足。然而，像素级预测带来的训练与推理开销十分巨大，难以满足机器人实时控制对延迟、稳定性和成本的要求。
Being-H0.7 则开辟了另一条路线：隐式具身世界模型。
不同世界模型在训练级显卡、消费级显卡与端侧芯片上的推理速度对比(单位FPS，越大越好)，×表示芯片硬件受限
智在无界的测试结果显示，Being-H-Flash 的推理速度不仅在 A800、4090 等高算力平台上达到了 30~45 FPS，更在百 TOPS 级端侧平台上实现了 接近 20FPS 的实时效果。相比之下，Cosmos-Policy 等世界模型在同类平台上大多停留在个位数 FPS，明显低于主流 VLA 模型，而多数显式世界模型甚至难以部署到 Orin NX 等百 TOPS 级端侧芯片上。
Being-H-Flash 的意义远不止于“更快”。它让世界模型摆脱了对高端 GPU 的天然依赖，不再局限于云端或工作站环境。对于机器人而言，端侧实时运行意味着更短的控制闭环、更低的通信依赖和更稳定的系统响应，也意味着世界模型能够真正参与动态抓取、流水线分拣、柔性物体操作、液体倾倒等复杂任务的实时决策，成为机器人在线控制系统的一部分。
开辟隐空间具身范式，引领规模与成本变革
Being-H-Flash 的“闪电”般推理速度，源于其背后Being-H0.7 所开创的隐式具身世界模型路线。
传统显式世界模型通常依赖生成未来画面来理解未来状态。但智在无界研发团队认为，像素级预测并不是机器人控制真正需要的目标，反而会带来两方面问题：一方面，模型需要学习大量与动作决策无关的视觉细节，例如头发纹理、衣物褶皱或环境颜色等，这些信息几乎不会影响机器人动作，却会干扰模型对关键控制因素的学习；另一方面，未来画面的生成本身也会带来巨大的训练和推理开销。
因此，作为国内隐式世界模型的开创者，Being-H0.7 并不在训练和推理过程中逐帧生成未来图像，而是在多模态感知与动作生成之间引入一组可学习的 latent query，将当前观测、任务目标以及对未来交互的判断压缩到紧凑的潜空间中。通过这种方式，模型无需依赖像素级 rollout，依然能够保留世界模型对未来的预测能力。本质上，它将“预测未来”从像素空间转移到了潜空间。
有别于英伟达的显式路线，Being-H0.7首次开创了“人类视频预训练”+“潜空间推理”相结合的隐式世界模型路线
不过，放弃像素级监督并不意味着降低难度。恰恰相反，隐空间世界模型对数据规模和模型预训练管线提出了更高要求。为此，智在无界在 Being-H0.7 上使用了 超过 20 万小时第一人称人类视频和 1.5 万小时机器人示教数据。在此之前，Being-H0 和 Being-H0.5 已先后完成了 1000 小时和 1 万小时人类视频预训练的行业突破。智在无界将这三次数据规模跨越称为“第一级跃迁”，并围绕这一 Scaling Law 持续构建模型能力上限。
但对于机器人而言，仅有能力上限并不足以支撑大规模落地。除了数据与模型规模带来的“第一级跃迁”之外，智在无界还在持续推动另一条同样重要的路线——推理效率与部署能力的“第二级跃迁”。此次发布的 Being-H-Flash，正是“第二级跃迁”的集中体现：在保留世界模型预测能力的同时，实现了端侧实时部署，让世界模型真正具备走出实验室的可能。
国产/英伟达双芯适配，回应芯模协同战略需求
过去两年，机器人行业在很大程度上沿用了大模型的发展逻辑：更大的模型、更强的算力、更高性能的 GPU。
但机器人终究不是云端服务，而是需要走向真实世界的硬件产品。成本、功耗、散热、供应链、空间尺寸以及量产一致性，都是无法回避的现实约束。即便世界模型在数据中心表现优异，一个现实的问题是：如果其须依赖高端算力平台才能运行，那么机器人规模化落地的成本就很难真正下降，也就难形成真正的商业闭环。
对于机器人而言，实时运行本质上是一个系统工程。隐式世界模型带来的效率优势，只是拿到了商业化落地的“入场券”。真正决定产品上限的，仍然是数据、模型、控制、硬件以及推理基础设施之间的协同能力。
正因如此，围绕 Being-H0.7，智在无界构建了一整套面向端侧部署的后训练与推理基础设施，以保证模型在有限算力条件下依然能够稳定、精准地输出动作，其中包括自研的 Universal Async Chunking(UAC)等多项核心推理优化技术。
Being-H-Flash是一套模型、系统与硬件协同优化的完整方案：模型侧通过隐空间推理避免像素级 rollout，系统侧通过异步动作块机制维持实时控制，芯片侧则针对不同平台进行推理图、算子调度和内存访问优化。最终实现了世界模型在百 TOPS 级端侧芯片上的实时运行。在极限条件下，Flash 版本甚至能够在保持模型能力基本不变的前提下，将单步推理延迟压缩至毫秒级。
Being-H-Flash产品矩阵，以隐式世界模型为基座，从aura，ventus到procella，逐级推进真实场景机器人的部署效率和性能
围绕不同部署需求，智在无界规划了完整的 Being-H-Flash 产品矩阵。该系列除了模型核心能力的逐级递增，更大的区别在于推理效率、部署优化程度以及场景适配深度。
其中，基础版 Being-H-aura 面向通用场景，提供隐式世界模型的标准推理能力，相较传统显式世界模型可获得约 2～3 倍的推理速度提升；
加速版 Being-H-ventus 则进一步融合自研推理加速技术，在不损失模型能力的前提下显著提升端侧运行效率；
旗舰版 Being-H-procella 则面向产业落地需求，能够结合具体机器人本体、芯片平台与业务场景进行深度定制化优化，在推理性能、资源利用率与部署效果之间取得最佳平衡，可面向百 TOPS 级芯片实现实时部署。
这也是国内首次以“推理效率”为核心能力推出世界模型产品方案，其背后的商业逻辑十分明确：世界模型不再只是实验室中的研究成果，而正在演变为一种可交付、可部署、可规模化复制的产品能力，能够根据不同硬件平台、应用场景和 SOP 要求进行灵活适配。
过去一年中，智在无界积累了丰富的世界模型工程化落地经验，对于全新的芯片架构或硬件环境，Being-H-procella可以在2～4周之内实现从零开始的定制化适配，并将性能差距控制在主流参考平台的 5% 以内，为国产芯片与行业应用的快速落地提供了现实路径。
Being-H-procella 已同时完成英伟达与国产芯片平台适配，并在国产百 TOPS 级端侧算力平台上实现有效运行。这意味着模型架构已经具备面向下一代国产机器人芯片的协同能力，也意味着“国产世界模型+国产芯片”开始从产业愿景走向可验证的工程实践。
这是国产世界模型首次在国产百 TOPS 级端侧芯片上实现实用化部署，智在无界在其旗舰产品Being-H-procella 中整合了多项自研推理加速算法、算子与部署模块，并针对国产芯片架构特点进行了深度优化，最终完成这一关键突破。它意味着在具身智能领域，国产模型与国产算力平台开始具备协同演进的能力，并有机会依托国内完整的产业链体系持续降低部署成本、加速产品迭代，推动世界模型真正走向规模化应用。
世界模型的商业破晓时刻，让机器人干活费用降至150元/月
机器人的商业化，最终都要回到一笔清晰的成本账。
在这一点上，机器人与自动驾驶有着相似的逻辑。两者都属于高频实时系统，无法依赖云端持续输出决策。哪怕只有一两秒的延迟或断连，也可能导致流水线机器人将螺丝拧穿电路板，或者在服务场景中失去稳定控制。同时，机器人要实现规模化普及，成本必须被控制在合理范围内，这意味着不可能长期依赖高性能 GPU 作为计算平台。
过去，世界模型往往被视为一条“更聪明、也更昂贵”的路线。它能够帮助机器人理解动态变化、物理规律和长时序后果，但显式视频预测带来的巨大算力开销，也让这类能力难以进入低成本机器人平台。
为了量化这一问题，智在无界以“单台机器人日扫码2000件快递”为例，对不同方案进行了月度算力成本测算。在同类任务下，由于难以摆脱对高性能GPU部署的依赖，NVIDIA Cosmos 及多种显式世界模型方案的月算力成本均在8000元以上，而 Being-H-Flash 的运行成本仅为约为150元，相较前者降低了98%，甚至显著低于VLA代表作π0.5。
这组数据揭示了一个重要趋势：当世界模型从显式像素生成转向隐式潜空间推理，其部署成本曲线也将发生根本性变化。
过去两年，大模型行业已经反复证明，市场对成本极为敏感。无论能力多强，如果使用成本长期居高不下，就很难形成规模化应用。对于机器人而言，高昂的算力开销显然是难以持续的。
从这个角度看，Being-H-Flash 的意义正在于重新平衡世界模型的能力与成本。它既保留了世界模型对未来交互和物理过程的建模能力，又避免将推理过程变成昂贵的视频生成任务；既支持真实机器人的闭环控制，又能够在百 TOPS 级端侧芯片上实现实时运行。
对于用户而言，这意味着不必再在“模型能力”和“部署成本”之间做极端取舍。一方面，端侧实时运行降低了对云端网络的依赖，使机器人能够在工厂、仓储、门店和家庭等复杂环境中保持稳定运行；另一方面，对国产芯片平台的支持也为整机厂提供了更灵活的供应链选择。
过去只有高端硬件才能运行的世界模型，开始具备进入更多机器人产品的可能。在仓储物流中，机器人可以更稳定地处理高速变化的包裹；在工业产线中，机器人能够根据物体运动轨迹和接触关系实时调整动作；在商超、家庭和服务机器人场景中，模型则能够更好地处理柔性物体、液体、工具使用以及多阶段任务。
当世界模型的端侧算力门槛下降，许多过去受限于成本和部署条件的场景也将被重新打开山西配资炒股，从“高成本智能”到“可量产智能”。
文章为作者独立观点，不代表实盘配资排行榜_国内配资平台排行_最大的配资公司观点
