盖世汽车获悉 近日，跨维智能联合香港中文大学（深圳）、佛山大学、华南理工大学发布TaskAnchor。该技术通过引入历史上下文，使预训练的具身模型能够利用执行历史识别当前任务状态，从而完成更复杂的长程任务。
针对长程操作中因当前画面信息不足导致的任务状态混淆问题，TaskAnchor通过轻量适配器，将历史信息分别接入具身模型原有的语言和视觉接口。其采用两条互补路径：一是输出任务状态坐标，以归一化标量表示任务当前的语义执行阶段；二是通过上下文自适应测试时训练模块，将历史视觉特征转化为残差叠加到当前视觉特征上，补充影响动作选择的历史证据。
在RMBench基准测试的单任务训练设置下，TaskAnchor将π₀.₅模型的平均成功率从14%提升至79%，且每个动作块的额外推理开销仅为2.08毫秒。在真机实验中，基于TaskAnchor-XVLA架构的机器人在人类提示物体匹配、重复抬起积木三次及薯片袋结算三类任务中，均实现25次尝试全部成功，而基线模型的成功次数分别为0次、1次和4次。
在包含26个长程任务的RoboMemArena基准测试中，相比π₀.₅基线，TaskAnchor的完整任务成功率和累积成功率分别提高28.5和35.5个百分点。此外，TaskAnchor的π₀.₅版本增加约2693万参数，在RMBench和RoboMemArena上的单动作块推理耗时增量分别为2.08毫秒和2.16毫秒。
跨维智能是一家自研生成式具身智能引擎的企业，此前已推出国产自研具身仿真引擎DexVerse及世界模型DexWorldModel，并在智能制造、商业文旅等50余个场景推进落地。
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