至简动力CEO贾鹏我的好朋友贾老师再次亮相英伟达GTC 2026大会，不过这次的身份不一样了

首次系统性分享具身智能领域研究成果，拆解了该领域迈向实际生产力的核心方法论，破解行业“通用性”与“成功率”的核心矛盾，为规模化落地提供新思路。

1. 核心技术底座：打造基于MoT架构、融合世界模型与VLA能力的大一统自研具身基座模型，实现四大“一体化”，创新引入隐空间时空思维链技术，在仿真和真实场景均达SOTA，泛化与容错能力优异，已成北美顶尖实验室对比基准。

2. 数据采集方案：推出便携式手套众包采集模式，兼顾效率与质量，可扩展多模态数据，采集的人手数据满足SFT要求，还能为工人带来额外收入，提升配合度，解决行业数据痛点。

3. 高效适配方法：发布TwinRL+DoubleRL双强化学习框架，前者借3DGS技术建数字孪生优化探索效率，后者依托基座模型做双层强化学习，实现多数下游任务20分钟达100%泛化性成功率。

4. 端侧部署能力：在英伟达技术支持下，基于NVIDIA Thor平台完成模型端侧优化，成为行业首个实现端侧实时推理与训练的企业，工人无需编程即可简单示教机器人新任务，适配工厂生产、数据保密等需求。

具身智能正处于从Demo走向生产力的关键阶段，至简动力将持续打磨方法论，借数据飞轮效应提升模型能力，最终迈向通用具身智能。GTC至简动力