Open-RAIL 运营中

Open-RAIL 是中国移动向全球开源的具身智能通用工程底座，同时是行业内首个连接 VLA/WAM 模型与机器人本体的通用神经系统。Open-RAIL 在框架层面打通推理—执行—数据回流—模型迭代闭环，并行流水线让动作平滑度提升两个数量级，端边云部署代码零改动，新机器人接入从以周计压到以小时计，新模型仅需 50—100 行代码。目前已适配 4 款异构机器人、支持 10 个主流模型，移动星厨机器人已在杭州常态化运行。

推理执行：将观测、推理、控制拆成三条并行流水线并配合两级平滑策略，让关节加速度标准差从 10+ rad/s² 降至 0.1 rad/s²，动作又稳又顺。
端边云部署：推理统一放在 Server 端，机器人侧只负责执行，改一处连接地址即可在端、边、云之间按需切换，算力不再限制模型选择。
异构适配：通过轻量级硬件抽象层和统一模型接入约定标准化控制与状态接口，换机器人、换模型无需推倒重来。
数据闭环：数据采集内嵌进每次推理执行，多视角图像、关节状态、推理结果自动归档为开箱即用的标准格式，可直接喂入下一轮训练。
推理与遥操混合：模型跑偏时人工可随时介入纠偏，纠偏轨迹与原始轨迹时间戳严格对齐并行保存，每次人工纠偏都是一次高质量定向教学。
“推-采-评”闭环：把模型推理、机器人执行、数据回流、模型迭代打通成通用闭环，填补行业空白，让效果可批量复制到更多机器人与模型上。

微信关注回复“开源”，加入AI开源项目交流群
并行流水线推理架构：针对 VLA/WAM 模型推理延迟与机器人控制周期之间 30—50 倍的差距，Open-RAIL在机器人侧将观测、推理、控制拆为三条并行流水线：观测线程持续采集环境与关节状态，推理线程持续计算动作块，控制线程持续向下位机下发指令，三者互不等待，从而消除串行等待造成的动作卡顿。
两级在线动作平滑：模型输出的是离散动作点，直接执行会产生高频加减速冲击。Open-RAIL 在框架层面实现块内、块间两级平滑策略，全部在线实时计算，无需修改模型权重或后训练，即可将关节加速度标准差从 10+ rad/s² 降至 0.1 rad/s²，让硬件不再承受高频冲击。
Server-Client 端边云解耦：系统将推理统一抽象到 Server 端，机器人本体（Client）只负责动作执行与状态上报。Server 可部署在本体、边缘算力或云端，代码完全一致，仅需修改连接地址，即可实现端、边、云三种部署形态的零改动切换，使模型规模不再受本体嵌入式算力约束。
硬件抽象层与统一接入约定：Open-RAIL 抽出轻量级硬件抽象层（HAL），将控制指令、状态读取、动作执行标准化封装，新机器人只需实现底层适配并完成注册，上层逻辑完全复用；模型侧同样定义统一推理接口，新模型实现标准接口即可接入，通常只需 50—100 行代码，把跨本体、跨模型的适配成本降至最低。

确认环境：准备 Python ≥ 3.10 的 Linux 环境，服务端需 NVIDIA GPU + CUDA + PyTorch，客户端按机器人要求安装厂商 SDK 或 ROS，两侧通过 ZMQ 在同一局域网内通信即可。
获取代码：从 Gitee、GitHub 或焕新社区克隆仓库（git clone https://gitee.com/cmcc-tao/open-rail.git）。
安装依赖：创建 conda 环境后执行 pip install -e .，会自动注册 vla-server 和 vla-web-client 两个命令行入口。
启动服务端：运行 python run_server.py --model_type <模型类型> --model_path <权重路径>，加载所选 VLA/WAM 模型并通过 ZMQ 暴露推理端点。
启动 Web 客户端：运行 python run_web_client.py（默认读取 conf/default_conf.yaml，监听 9000 端口），可用 --conf 指定自定义配置。
验证连接：浏览器打开 http://localhost:9000，能看到 Web 界面、相机画面与机器人状态就绪即说明启动成功，选择任务后即可驱动机器人。
仿真起步（无真机）：在 conf/robots_conf.py 中把 Mock 后端的 dataset_path 指向 LeRobot 数据集，配合 --model_type mock 即可先验证全链路。
真机执行：修改 conf/*.yaml 中的 robots.type 为目标适配器（agibot_g1 / ti5_t170c / navi_wa2），并按文档配置相机话题和 action_layout 后同样两条命令启动。
端边云切换：无需改代码，只修改配置中的服务端网络地址字段，可让推理跑在本体、边缘或云端。
获取数据与评估：每次运行自动产出 LeRobot 风格 Parquet 训练数据和 eval/ 评估日志（JSON/CSV），开箱即用直接回流训练；”推理+遥操纠偏”混合模式计划 10 月开源。

动作又稳又顺：三线程异步流水线加两级在线平滑在框架层消除 30—50 倍的推理-控制频率差，关节加速度标准差从 10+ rad/s² 降到 0.1 rad/s²，且不改模型、不限模型架构。
一次适配处处复用：轻量硬件抽象层加统一接入约定，让新机器人接入从以周计压到以小时计、新模型接入仅需 50—100 行代码，上层逻辑完全复用。
算力不再是门槛：服务端-客户端解耦架构下推理统一放 Server 端，只改一处连接地址即可零代码切换端、边、云部署，嵌入式设备也能驱动大模型。
运行即采集即评估：数据采集和评估日志内嵌进每一次推理执行，自动产出开箱即用的 LeRobot 风格数据与可复现的耗时指标，打通”推-采-评”闭环。
人工纠偏即教学样本：混合遥操模式下可随时暂停、介入纠偏、恢复，纠偏轨迹与原始轨迹时间戳严格对齐并行保存，直接成为高质量定向训练数据。
经过真实场景验证：移动星厨机器人已在杭州园区常态化运行，日均出咖啡超百杯、单杯 90 秒全流程，长序列任务全程模型自主决策，实证底座价值。

项目官网：https://cmcc-tao.github.io/open-rail/

商用服务机器人：如已落地的”移动星厨”，完成咖啡制作、微波炉加热餐食等长序列服务任务，日均百杯咖啡、单杯 90 秒全流程，多订单并行全程模型自主决策。
工业巡检值守：在变电站、机房、厂区执行设备巡检、仪表读数、异常报警等重复性值守任务，端边云部署让大模型推理可放在边缘或云端，本体无需大算力。
养老与医疗辅助：端茶递水、物品递送、康复辅助等场景，平滑执行能力保证机器人与人近距离交互时的安全性与柔和度。
科研与教学实验：高校与初创团队用 Mock 仿真后端零硬件起步，快速验证 VLA 模型效果；新模型接入仅需 50—100 行代码，研究者专注模型创新、免于搭建工程管线。