VVision
感知
从原始多模态信号中获取结构化世界信息，为理解层提供可推理输入，而非停留在像素模仿。
本页面向技术评估与合作方：VisionX 是具身 Infra 中的具身大脑。先看 VUA 与三大核心能力，再阅读架构与评测。TurboCore / ModelSwitch / AuraCore 为大脑上的软件运行时，不是一级产品。
| 层级 | 名称 | 说明 |
|---|---|---|
| 具身大脑 | VisionX | 对外技术品牌：感知、认知、决策、执行一体化的全栈具身智能大脑。 |
| 范式 | VUA | Vision·Understanding·Action 世界模型与理解层架构，非单独硬件产品。 |
| 端侧运行时 | TurboCore / ModelSwitch / AuraCore | 具身大脑上的软件模块：推理加速、多模型调度与情感交互；部署于通用算力，非 ASIC。 |
TurboCore 与 AuraCore 当前为软件推理模块与端侧运行时，部署于通用 NPU/GPU/CPU 等算力之上；并非已量产的自研 ASIC。若未来推出专用芯片，将单独发布型号、数据手册与量产状态。
三大核心能力
世界状态编码器
时空联合压缩，降低 Token 与训练成本，语义保持、流式低延迟。
表征空间动态理解
从帧间预测升级为未来状态预测，建模多种可能未来。
动作交互模型
加入动作、目标与约束，从理解世界到可交互的世界模拟。
系统架构
VUA 理解层、四层框架与端侧运行时分工。TurboCore / ModelSwitch / AuraCore 为具身大脑上的软件模块。
范式对比
VLA 与 VUA：从像素模仿到结构化理解
左右拖动中间手柄，对比「盲模仿」像素流与「真理解」语义网。隐喻来自范式差异：VLA 易停留在统计相关；VUA 以理解层为中枢压缩规律、支撑预测与规划。
像素模仿
VLA · 统计相关
结构化理解
VUA · 结构化语义网
⟷
支持键盘左右方向键微调分界
系统架构
三层认知架构：规划 — 预测 — 理解
在四层理解基座之上，VUA 构建理解层（核心）— 预测层 — 规划层的完整认知栈；演进上从像素流的 VLA，走向语义流的 VUA，再指向统一物理–语义–行动空间的具身大脑与 AGI 路径。VUA 不是对 VLA 的细调，而是以理解为中枢、从像素感知到世界理解、未来预测与自主规划的正确路线。
自上而下为决策链路与信息流隐喻：规划面向目标与约束；预测推演后果与风险；理解层托底，聚合物理、语义、空间与情感。点击「理解层」展开四大技术框架的 Bento 指标；底部按钮进入范式全文。
规划层
Planning
目标驱动决策、安全约束与重规划、多步任务规划。
决定系统「价值」：把理解转化为可执行行动。
预测层
Prediction
未来状态演化、动作后果推断、风险与异常预判。
决定「泛化」：在未见组合上仍可推演。
VUA 技术框架
VUA：具身智能理解层架构
Vision · Understanding · Action
VUA 以理解层连接感知与行动：通过物理、语义、场景与情感四类基座，将多模态输入结构化为可推理、可预测、可规划的世界状态。能力边界与评测口径见性能评测节。
点击各基座标题展开完整说明；同一栏内同时只展开一项。带锚点链接（如 #vua-1-physics）将自动滚动并展开对应基座。
TurboCore
逻辑推理运行时
- 内部基准约 2–3× 吞吐
- 约 50%+ Token 节省（对比基线）
投机解码、KV 缓存与端云协同调度。
VisionX
场景大脑运行时
双引擎经统一数据面调度，部署于通用算力
AuraCore
情感感知运行时
- P50 目标 <50ms（POC）
- 端侧隐私屏障
多模态情感特征在端侧闭环，原始信号默认不出端。
Dual runtime
具身大脑端侧运行时
TurboCore 负责逻辑推理、吞吐、时延与 Token 成本；AuraCore 负责多模态情感特征提取与语义隐私屏障。
两侧通过统一数据面与 API 协同调度，而非片上互连或独立 ASIC 产品。
| 特性 | TurboCore（逻辑推理运行时） | AuraCore（情感感知运行时） |
|---|---|---|
| 功能定位 | 逻辑推理、任务拆解、Token 压缩 | 情绪感知、共情反馈、隐私屏障 |
| 核心算法 | Speculative Decoding、KV Cache 优化 | 多模态特征融合、微表情时空分析 |
| 交互价值 | 解决「快不快、省不省」 | 解决「懂不懂、暖不暖」 |
| 隐私逻辑 | 脱敏特征上传云端 | 原始信号端侧销毁，仅输出标签 |
性能评测
指标均为特定条件下的内部基准或 POC 结果，不构成合同 SLA。
场景验证
团队及相关项目体系在教育、心理、工厂与康养等场景持续验证 VisionX 能力。截至统计时点，累计接入智能终端规模与多模态交互数据量级如下。
多模态交互数据：亿级（截至 2026 年 6 月，团队累计）
100,000+
智能终端累计接入
截至 2026 年 6 月
工程与 POC 参考指标
内部基准或 POC 条件，非合同 SLA。
2026 年 Q1 内部测评 · 实验室 / POC 验证 · 固定硬件参考配置、限定语料与标签体系；结果随硬件、场景与模型版本变化
2026 年 Q1 内部测评 · 内部基准测试 · 参考边缘算力配置；不含公网 RTT 与复杂多轮对话全链路
2026 年 Q1 内部测评 · 内部基准测试 · 固定模型规模、输入长度区间与任务集；节省比例随负载与部署拓扑变化
2026 年 Q1 内部测评 · 内部基准测试 · 固定 batch、序列长度与量化策略；实测以交付环境为准
Overview
技术汇总
以具身大脑 VisionX 为中枢，端侧运行时（软件模块）分工；下表供技术方案对照。
- 具身大脑 VisionX：以理解层为中枢，贯通感知、预测、规划与行动。
- TurboCore：逻辑推理运行时，负责吞吐、时延与 Token 成本（软件模块，非芯片）。
- AuraCore：情感感知运行时，负责端侧情感特征与隐私屏障（软件模块，非芯片）。
具身大脑与端侧运行时
| 维度 | VisionX 世界模型（理解层中枢） | TurboCore（逻辑推理运行时） | AuraCore（情感感知运行时） |
|---|---|---|---|
| 功能定位 | 理解层中枢：物理 / 语义 / 场景 / 情感四层基座融合，支撑预测、规划与行动闭环。 | 推理运行时：逻辑加速、任务拆解与 Token 成本优化。 | 情感运行时：环境情感建模、共情反馈与隐私屏障。 |
| 核心算法 | NPE 与可微物理、符号–神经语义、3D 场景图与拓扑、多模态情感张量与 ToM。 | Speculative Decoding（投机采样）、KV Cache 推理优化。 | 多模态特征融合、微表情 / 声学非言语分析。 |
| 核心指标 | 跨场景迁移：物理与语义先验可复用，抽象表征降低域偏移。 | 内部基准：约 2–3× 推理吞吐提升；约 50%+ Token 成本节省 | POC 目标：P50 端侧情感链路 <50ms；高敏特征默认端侧处理 |
| 交互价值 | 解决「是否理解世界、预测是否合理、规划是否可解释」的问题。 | 解决「快不快、省不省」的落地难题。 | 解决「懂不懂、暖不暖」的共情门槛。 |
| 隐私逻辑 | 场景知识解耦与语义屏障：高敏推理可端侧完成。 | 端云协同：数据不出端，仅上传脱敏特征向量。 | 物理隔离：原始信号瞬时销毁，仅输出情绪标签。 |
| 技术目标 | 构建可迁移的物理–语义–空间–情感统一理解基座。 | 实现边缘侧大模型的低成本、高效率普及。 | 打造具备「情感反射弧」的温情具身智能。 |
| 典型应用 | 工业制造、零售门店、智慧农业、家庭服务等复杂物理与社会场景。 | 边缘侧常驻在线推理服务（通用算力 + TurboCore 运行时）。 | 心理健康筛查、智慧教育、适老化陪护。 |