SHANGHÁI, CHINA – ACE ROBOTICS presentó hoy Kairos 3.1, su último modelo de mundo orientado a la acción, junto con Ambient Capture Engine 2.0 y tres soluciones comerciales que abarcan escenarios de comercio instantáneo, hostelería y servicios al aire libre. Los anuncios se realizaron en un foro organizado por ACE ROBOTICS durante la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial 2026, centrado en el tema de avanzar la IA física desde la 'comprensión' hasta la 'ejecución'.
El evento reunió a economistas, ejecutivos de tecnología e investigadores de IA incorporada para examinar cómo los modelos de mundo de uso general pueden pasar de la investigación de laboratorio a la implementación industrial. El foro también marcó el lanzamiento de PHYSICAL IQ, un punto de referencia unificado para la inteligencia física incorporada, iniciado conjuntamente por la Asociación de Inteligencia Artificial de Shanghái, el Instituto del Área de Bucle de Shenzhen y la sucursal de China Oriental de la Academia de Tecnología de la Información y Comunicación de China, con la participación de más de 20 universidades y socios de la industria.
'En el mundo digital, un error del modelo puede resultar en una imagen o párrafo defectuoso. En el mundo físico, una acción incorrecta puede tener consecuencias reales', dijo Wang Xiaogang, presidente de ACE ROBOTICS. 'Kairos 3.1 se construye en torno a un enfoque de primeros principios para los modelos de mundo incorporados, ayudando a los robots a actuar de manera más confiable en entornos complejos e inciertos, y acelerando la llegada del momento Kairos de la IA física'.
Kairos 3.1 está diseñado como un modelo nativamente unificado que integra inteligencia generativa, física y cognitiva dentro de una sola arquitectura, en lugar de combinar capacidades desarrolladas por separado. Construido sobre una arquitectura Transformer híbrida con un mecanismo de atención mixta compartida, unifica observaciones visuales, instrucciones de lenguaje, señales de fuerza y táctiles, y trayectorias de políticas en un espacio latente unificado. Esto soporta un bucle de 'entender, razonar, ejecutar y reflexionar', permitiendo al modelo descomponer tareas de largo horizonte, simular causa y efecto físico, clasificar acciones candidatas, ejecutar la estrategia seleccionada y evaluar el resultado para ajustes adicionales.
En el núcleo de su comprensión espacial está ACE-BRAIN-0.5. ACE ROBOTICS dijo que ha logrado resultados de última generación en 12 evaluaciones públicas que cubren comprensión espacial, navegación, manipulación y evaluación de progreso de tareas entre los modelos reportados públicamente a julio de 2026. En un escenario doméstico de lavandería, por ejemplo, un robot puede identificar relaciones espaciales entre objetos, dividir una tarea en más de una docena de pasos y verificar cada etapa en tiempo real. Si ocurre una falla, puede identificar el paso afectado y reiniciar desde ese punto en lugar de repetir toda la tarea.
Para la generación y razonamiento físico, Kairos-HomeWorld soporta la generación de escenas de hogar completo e interacción con objetos, construido sobre 300,000 planos de planta residenciales, 5,000 entornos domésticos simulados y 8,700 activos 3D que cubren seis categorías de propiedades físicas. El modelo puede simular múltiples trayectorias de acción en paralelo y clasificarlas según el éxito predicho y el costo de ejecución antes de enviar instrucciones a un robot físico. En pruebas internas, el modelo Kairos 3.1 8B logró una latencia de inferencia de 125 milisegundos en la plataforma NVIDIA Jetson Thor con precisión BF16. Su motor de cómputo interno KairosRT soporta inferencia en tiempo real en el dispositivo.
ACE ROBOTICS también introdujo lo que llama la 'Ley de Densidad de Información' para modelos incorporados: el valor de los datos no está determinado solo por su volumen, sino por si contienen información capaz de cambiar el resultado de las acciones de un agente. La empresa clasifica los datos incorporados en cinco niveles de densidad de información, de L1 a L5. En L5, los datos incorporan señales de fuerza y táctiles tridimensionales, trayectorias de recuperación de fallos y variables de entornos abiertos. Construido sobre este principio, Ambient Capture Engine 2.0 es un sistema centrado en el humano para capturar, procesar y reutilizar datos de interacción física de alta densidad. Incluye ACE Ego Kit, un wearable inalámbrico ligero con el guante ACE Sense que ofrece sensibilidad de 0.01 newtons y un error de ángulo articular de menos de dos grados, y ACE Data Engine, una plataforma automatizada de producción de datos que incorpora ACE-ViDiHand, un marco generativo de captura de movimiento de manos en 4D que lideró tres puntos de referencia públicos a julio de 2026.
ACE ROBOTICS también anunció la publicación abierta de ACE-Data-0, un conjunto de datos de interacción doméstica L5 que presenta tareas físicas complejas y anotaciones de alta precisión. La empresa también introdujo tres soluciones industriales estandarizadas: Xiaoman, una solución integrada de cumplimiento para comercio instantáneo emparejada con el robot de cumplimiento W1; Xiaoxin, que aborda las operaciones de lavandería de hotel; y Xiaotu, diseñada para operación autónoma en entornos exteriores complejos utilizando una arquitectura de 'un cerebro, muchos cuerpos'. ACE ROBOTICS también anunció colaboraciones estratégicas con PetroChina, Kuaikeda, SenseTime Shanhui y socios en la nube como Baidu AI Cloud, Alibaba Cloud, Huawei Cloud, Tencent Cloud y SenseCore AI Cloud, como parte de la iniciativa World Model Cloud Ecosystem.
Al conectar datos de alta densidad, modelos de mundo unificados, plataformas robóticas, aplicaciones comerciales y estándares de evaluación compartidos, ACE ROBOTICS busca apoyar la transición de la IA incorporada desde demostraciones técnicas individuales hasta operaciones sostenidas en entornos del mundo real.
