SynthesizedWorld Latent
通过融合视觉、语言、触觉等多模态信息，构建出兼具可解释性和强泛化性的世界模型。不再依赖纯黑盒端到端映射，而是更为显式地理解物理规律，在开放环境下提供可靠的决策基础，帮助机器人推理出合理动作。
具身基础模型 ORION
ORION是全球领先的分层式具身智能基础模型，开创性地采用了S3-S2-S1-S0四层分级架构。
具身基础模型 ORION
ORION的4层分级架构从时间敏感度和功能层级上对"智能决策"与"物理安全"进行了精准切分。其中，S3作为慢脑，专注于非实时的深度对话思考与长时记忆存储，负责理解复杂语义和积累经验；S2作为快脑，承担实时空间感知、场景理解与动作预测，确保在动态场景中快速完成行动计划；S1作为小脑，负责实时感知与控制执行，生成与物理世界直接交互的动作指令；而S0作为末梢层，以最高优先级硬性兜底设备运行安全，如碰撞避免、力矩限制、紧急制动等，无论上层推理如何，都能确保物理执行不越界。
在训练策略上，ORION提供了高度灵活的"双轨制"选择，以适应不同的应用场景和成本预算。首先，S0与S3均可以单独迭代训练，前者依托经典机器人学理论辅以轻量级感知网络，后者借助多模态基础大模型在互联网海量数据上的预训练能力。其次，由S1与S2组成的端侧具身基座支持两种训练路径：一是分层轻量化训练，仅需小规模数据即可快速微调出可商用的操作技能，大幅降低数据采集成本和落地周期；二是端到端全量训练，利用大规模多源数据进行联合优化，从而获得更强的泛化能力，应对开放性复杂场景。尤为关键的是，随着S3能力的不断进化，它可以通过蒸馏方式为S1+S2无限扩展动作边界，使得动作策略的探索范围从有限的真机数据跃升到无限的想象推理空间，进而达成物理智能自进化。
得益于ORION的异步分层结构，S0-S1-S2-S3各司其职，能够充分利用具身数据金字塔各层级多模态数据，即使在端侧算力受限的情况下亦可完成S3上云的分布式部署。同时，为最大程度提高模型泛化能力，ORION在S1与S2的设计上具备包括Synthesized World Latent、Stereo Vision、Self-evolving RL与Spatial Temporal Memory在内的4S特色，支持基础模型从互联网走向真实世界。
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核心优势
StereoVision
双目视觉通过显式3D重建而非单目经验式深度估计，大幅提升对未知物体的姿态感知与空间定位精度。直接保障了操作的泛化能力——无论物体大小、形状如何变化，系统都能准确计算三维位姿，有效降低任务失误率。
Self-EvolvingRL
在推理阶段，ORION支持的在线强化学习，能够实时利用执行过程中的失败案例和纠错数据，动态调整策略。这意味着机器人并非“训练完即定型”，而是不断优化自身行为，越用越聪明，真正实现数据驱动的自我进化。
SpatialTemporal Memory
专为与S0末梢层的无缝对接而设计，内置高级控制协议，通过时空记忆机制对运动轨迹进行平滑插值和预测补偿，有效消除大模型推理延迟带来的执行抖动，确保动作流畅且精准，同时保证硬实时安全性。