库东投资机器人参考丨普渡连发两大具身智能重磅成果：PuduFM1.0大模型与PuduAgent通用平台

5月11日至12日，普渡机器人接连发布两项重要成果：具身智能大模型PuduFM 1.0，以及通用具身智能体平台PuduAgent。

PuduFM 1.0：三大核心技术维度

5月11日发布的PuduFM 1.0实现了对三维空间的深度感知与推理、面向未来的物理状态预测、在真实交互中持续进化的学习机制。

模型采用Physical Intuition Model与Vision-Language-Action深度耦合的架构。PIM专精于物理规律的隐式表征与建模，能够预判“杯子倾斜45度水会洒出”等物理结果，输出物理直觉特征与价值评估；VLA承担实时感知与精细控制，实现语言、视觉、动作三大模态在统一特征空间内的深度对齐。

模型采用三阶段训练法：预训练阶段利用海量互联网数据构建物理常识与多模态基础；第二阶段在World Simulator中进行强化学习打磨决策能力；第三阶段通过真实世界交互与人在环（Human-in-the-Loop）反馈持续迭代校准。

依托全球13万台商用机器人、覆盖80多个国家和地区，普渡每年积累3650万小时导航数据和1580万小时操作数据。其中导航数据为机器人第一视角的“亲历者记忆”，包含真实深度信息与空间尺度感；操作数据通过“无感采集”模式获取，操作人员日常工作即可完成数据收集。

PuduAgent：通用具身智能体平台

5月12日发布的PuduAgent是一个面向物理世界的通用具身智能体平台，包含三层架构：

系统层（PuduAgent OS）提供运行环境与认知基座。其中Agent Core是多尺度任务规划与动态调节反馈闭环的智能核心，能够在万平级复杂商业空间中完成跨楼层、超长程任务规划；Agent Memory引入工作记忆、情景记忆和记忆压缩抽象三层机制，解决长程任务中的目标漂移问题；Agent Runner确保感知、规划、控制在毫秒级延迟内完成闭环。

能力层（PuduAgent Skills）将导航、操作、交互等能力抽象为标准化的原子技能库，支持动态加载、跨形态适配和模型无关调度。

安全层（PuduAgent Safety）提供执行前的可行性判断、风险预判与异常干预机制。