大晓机器人联合香港中文大学多媒体实验室、深圳河套学院共同推出全球首个全屋生成与物体级交互的世界模型框架——Kairos-HomeWorld，为具身人工智能训练提供突破性解决方案。该框架通过四阶段分层生成架构，首次实现从文本指令到结构完整、物理合规且支持交互操作的全屋三维场景生成，解决了传统室内场景生成技术中存在的全局一致性差、物理错误频发、场景不可交互等核心难题。
技术实现层面，该框架采用创新性的K-D树结构化表示方法，将真实住宅平面图转化为分层文本结构，有效避免房间重叠、拓扑断裂等传统生成方法的缺陷。通过"俯视图全局初始化+第一人称细节漫游"的分层策略，系统以3D建筑外壳为锚点，确保场景几何稳定性。视觉语言模型构建的递归闭环校验机制可自动修正物理违规现象，将家具布局碰撞率控制在行业领先水平。在物体交互层面，表面中心物体放置算法使每个场景平均包含15个可操作物体，支持抓取、移动、堆叠等物理交互操作，物体密度指标达到4.16。
为支撑技术落地，研究团队同步开源全球规模最大的中国家庭全屋3D数据集，包含30万套真实住宅平面图和5000个完整仿真场景。该数据集覆盖从30㎡小户型到200㎡大户型，完整还原南北通透布局、封闭式厨房、独立阳台等本土居住特征，甚至包含老旧小区非标准户型。相比欧美数据集普遍存在的"水土不服"问题，此数据集通过多阶段自动化处理流程完成矢量化标注，包含门窗位置、功能分区等全维度信息，为机器人训练提供符合中国家庭习惯的真实场景。
在应用层面，Kairos-HomeWorld已在大晓机器人的具身智能训练中取得显著成效。演示视频显示，输入"新中式90平米两室一厅"指令后，系统快速生成符合本土习惯的空间结构，自动完成家具布局和物理属性物体生成。机器人可执行"全屋物品整理"复杂任务，按照客厅、厨房、卧室的动线顺序，完成打开冰箱、倒洗衣液、拉开窗帘等15类交互操作。相比传统仿真环境，该技术使机器人训练成本降低60%，场景生成效率提升4倍，训练周期缩短70%，有效解决实地采集面临的场地运维、家具损耗等现实问题。
该数据集的开源计划将进一步推动行业发展。研究团队表示，后续版本将持续扩充地域和装修风格样本，加入更多中国家庭特有物品与交互场景。这项突破不仅为具身人工智能的国产化落地提供核心基础设施，更通过降低研发门槛，加速服务机器人进入中国家庭的进程。相比北美Figure AI公司依赖实体住宅的训练模式，Kairos-HomeWorld的虚拟仿真方案在成本效益和规模化拓展方面展现出显著优势，标志着中国在具身智能领域取得重要技术领先。
