Kairos 3.0 – 大晓机器人开源的商业应用世界模型，高效处理长视频

kairos 3.0（开悟世界模型3.0）是由大晓机器人自主研发的业界首款ace具身智能研发范式，同时也是首个面向实际商业落地且完全开源的世界模型。核心亮点包括全球首创ACE技术范式，通过“环境式采集+世界模型+具身基模型”全链路体系破解行业痛点；开悟世界模型3.0性能领先，支持多模态理解生成与高清场景编辑，已适配多款国产芯片。

Kairos 3.0是什么

Kairos 3.0（开悟世界模型3.0）是大晓机器人推出的行业首创的ACE具身研发范式、首个开源且商业应用的世界模型。Kairos 3.0是开源的高效世界基础模型，专注于学习真实世界的动态、因果关系和物理规律，通过长时序视频生成实现对世界的理解和预测。模型采用线性时间复杂度的DiT架构，结合滑动窗口、扩张滑动窗口和门控线性注意力机制，能高效处理长视频序列，生成复杂且符合物理规律的动态交互场景。Kairos 3.0具身智能提供高保真的虚拟训练环境，助力机器人更好地理解世界实现自主交互。

Kairos 3.0的主要功能

长时序视频生成：模型能生成复杂、多阶段的动态交互场景，支持长时序的视频输出，保持时间连贯性和物理一致性。
物理规律建模：通过深度学习物理规律和人类行为的底层逻辑，生成符合物理常识的动态事件，例如物体的运动、碰撞等。
多模态输入支持：支持文本、图像等多种模态输入，能够根据输入生成对应的视频内容，例如文本到视频（T2V）、图像到视频（I2V）等。
跨场景泛化能力：具备强大的泛化能力，适配多种应用场景，如仓储物流、安防监控、智能家居等。

Kairos 3.0的技术原理

视频VAE（变分自编码器）：采用WAN2.1 VAE，将视频压缩为低维的潜在表示，同时保持较高的重建保真度。例如，将形状为 $3 \times T \times H \times W$ 的视频编码为 $16 \times T /4 \times H /8 \times W /8$ 的潜在表示，压缩比达到48倍。
多模态条件编码器：用基于视觉 – 语言模型（VLM）的条件编码器，将文本提示嵌入到模型中，为视频生成提供语义丰富的条件信息。
线性时间复杂度的DiT架构：替代传统的二次时间复杂度的注意力机制，采用线性注意力与局部注意力相结合的设计，支持长视频序列的高效建模。
- 滑动窗口注意力（SWA）：关注局部时间动态，适用于短期运动连续性和局部物理交互。
- 扩张滑动窗口注意力（DSWA）：通过扩张因子扩展时间感受野，捕捉更长时间范围内的依赖关系。
- 门控线性注意力（GLA）：支持全局时间因果关系的建模，实现长时序推理和物理一致性事件演化。