智元机器人推出的业内机器人世界模型平台（简称“zan智”）是业内首个将AI大模型与机器人控制深度融合的开放平台，标志着机器人智能化迈入新阶段。首个世界该平台不仅为开发者和研究人员提供了强大的智元n智工具集，也为企业应用和教育场景打开了新的机器可能性。以下将从平台功能、人推使用方法、出机核心玩法和进阶攻略等方面进行详细解析。器人

zan智平台的模型核心功能是构建和模拟机器人世界模型，通过AI驱动的平台虚拟环境，让机器人在其中进行自主学习和任务执行。业内用户可以通过平台提供的首个世界编辑器创建3D场景、设定物理规则、智元n智配置机器人模型，机器并通过内置的人推AI训练模块进行强化学习或模仿学习。这一过程不仅需要对机器人动力学有一定了解，出机还需要掌握基本的AI训练流程。

对于初次接触zan智的用户，建议从官方提供的示例项目入手，熟悉平台的基本操作。例如，官方提供了“机器人抓取训练”、“自主导航模拟”等经典案例，这些案例涵盖了从环境搭建到模型训练的完整流程。用户可以下载这些项目，运行并观察机器人的行为，然后尝试修改参数，观察变化。这一阶段的重点是理解平台的界面逻辑、数据流和基本操作。

掌握基础后，用户可以尝试自定义场景。zan智平台支持导入外部3D模型（如Blender、Maya等建模工具导出的格式），并允许用户自定义物理属性（如摩擦系数、重力加速度等）。用户可以通过拖拽组件的方式构建机器人结构，例如添加机械臂、传感器、驱动器等模块。平台还提供可视化编程界面，用户可以通过节点连接的方式设计机器人的行为逻辑，例如“检测物体→抓取→移动→放置”等流程。

在高级玩法方面，zan智平台的AI训练模块是其核心亮点之一。用户可以选择使用强化学习（RL）或模仿学习（IL）来训练机器人完成特定任务。强化学习需要定义奖励函数，例如机器人成功抓取物体获得正奖励，碰撞障碍物获得负奖励。平台内置了多种强化学习算法（如PPO、DQN、SAC等），用户可以根据任务复杂度选择合适的算法。而模仿学习则适用于已有示范数据的情况，用户可以通过录制人类操作或已有机器人行为，让AI模型进行模仿学习。

为了提高训练效率，zan智还提供了分布式训练支持，用户可以将训练任务部署到本地GPU集群或云端计算资源，加速模型收敛。平台还支持模型导出功能，用户可以将训练好的AI模型导出为ONNX或TensorRT格式，部署到真实机器人设备上进行实际测试。

对于企业和开发者而言，zan智平台还提供了API接口和SDK，支持与ROS（机器人操作系统）集成，便于构建复杂的机器人应用系统。例如，用户可以将zan智训练好的AI控制器与真实机器人通信，实现远程控制、自主导航、物品分拣等功能。同时，平台还支持多机器人协同训练，用户可以创建多个机器人在同一个环境中进行协作或竞争，模拟现实中的多智能体场景。

在学习资源方面，智元机器人官网提供了详细的文档、视频教程和开发者社区，用户可以通过这些资源快速上手。平台还设有挑战赛和开源项目激励计划，鼓励开发者提交创新项目，优秀项目可以获得技术支持和资金奖励。

zan智平台为机器人开发者提供了一个从仿真到部署的完整闭环，无论是学术研究还是商业应用，都具有极高的价值。通过合理利用平台的功能，结合AI训练和机器人控制技术，用户可以创造出高度智能化的机器人系统，推动机器人技术的发展。