Naver Labs Europe发布了能够让自律行驶机器人更高效完成各项任务的通用AI编码器"DIVINE"。

23日，Naver Labs Europe宣布，已公开一款名为"DIVINE"的通用编码器，可将图像理解、空间感知、人体识别等多种视觉AI功能整合为一体进行处理。

编码器是一种将机器人通过摄像头、激光雷达（LiDAR）等传感器采集的数据，转换为AI模型可处理格式的装置。自律行驶机器人此前通常需要同时搭载多个AI编码器。在传统方案中，位置估算、深度计算、空间理解、人体识别等不同任务分别由各自独立的AI模型和编码器来处理，对同一输入数据进行多次重复运算，由此导致内存占用量和计算量过度增加。

DIVINE正是将上述多个编码器整合为一的通用编码器，能够支持从图像理解到空间及人体识别的各类视觉AI功能。Naver Labs Europe采用"多教师蒸馏（Multi-Teacher Distillation）"技术，将各领域专用AI模型的核心知识压缩至单一模型之中，从而实现了这一通用编码器。

借助DIVINE，机器人仅凭一个编码器便可完成多种AI任务。尤其是在人与机器人共同生活或协同作业的环境中，即便计算资源有限，也能快速感知周围状况并作出响应。

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DIVINE实验结果示意图／Naver Labs Europe

在实际实验环境中运行DIVINE的结果表明，计算负担显著降低，性能则得到大幅提升。与搭载多个编码器的方案相比，编码器内存占用量减少约90%，编码处理速度最高提升12倍。此外，机器人整体内存占用量降低约62%，系统处理速度最高提升4倍。

传统的机器人用AI模型由于运算量庞大，通常需要在服务器或高性能计算设备上运行，而DIVINE仅需较少的内存和计算量即可执行上述AI功能，从而大幅提升了其在机载环境（onboard）中的实用性。这也意味着，未来可在更多形态的机器人上部署高性能AI，具有广阔的应用前景。

此外，DIVINE在设计上支持便捷扩展新的AI功能——每当AI模型升级时，无需引入搭载新模型的新机器人，只需对现有机器人上的DIVINE进行更新，即可轻松提升性能。

Naver Labs视觉组组长李东焕表示："全球范围内，为推动实体AI（Physical AI）的商业化落地，机器人大脑轻量化已成为业界重要议题。DIVINE将有助于降低AI机器人在日常生活及工业现场全面普及的门槛。"

此外，与DIVINE相关的两项研究成果分别入选"欧洲计算机视觉学术大会（ECCV）2024"和"计算机视觉与模式识别学术大会（CVPR）2025"，其技术实力获得国际学术界认可。

金永进 记者