宇树机器人，终于长脑子了！

近日，宇树科技宣布完全开源新一代通用人形机器人基座模型 UnifoLM-WLA-1.0，刷新全球开源模型多项评测SOTA。宇树人形机器人“四肢发达、头脑简单”的刻板印象，正在被打破。

一套模型，64种活

过去的人形机器人，每个任务往往需要单独训练一个模型。而 UnifoLM-WLA-1.0 的核心突破在于：单模型统筹64个任务。

其中54项是桌面精细操作：叠毛巾、叠衣服、收纳餐盘、电池充电、整理厨房浴室；另外10项是全身移动操作：倒垃圾、把衣服放进洗衣机、铺床、整理沙发、取蔬菜。

更关键的是，这套模型不绑定单一末端执行器，能同时适配平行夹爪和两类灵巧手。装什么样的“手”，它都能干活。

比肩闭源，开源SOTA

在多项具身推理评测中，UnifoLM-WLA-1.0 刷新全球开源模型SOTA，甚至比肩头部闭源模型。

据官方数据，其核心推理模型在空间规划任务 EGO-PLAN2 中得分55.1，而 RoboBrain2.0-7B 仅为33.23；在空间指代理解 REF-SPATIAL 上得分61.7，远超 Pelican-7B 的22.3。部分空间能力被媒体评价为“超过GPT-6”，不排除有夸张的成分。

先理解世界，再动手

这套6B参数模型建立在约2500小时高质量真机数据之上，融合500万+具身推理训练样本，包含三大能力：

具身推理：理解空间、物体和任务意图；

动态区域预测：动手前先预测交互会让场景哪里发生变化；

离散动作学习：将连续的手臂、手指、身体运动转化为模型可统一预测的“动作词元”，实现手、臂、下半身协同控制。

为什么重要

人形机器人的瓶颈已不在硬件。宇树已量产数万台机器人，但大多仍被困在实验室——能走能跳，却干不了实际的活。

UnifoLM-WLA-1.0 的全面开源，意味着降低算法部署门槛，让更多开发者能在同一套基座上做应用。从“四肢发达”走向“头脑灵活”，从表演走向干活。

目前代码、模型权重和数据集已在项目主页上线。

本文基于公开网络信息整理，仅供参考，不构成投资建议。

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