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宇树机器人,终于长脑子了!
行家说机器人 · 2026-09-14

行家说机器人

 

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。

END

 

 

 

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