宇树开源重要动作：可理解机器人与环境交互物理规律

9月15日，宇树科技宣布开源UnifoLM-WMA-0机器人世界模型-动作架构，该系统专为通用机器人学习设计，可跨多类机器人本体运行，旨在通过技术共享突破具身智能AI模型瓶颈，加速通用机器人研发进程。

双核心功能破解行业痛点

据技术白皮书显示，UnifoLM-WMA-0的核心是理解"机器人-环境"物理交互规律的世界模型，包含两大创新模块：仿真引擎可生成标注化合成训练数据，解决真实场景数据稀缺问题，每日可产出10万+样本；策略增强模块通过预测物理交互结果，将机器人决策响应延迟从500ms压缩至350ms，复杂任务成功率提升20%。以四足机器人为例，经该架构训练后，碎石坡地形通过率从60%提高至85%。

宇树科技创始人王兴兴曾公开表示，当前机器人硬件性能已满足基础需求，但具身智能AI"尚未达到技术临界点"："全球90%以上机器人仍为单功能设备，通用型产品在复杂场景下效果未达预期。"此次开源旨在汇聚全球开发者力量，共享包括代码、训练工具链及30万+标注数据集，降低具身智能研发门槛。

开源生态加速技术突破

该架构采用Apache 2.0协议开源，开发者可免费用于商业项目。中国人工智能学会专家张正友评价："这相当于向行业共享'数字大脑'开发工具，将推动'数据共享-模型迭代-硬件适配'协同创新。"目前GitHub仓库已获2000+星标，海外高校与企业团队表达合作意向，首批适配机型包括Unitree Go1四足机器人与H1人形机器人。

宇树科技承诺每季度发布架构更新，重点优化多模态数据融合能力。业内预计，该开源项目有望推动通用机器人研发周期缩短1-2年，2027年前或实现家庭服务、工业巡检等场景的商业化落地。

（网 编辑 李鹏飞）