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频繁上线机器人AI模型靠硬件起家的宇树科技画风变了

频繁上线机器人AI模型靠硬件起家的宇树科技画风变了频繁上线机器人AI模型靠硬件起家的宇树科技画风变了_东方财富网

三者协同的目的在于，为后续WLA模型训练提供统一的多模态表征基础，亦即让机器人看到的事物、接收到的指令、预测的未来变化以及“编码”后的动作，都能在一个共享的语义空间里对齐。

王兴兴表示，机器人智能是公司非常重视的方向，他本人近些年投入精力最多的，也正是机器人AI模型的训练。

伴随公司上市，宇树还将投入近半的IPO募集资金，用于智能机器人模型研发。

据介绍，UnifoLM-ER-Flow这款多模态模型，将具身推理、未来动态区域预测与离散动作学习三项任务结合起来，不仅能看懂眼前的空间事物，还能预判接下来的交互动作会引发什么变化，并将机器人的物理动作“翻译”为可供模型理解和学习的“动作编码”。

当宇树构建起机器人本体硬件和“小脑”运动控制算法的壁垒之后，这家明星公司开始发力补齐“大脑”这块拼图，频繁发布各类机器人模型。

对于固定场景，如果做足够的数据采集，很多机器人模型的成功率可以达到100%。

但是如果机器人接触的物品或者环境稍微变化，模型的成功率就会严重下降。

真机演示画面激发机器人落地的市场想象力，UnifoLM-WLA-1.0模型是如何实现的？