宇树科技宣布完全开源新一代通用人形机器人基础模型 UnifoLM-WLA-1.0。模型参数量 6B，代码、模型权重与数据集陆续开放，这是它通用人形基础模型的一次升级。UnifoLM-WLA-1.0 用约 2500 小时高质量真机采集数据训练，数据覆盖多种机器人本体与作业场景，既有宇树自家开源数据，也有第三方机器人数据。它基于 UnifoLM-ER-Flow 多模态主干网络，搭配 MMDiT 动作专家模块，主干网络负责感知与理解，动作专家负责生成连续动作。单模型即可统筹 64 项任务，其中 54 项是桌面操作、10 项是全身移动操作。搭载该模型的机器人能协同双臂、末端执行器和下半身，完成收纳餐盘、电池充电、垃圾处理、整理鞋子、整理沙发，以及在较大空间里取放物品等任务。它兼容二指夹爪和两类灵巧手，支持不同末端执行器之间切换——一套模型、一套参数，就能跨任务、跨末端执行器泛化。过去机器人 Demo 多是单一任务、单一场地、高度定制，换个环境就难复用，这正是这类基础模型想解决的老问题。宇树称，该模型在 7 项评测中领先参评的开源模型，部分空间理解成绩可比肩甚至超过头部闭源模型；它的具身推理底座 UnifoLM-ER-1-4B 在 16 项多模态感知与理解基准中有 7 项领先。这些都是宇树给出的自测结果，并非第三方统一评测。时间线上，宇树 9 月 10 日宣布开源、9 月 11 日开放首批权重，此前还开源过 UnifoLM-VLA-0 等模型。人形机器人能不能走进真实场景，最终要看一套模型能不能覆盖更多任务、更多场景。开源是加速这件事的一种方式，但离「通用劳动力」这个说法，还有相当一段距离。
