宇树科技开源60亿参数「机器人大脑」UnifoLM-WLA-1.0，一个模型能干64种活

发生了什么

9月10日，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（60亿参数的视觉-语言-动作 VLA 模型），代码、模型权重、配套数据集同步开放。这个模型做的是「端到端」的事：把看见的画面（视觉）+ 听懂的指令（语言）+ 执行的动作（动作）打通成一条链路，直接输出机器人关节该怎么动。它用约 2500小时真人遥操作数据训练（不是仿真数据），在宇树 G1 人形机器人上无需为单个任务重新微调，就能完成 64项任务——其中10项是全身移动操作（倒垃圾、铺床、收纳等），54项是桌面精细操作（叠毛巾、拧瓶盖、分拣等），还同时适配平行夹爪和两类灵巧手。多项具身推理评测刷新了全球开源模型的SOTA，部分能力可媲美头部闭源模型。

对我有什么用

过去机器人「换个任务就要重新训练一遍」，成本高到只有大厂玩得起，这是人形机器人迟迟走不进生活的最大卡点之一。宇树把训好的「机器人大脑」连同「教材」（数据、代码、框架）免费开放，等于在机器人领域做了一件类似「安卓开源」的事：中小团队、高校实验室不用从零采数据、训模型，站在这个底座上就能快速开发自己的机器人应用，会显著拉低整个行业的研发门槛、加快落地速度。

我可以怎么做

• 看个热闹也好看：这说明「能自己干家务、能进工厂干活」的人形机器人，离普通人越来越近了——核心算法正在从实验室黑盒变成人人可改的开源项目。
• 真想上手：宇树此前已全量开源的 UnifoLM-VLA-0 模型（基于 HuggingFace 的 LeRobot 框架）现在就能玩，没真机也能在 LIBERO 仿真环境里跑「叠积木、整理桌面」等任务；几千元的3D打印小机械臂 + LeRobot 库（Apache-2.0协议），学生党在家就能走完「采数据→训练→部署」全流程。
• 关注落地场景：家用服务机器人、工业分拣与巡检会是最先受益的方向。

温馨提醒

• 截至9月11日发稿，WLA-1.0 官宣「代码、权重、数据集同步开放」，但部分下载链接尚未放出，想直接 git clone 的朋友建议先关注项目主页等待。
• 该模型原生针对宇树 G1 硬件优化，直接迁移到其他品牌机器人需要大量适配调优，跨硬件泛化仍是行业难题。
• 在遮挡、光线剧烈变化、物体形态非标等复杂环境里，抓取成功率会下降，长时序任务仍有中断风险，现阶段仍需要人工安全兜底，离「完全放手」还有距离。
• 权重最终采用什么开源协议请以上线后 LICENSE 为准，上产线前务必先确认授权范围。