目录
[三、"No Thinking"模式：直觉比思考更重要](#三、“No Thinking”模式：直觉比思考更重要)
[四、340 小时的"速成"奇迹](#四、340 小时的“速成”奇迹)
[五、宇树的"Android 时刻"](#五、宇树的“Android 时刻”)
🎬 攻城狮7号 ：个人主页
🔥 个人专栏 :《AI前沿技术要闻》
⛺️ 君子慎独!
🌈 大家好，欢迎来访我的博客！
⛳️ 此篇文章主要介绍 宇树 开源 UnifoLM-VLA-0 大模型
📚 本期文章收录在《AI前沿技术要闻》，大家有兴趣可以自行查看！
⛺️ 欢迎各位 ✔️ 点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝！
前言
人形机器人的故事讲到今天，大家已经不再惊叹于它们能后空翻或者快步走了。现在的焦点极其务实：你到底能干什么活？
长期以来，这恰恰是行业的痛点。我们看到的机器人倒咖啡、叠衣服，往往是针对特定任务"特训"出来的。换个杯子、换张桌子，甚至光线变一变，机器人可能就"傻"了。这种"一事一议"的专用模型，让通用机器人的落地变得遥不可及。
而宇树科技刚刚开源的 UnifoLM-VLA-0，试图打破这个魔咒。它不是教机器人某一个动作，而是试图教会机器人一种通用的物理世界交互逻辑。
一、告别"特长生"，迎接"全能王"
UnifoLM-VLA-0 最核心的标签是**"单策略多任务"（Single Policy, Multi-Tasks）**。
在过去，如果你想让机器人扫地，需要训练一个扫地模型；想让它分拣苹果，得再训练一个分拣模型。这就像给机器人装了无数个独立的 APP，每次干活得切换不同的软件。
宇树的做法是打造一个通用的操作系统。UnifoLM-VLA-0 就像一个通用的"大脑"，它用同一套神经网络参数，就能搞定协作整理桌面、文具收纳、药品取放、叠毛巾等 12 类完全不同的任务。
这种能力的背后，是机器人从"死记硬背"到"理解逻辑"的质变。它不再是机械地记忆机械臂的轨迹，而是理解了"把物体 A 放到位置 B"这类任务的底层通用逻辑。
二、VLA：当大模型长出了"手"
我们熟悉 ChatGPT 这样的语言模型（LLM），也熟悉能看懂图的视觉语言模型（VLM）。但对于机器人来说，光会说、光会看是不够的，关键是要会动。
这就是 VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作） 模型的意义。
UnifoLM-VLA-0 站在了巨人的肩膀上------它基于阿里开源的Qwen2.5-VL-7B 构建。在这个强大的视觉理解基座之上，宇树给它加了一个Action Head（动作头）。
简单来说，传统的 VLM 看到桌上的苹果，会输出文本："桌上有一个红苹果"。而 UnifoLM-VLA-0 看到苹果并接收到"把苹果给我"的指令后，会直接输出一串离散的动作序列：机械臂关节旋转多少度、手爪何时闭合、轨迹如何规划。
这一步跨越，实现了从认知空间到物理空间的直接映射。
三、"No Thinking"模式：直觉比思考更重要
在物理世界干活，实时性是第一法则。如果机器人去接一个掉落的杯子，还需要先在云端思考 3 秒钟"杯子的抛物线方程"，那杯子早就碎了。
UnifoLM-VLA-0 强调了一种**"No Thinking"** 模式。这并非指它不智能，而是指它具备了类似人类的"肌肉记忆"或"直觉"。
通过 **动作分块预测（Action Chunking）**技术，模型不是一步步挤牙膏式地预测动作，而是一次性预测未来一小段时间内的连贯动作片段。这不仅让动作极其顺滑自然，更大大降低了推理延迟。
此外，宇树还引入了 动力学约束。模型在训练时就被喂入了大量的前向和逆向动力学数据，这让它天生"懂"物理规律。比如，它知道抓起一个重物时需要更大的力，或者在快速移动时需要预判惯性。这使得它在面对人为干扰（比如你突然把积木移走）时，能像人一样实时调整，而不是只会按既定轨迹在那儿"空气抓取"。
四、340 小时的"速成"奇迹
在 AI 领域，数据通常是以"万小时"或"万亿 token"为单位的。但 UnifoLM-VLA-0 令人惊讶地只使用了340 小时 的真机数据。
这是一个非常性感的数字。它证明了只要基座模型（Base Model）足够强大（如 Qwen2.5-VL），且数据质量足够高（包含精准的空间语义和动力学信息），我们并不需要穷举全世界所有的操作数据。
这也给行业指明了一条低成本落地的路径：高质量的小样本数据 + 强大的通用预训练底座 = 高泛化能力的具身智能。
五、宇树的"Android 时刻"
宇树科技在 2024 年卖出了 5500 台人形机器人，占据了全球出货量的半壁江山。现在，他们选择开源这个核心的 VLA 模型。
这个剧本眼熟吗？这正是当年 Google 对 Android 做的事情。
硬件是躯壳，模型是灵魂。宇树显然明白，光靠自己一家公司去开发所有场景的应用是不可能的。通过开源 UnifoLM-VLA-0，他们降低了所有开发者进入人形机器人操作领域的门槛。
对于中小开发者来说，这意味着你买一台宇树的机器人，下载这个开源模型，立刻就能拥有一个只有顶尖实验室才具备的通用操作底座。你可以在此基础上开发煮咖啡、做实验、甚至贴手机膜的专用技能。
当所有的应用都跑在宇树的"大脑"和"身体"上时，生态壁垒也就建成了。
结语
UnifoLM-VLA-0 的发布，标志着人形机器人正在经历从"运动智能"（跑得快、跳得高）向"操作智能"（干细活、干杂活）的重心转移。
它不再是一个昂贵的、只能在视频里表演的大玩具，而是一个开始具备通用劳动能力的智能体。虽然 12 类任务离真正的"全能保姆"还有距离，但它证明了**"单策略多任务"**这条路是走得通的。
对于行业而言，卷硬件参数的时代可能快结束了，卷"大脑"智商的时代才刚刚开始。
开源代码：https://github.com/unitreerobotics/unifolm-vla
项目主页：https://unigen-x.github.io/unifolm-vla.github.io/
看到这里了还不给博主点一个：
⛳️ 点赞☀️收藏 ⭐️ 关注！
💛 💙 💜 ❤️ 💚💓 💗 💕 💞 💘 💖
再次感谢大家的支持！
你们的点赞就是博主更新最大的动力！