、模型工厂、评测中心三大模块，形成覆盖“数据处理—模型训练—验证反馈”的全链路研发体系，显著缩短开发周期。在“大脑”层面，宇树科技通过真机采集大量数据进行训练，使高性能通用机器人能够更好地理解自然语言指令、环境感知交互，并生成相应的动作策略，向真正的“具身智能”迈进。同时，公司积极探索开发机器人具身智能模型，旨在构建能够预测自身与环境交互状态的具身大模型，通过预测未来与物理世界的交互过程动态优化决策性能，并结合模仿学习与强化学习的优势，大幅压缩算法迭代和任务适应周期，加速从仿真到实物的迁移。在“大脑”相关具身大模型技术研发进展方面，宇树科技目前在WMA模型与VLA模型两大技术路线上均有所布局与投入，并先后于2025年9月、2026年1月开源发布了通用WMA模型“UnifoLM-WMA-0”与通用VLA模型“UnifoLM-VLA-0”，取得了较为显著的研发成果，整体研发能力与技术成熟度已位居行业领先梯队。2026年5月底，宇树科技正式发布迭代产品WVLA2.0具身智能大模型，全面升级机器人自主决策、抗干扰运行、多任务协同处理等核心能力。该模型同步适配G1人形机器人，可在存在外部干扰的复杂环境中，脱离远程人工操控，独立完成物品识别、分类收纳、精准归置、场景适配等全流程自主作业，顺利实现会议室自主整理等复杂生活化场景落地，突破了行业内多数大模型仅能执行简单指令的技术局限，大幅提升了人形机器人的自主智能水平。（厉平）
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