模型

智元于 2026 年 10 月发布的具身智能模型预览版，以世界推演动作模型 WRAM 为核心；智元称其在三项具身智能基准上排名第一，并计划在 2026 年底前完全开源。

中国 AI基础模型机器人

FLUX 3 是 Black Forest Labs 于 2026 年 7 月 23 日宣布的多模态模型系列，涵盖图像、视频、音频和动作预测。其视频模型于 2026 年 8 月 4 日正式开放。

多模态机器人生成式模型

Robostral Navigate 是 Mistral AI 的首个具身导航模型：80 亿参数，只靠一台普通 RGB 摄像头和一句自然语言指令，就能带动轮式、足式或飞行机器人移动。

机器人计算机视觉欧洲 AI

π0.7 是 Physical Intelligence 发布的通用机器人操作模型，在多种灵巧任务上达到微调专用模型的水平，并能听从新的语言指令、把已有技能重新组合用于没见过的场景。

基础模型多模态机器人

NVIDIA 预告了 Isaac GR00T N2，这是一款基于世界动作模型架构的新一代机器人基础模型；公司称其在新任务、新环境中的成功率是领先 VLA 模型的两倍以上。

基础模型机器人人形机器人

NVIDIA 面向人形机器人发布的开放推理型视觉-语言-动作模型，2026 年 3 月发布，可在真实环境中商用，并用大规模机器人操作数据训练。

开源基础模型机器人

Reka Edge 是 Reka AI 于 2026 年 3 月 11 日发布的 70 亿参数视觉语言模型，可接收图像、视频和文本并输出文本，主打在笔记本电脑、手机和小型端侧设备上本地运行。

开源多模态机器人

GWM-1 是 Runway 发布的首个「通用世界模型」，以自回归方式实时逐帧生成 720p 视频，并可由相机位姿、机器人指令或音频驱动。

多模态机器人生成式模型

Physical Intelligence 于 2025 年 11 月 17 日发布的机器人模型，同时用演示、人类纠正和机器人自主经验训练，据公司报告在制作咖啡、折叠衣物和装配纸箱三类任务上成功率超过 90%。

基础模型机器人推理

Google DeepMind 的机器人模型组合：负责动手的 Gemini Robotics 1.5 与负责规划、会调用工具的 Gemini Robotics-ER 1.5。

智能体与工具调用多模态机器人

Skild Brain 是 Skild AI 开发的通用机器人基础模型，在包含 10 万台不同机器人的虚拟环境中训练，可装配到现有机器人硬件上，而不是为单一任务专门设计。

企业软件深度学习基础模型

π0.5 是 Physical Intelligence 于 2025 年 4 月发布的视觉-语言-动作模型，主打开放环境泛化，通过混合多种异构数据共同训练，能让移动机器人整理从未见过的房间。

深度学习基础模型多模态

Isaac GR00T N1 是 NVIDIA 于 2025 年 3 月 18 日发布的人形机器人开放基础模型。它可针对具体机器人或任务再做后训练，并把负责规划的模型与负责快速运动的模型组合在一起。

开源基础模型机器人

Gemini Robotics 是 Google DeepMind 的视觉-语言-动作模型，建立在 Gemini 2.0 之上，直接输出物理动作控制机器人，2025 年 3 月 12 日公布。

多模态机器人计算机视觉

智元机器人于 2025 年 3 月 10 日发布的通用具身模型基座，采用视觉—语言—潜在动作架构。在智元对五项任务的测试中，平均成功率从 46% 提升到 78%。

中国 AI基础模型多模态

Helix 是 Figure 2025 年 2 月发布的人形机器人视觉-语言-动作模型，分两个速度层，用约 500 小时遥操作数据训练，全部在本机 GPU 运行。

深度学习基础模型多模态

NVIDIA Cosmos 是一组世界基础模型，可生成符合物理规律的视频，用于训练机器人和自动驾驶汽车，2025 年 1 月以开放权重发布。

开源基础模型机器人

π0 是 Physical Intelligence 发布的通用机器人策略，从 30 亿参数的视觉语言模型改造而来，用流匹配输出连续动作，能以每秒最多 50 次的频率驱动机器人完成灵巧操作。

深度学习基础模型多模态

OpenVLA 是一个 70 亿参数的开源视觉-语言-动作模型，在 97 万条真实机器人演示上训练，权重、代码与微调工具一并公开，让其他团队能在自己的机器人上微调和部署。

开源基础模型多模态

Octo 是一个开源的通用机器人策略，用 80 万条机器人轨迹训练的基于 Transformer 的扩散模型，可以直接控制多种机器人，并能高效微调到新的机器人配置。

开源深度学习基础模型

NVIDIA 于 2024 年 3 月提出的面向人形机器人的通用基础模型计划，2025 年 3 月发展为开放的、可完全定制的 Isaac GR00T N1，并随模型放出训练数据与评测场景。

基础模型机器人人形机器人

RT-2 是 Google DeepMind 2023 年 7 月 28 日公布的视觉-语言-动作模型，把图像和文字指令转成机器人动作，陌生场景成功率从 32% 升至 62%。

多模态机器人计算机视觉

RT-1 是一个控制真实机器人的变换器模型，用 13 台机器人历时 17 个月收集的超过 13 万个回合训练，在 700 多条指令上报告了 97% 的成功率。

研究史基础模型多模态

Gato 是 DeepMind 于 2022 年 5 月公布的通用智能体。同一套网络权重可处理文本、图像、Atari 游戏和机器人控制，目标是覆盖多种任务与具身形态。

研究史智能体与工具调用多模态