RewardAI 发布机器人基础模型 OM-1：纯人类数据零样本泛化

9 月 15 日，RewardAI 正式发布 Omnibody 技术栈与首个机器人基础模型 OM-1（团队核心成员含陈旺、朱易峰、付振平等）。OM-1 的核心原则是「One Model, One Data Interface, Any Body」：同一模型无需针对具体机器人微调，即可零样本控制桌面机械臂、工业机械臂乃至人形机器人（配合 7 自由度 Omnibody Hands 使用）。据 Yifeng Zhu 转发的介绍，数据采集方式是人戴上 Omnibody Hand 进行约 30 分钟的人类示教，不走遥操作路线。发布当日消息被 Zipeng Fu、Yifeng Zhu 等多位研究者高密度转发扩散，多位 OpenAI 研究者亦转发称赞其动作流畅度。

已确认

• 训练方式：直接从人类操作数据学习，无需遥操作数据或机器人本体数据，也不做预训练/后训练两阶段拆分与机器人专项微调，从人类动作学到的技能可直接跨机器人迁移
• 能力表现：接近人类水平的灵巧度与效率，支持多机器人协作；官方展示视频均为实时播放、无加速
• 涌现行为：双臂执行任务时会学习互相补偿对方失误；模型可判断何时重试、何时适应对抗性扰动、环境变化过于剧烈时何时停止
• 任务效率：长程任务被压缩为短任务——四手协同手机包装、调酒、叠衣服可在 30 秒内完成；团队强调「效率即 ROI，ROI 决定机器人能否被部署」
• 发布内容包含 Omnibody 技术栈（含 Omnibody Hand）与 OM-1 模型，覆盖跨机械臂到人形机器人的统一数据接口
• 部分转发帖（如 kenziyuliu、zipengfu 的多条转发）将发布方写作 Physical Intelligence，与多数帖子所称的 RewardAI 表述不一致，团队归属以 RewardAI 官方账号发布为准
• 机器人研究者 ToruOO 在讨论「哪些方向不会被下一代 LLM 直接解决」时，认为硬件-算法协同设计仍是值得深耕、不易被直接替代的方向，并以 Reward AI 当日发布的 Omnibody 系统为例

尚未确认

• 「零样本跨本体泛化」与「接近人类水平灵巧度」目前主要来自官方展示视频与团队自述，尚缺独立第三方复现或评测验证

为什么重要

• 在硬件月月迭代的背景下，零样本跨本体泛化若成立，可显著降低机器人部署中针对每种本体重新训练/微调的成本
• 以人类操作数据而非遥操作数据为训练来源，配合双臂互纠错等涌现行为，指向更接近通用机器人助手的路线
• 「效率即 ROI」的叙事将研究能力与商业化部署直接挂钩，是机器人基础模型赛道竞争的关键论点

2026-09-15 ~ 2026-09-16 · 51 条相关

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另有 36 条近重复转述:zipengfu · zipengfu · zipengfu · zipengfu · zipengfu · zipengfu · zipengfu · kenziyuliu · zipengfu · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut · zipengfu · zipengfu · lukas_m_ziegler · yifengzhu_ut · SimplyAnnisa · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut · bigaiguy · yifengzhu_ut · zipengfu · zipengfu · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut · zipengfu · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut · zipengfu · zipengfu · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut · yifengzhu_ut