生数科技 Motus2 机器人世界模型：预测+评估闭环自进化

量子位 · wechat · 2026-09-12

生数科技发布机器人世界模型 Motus2，在一个模型里同时点亮行动（WAM 世界动作模型）、预测（AC-WM 条件世界模型）、评估（VM 价值模型）三棵技能树，并首次形成闭环自进化：生成动作→预测后果→评估结果→更新策略。前代 Motus 曾在 50 项通用任务上较 Pi-0.5 绝对成功率高出 35% 以上。

关键技术：

• Action-first 信息流：强制先生成动作再看结果，防止模型用未来帧「作弊」反推动作——这是许多「视频生成+动作控制」方案的死因
• Best-of-N 规划 + 基于模型的强化学习（MBRL）：推理时脑补多个候选动作由价值模型打分择优；训练时打分转化为策略更新信号。真机实测中基础策略成功率 65%，两者结合后达 75%
• 触觉专家模块：复用主模型中间结果，兼顾反馈频率与算力，撕纸、抽纸杯任务成功率从 60% 提升至 72.5%
• 记忆机制：缓存近期真实观测，隐藏方块等长上下文任务成功率达 57.5%，显著高于压缩历史方案
• 13 万小时人类第一视角（Ego）数据三步走：单目预训练→双目+人类动作→机器人适配。仅 Ego 预训练的模型五项任务成功率 51%，加入机器人中间训练后跳至 84%

已部署于 22 自由度 SharpaWave、20 自由度 WUJI Hand2 等灵巧手平台，可拧灯泡、翻书、多指操作。按生数提出的 L1-L5 世界模型演进分级，Motus2 已具备 L3「在世界中行动」能力，并开始触碰 L4「自主世界智能体」的递归自我改进（RSI）。开放世界的长期自主学习仍是未解难题。

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