斯坦福 HomeBody:让 GPT Astra 直接指挥人形机器人干长程家务

ZeYanjie · x · 2026-09-26

斯坦福与 Caltech 团队发布 HomeBody 系统,探索人形机器人是否还需要学习型 VLA 中间层。

核心思路:传统架构是 System 2 VLM(推理)→ System 1 VLA(学习动作)→ System 0 控制器(执行)。HomeBody 移除学习型 VLA,让前沿 VLM(项目用 GPT Astra)直接调用一个可组合的运动技能库来编排动作。

关键能力:在从未见过的厨房里,Unitree G1 机器人无需环境专属训练数据或额外策略学习,即可完成跨房间收拾整理、根据模糊请求取回记住的物品等长程任务。系统为 VLM 配备持久空间记忆,并能根据技能执行的反馈实时修正下一步决策。

论文与代码已开源,展示了「前沿 VLM + 技能库」可能正在取代端到端学习型动作管线的路线。

所属事件:斯坦福HomeBody让GPT直接指挥人形机器人做长程家务(3 条相关)→

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