Stanford HomeBody 让 VLM 直接指挥 Unitree G1，无需 VLA 也能跨房间干活
CyberRobooo · x · 2026-09-28
Stanford 的 HomeBody 项目测试了一条不同的人形智能路线：用 Unitree G1 在陌生厨房中自主探索，构建持久空间记忆与 Real2Sim 数字孪生，再由 GPT Astra 直接规划并组合 Navigate、Pick、Place、Open Drawer 等技能，无需环境专属训练数据或额外策略学习即可完成跨房间多步任务。
- 架构差异：常见方案是 System 2 VLM → 学习型 System 1 VLA → System 0 控制器三级串联；HomeBody 去掉了中间的 VLA，由 VLM 直接调用即插即用的可组合技能库
- VLM 决定「做什么」，技能库负责「怎么做」；执行结果会反馈给模型，失败时可自行修正下一步
- 演示任务包括整理厨房、按模糊指令取回记忆中的物品
作者由此提出一个开放问题：随着通用模型在空间推理、规划与泛化上越来越强，机器人栈还需要自研多少东西？
所属事件:斯坦福开源HomeBody让VLM直接驱动Unitree G1干家务(4 条相关)→
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