Sber 发布 GreenWAM：一个世界模型通吃 20 类机器人并可直接当策略

SberRoboticsCenter · hf · 2026-10-14

Sber Robotics Center 发布机器人世界基础模型 GreenWAM，探索单一世界模型能否跨不同机器人本体同时承担「预测场景变化」和「选择动作」两个角色。

方法

• 共享解剖学动作空间：用统一关节坐标描述 20 个机器人家族，从双臂机械手到灵巧人形
• 在视觉、动作条件与世界-动作三种模式下联合训练
• 策略侧从生成器中拆分出独立的动作专家

结果

• 作为世界模型：在 WorldArena 1.0 的轨迹、深度、3D 精度上超越所有对比的世界-动作模型和视频生成器
• 作为策略：进入 RoboTwin 2.0 榜单前列，zero-shot LIBERO-plus 成功率对比方法中最高，在 CALVIN/LIBERO 上与专用 VLA 策略相当
• 已适配到真实人形机器人，成功率高于从 π0.5 和 Cosmos 3 Edge 适配的策略，并蒸馏为单步策略实现实时控制

三个发现：机器人专精化同时提升世界预测与控制；动作专家应在适配开始时拆分；策略适配时保留世界模型模式可维持对场景变化的鲁棒性。

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