港科大广深团队 SLA 模型登顶 RoboDojo 真机榜
机器之心 · wechat · 2026-11-12
香港科技大学（广州）与欧拉万象提出空间—语言—动作模型 SLA，将空间监督从后训练扩展到持续预训练阶段，用冻结的 3D 感知模型 OmniVGGT 作空间教师，把空间特征对齐到 VLA 中间视觉表征。
主要结果
- RoboDojo-Real 真机榜：SLA-Preview 平均 42.3 分、完整成功率 33.9%，居榜首；π0.5 为 22.9 分、12.8%，成功率约 2.6 倍
- 八类真机测试物体级成功率 83.8%，较 π0.5 高 24 个百分点
- 位置扰动、目标持续移动、桌面升降等动态条件下大幅领先；加 10 条 Franka 示范即可跨本体适配到 78% 成功率
- RoboTwin Clean2Random 成功率 72.3%，随持续预训练数据从 5% 到 100% 一路领先四种消融组合
技术要点
- 统一六类机器人数据（共约 171 万条轨迹、14,330 小时），用末端执行器位姿和统一坐标约定混合不同本体，SO(3) 复合处理旋转
- 训练期状态丢弃设计，鼓励模型依赖视觉；部署时移除空间教师，不增加推理开销
- 持续预训练用 48 张 H100 训练约 110 小时
论文、代码与项目主页已公开。
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