Natura-1：物理世界基座模型从发布到实测

第 1 集 · Nature Will 发布物理世界基座模型 Natura-1(2026-10-13,9 条)

机器人公司 Nature Will 发布首个面向物理世界的通用基础模型 Natura-1。模型采用 500 亿参数 MoE 架构，预训练数据为约 100 万小时人类第一视角（egocentric）处理场景与物体的真实操作视频，输入语言与视觉，以 100ms 控制回路驱动 20 自由度灵巧手。单一模型同时具备灵巧操作控制、零样本自然语言指令跟随与长时程任务执行三项能力，值得作为「人类经验视频预训练机器人基座模型」这一范式的最新验证。

已确认

• 发布方为机器人公司 Nature Will，模型名为 Natura-1，为其首个通用物理世界基座模型
• 规模与架构：500 亿参数 MoE；预训练数据约 100 万小时人类第一视角经验视频，捕捉手部动作与交互空间
• 输入语言与视觉，100ms 控制回路，驱动 20 自由度灵巧手
• 宣称能力：零样本执行复杂自然语言指令、泛化到未见过的物体与任务、长时程任务执行，且能随条件变化实时调整
• 训练路线：先用海量人类经验视频做大规模预训练获取世界知识，再面向控制任务

尚未确认

• @LinusEkenstam 提到 @naturewill 账号所指公司为 1X，该关联未获其他帖子佐证，Nature Will 与 1X 的确切关系待官方澄清

为什么重要

• @lukasmziegler 指出，最值得关注的是长时程执行能力：长任务的状态由模型自身历史决定，这是区别于短程操作的关键难点
• 该路线验证了「以人类第一视角视频做机器人基座模型预训练」这一范式，将世界知识与低层控制统一在单一模型中，为通用机器人操作提供了新的规模化路径

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第 2 集 · Natura-1 机器人零样本实测：30 分钟一镜到底(2026-10-13,2 条)

机器人公司 Nature 团队及研究员 Chris Paxton 分享了 Natura-1 基础模型在 Wuji Hand 2 灵巧手上的零样本泛化测试：在长达 30 分钟、一镜到底无剪辑的演示中，机器人面对陌生环境和任务，能够响应复杂口头指令，接受新请求，并在动作失败时自行调整重试，展示了较强的零样本泛化与自主纠错能力。

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