高德发布首个基于开放世界行为的全身基座模型 λ0，全身动作采集效率约为主流方法的 3.4 倍

阿里巴巴集团旗下高德发布首个基于开放世界行为的全身基座模型 λ0，该模型仅依靠人类行动数据即可让机器人学习全身协调动作，摆脱局部动作学习局限，在相关评测中取得 SOTA 表现，采集效率约为主流方法的 3.4 倍，真机任务成功率较最强对比基线提升 22.5%。针对现有具身智能技术路径难以支撑机器人全身协同采集和学习需求的痛点，λ0 首创无本体全身数据采集加软硬件协同人机对齐的技术路径，构建了包含 500 小时开放世界无本体全身数据的 HumanVerse-500 数据集，通过多阶段训练和针对性对齐机制，可实现 7 项全身协调与长程移动操作任务的真机零样本迁移，且人类全身数据规模扩大可显著提升真实机器人任务表现，打通了人类全身经验走向人形机器人的完整链路，为机器人在多类开放场景执行全身协调任务提供基础。目前 λ0 已开源相关硬件配置代码并上线 HumanVerse 数据样例供开发者研究体验。