技术升级 - Atlas机器人升级为Atlas MTS版本，具备自然语言理解、自主动作规划和意外处理能力[1][8][21] - 采用4.5亿参数扩散Transformer模型，结合流匹配目标，处理30Hz图像、人体感觉和语言指令输入[17] - 通过模型预测控制器与VR界面结合，覆盖从精细操作到全身移动的全任务范围[19] 性能演示 - 成功处理箱盖意外关闭、箱子位置移动和遗漏装置等突发情况[2][4][6] - 学习能力覆盖系绳子、折叠椅子和翻轮胎等人类可演示动作[23] - 官方演示视频在YouTube获得超过10万观看量和1万点赞[9] 技术架构 - 端到端语言条件策略实现四步构建：数据收集、处理标注、网络训练和任务评估[14][15] - 电驱系统替代液压系统，提升响应精度、降低能耗并更好适配AI框架[29][30] - 具备3D空间感知和实时物体追踪能力，支持复杂工业任务自主执行[36] 行业对比 - 宇树科技电驱产品线包含H1（65万元）、G1（9.9万元）和R1（3.99万元）三款人形机器人[41] - H1型号实现3.3m/s移动速度，峰值负载21kg，支持模仿学习和强化学习[41] - 电驱技术趋势推动机器人向轻量化（25kg）、低成本化和AI集成化发展[40][44]

机械臂技术发展 - 传统机械臂功能局限于简单抓取和小任务如制作冰淇淋和咖啡 [2] - 复杂任务如布置餐桌和组装自行车对感知、理解和动作控制协同要求极高 [3] - 视觉-语言-动作（VLA）模型推动机器人整合多模态信息执行复杂任务 [3] 大型行为模型（LBM）突破 - LBM基于扩散模型策略构建，整合视觉、语言和本体感知输入，输出20维动作序列 [18][19] - 在1700小时机器人数据上训练，完成1800次真实评估和47000次模拟部署 [13] - 仅需数百小时多样化数据和少量演示即可显著提升性能 [14] LBM性能优势 - 微调后LBM在"已见任务"上优于单任务基线模型且对分布偏移更具鲁棒性 [31][32] - 在"未见任务"中，微调LBM仅需不到30%任务特定数据即可达到单任务模型效果 [39] - 预训练使LBM用3-5倍更少数据学习新任务且性能随数据量持续提升 [16][43] 实验验证 - 采用Franka Panda FR3双臂平台和最多六个摄像头进行物理和模拟测试 [22] - 评估指标包括成功率（Success Rate）和任务完成度（Task Completion） [26] - 在仿真和现实环境中验证LBM对复杂任务的执行能力 [25][30] 数据规模与效果 - 混合数据集包含468小时双臂数据、45小时模拟数据、32小时UMI数据和1150小时开源数据 [23] - 预训练规模法则显示性能随数据量增加呈稳定上升趋势 [41][42] - 当前数据规模虽未达"互联网级"但已显现显著性能收益 [14]