卧安机器人OneModel 1.7自研动作模型 实测性能第一

智通财经APP获悉，卧安机器人(OneRobotics，股票代码：06600)正式发布了其自主研发的OneModel 1.7 FrontoStria-RL世界动作模型。这款模型专为家庭与服务机器人的真实场景部署设计，旨在成为推动具身智能规模化应用的核心模型基础。

那么，这款世界动作模型的实际性能表现究竟如何？权威评测数据给出了有力证明。在具身智能领域的核心标准评测基准LIBERO上，OneModel 1.7的平均成功率达到了惊人的99%，其性能表现超越了包括π0.5、GR00T-N1.5、OpenVLA-OFT在内的众多主流公开模型。更具说服力的是真机实测结果：在日常家居操作任务中，其成功率稳定在99%；面对如精准抓取、精细装配等高精度复杂任务，成功率也高达97%。这一系列数据表明，该模型极大地降低了前沿技术从实验室走向真实世界应用的门槛。

架构解析：三大模块的协同与进化

支撑如此高成功率的，是卧安机器人自主设计的RL-Latent世界动作模型架构。这套系统架构清晰透明，其核心由三个既分工明确又高效协同的功能模块构成：

World Model（世界模型）：该模块的核心职责是实现跨场景泛化能力，使机器人能够快速适应不同户型、不同布局的家庭环境，而非仅限于在单一固定场景中工作。

Understand Expert（理解专家）：该模块如同机器人的“智慧大脑”与“任务指挥中心”，负责深度解析用户的自然语言或视觉指令意图，并精准调度与之匹配的底层技能（Skill）。

Action Expert（动作专家）：该模块专注于动作的精准、稳定执行，负责将抽象的任务指令转化为可靠、连贯的实体机器人动作序列。

尤为关键的是，这三个核心模块之间并非通过传统的中间图像或显式坐标进行信息传递，而是通过一个名为“Predictive Policy Latent”的隐式语义空间进行高效连通与交互。这种创新设计显著减少了信息转换过程中的损耗与误差，从而整体提升了机器人决策与执行流程的效率、稳定性与鲁棒性。

核心突破：从理解到稳定执行，并持续进化

对于具身智能而言，要真正融入日常生活场景，仅仅做到“理解”任务是远远不够的，真正的难点在于“稳定且可靠地完成”。OneModel 1.7 FrontoStria-RL的核心突破，正是将强大的环境泛化理解能力、高成功率的动作执行能力，以及基于真实场景反馈的持续学习进化能力，深度融合进同一套世界动作模型系统之中。

在此先进架构基础上，强化学习闭环与成功经验记忆机制发挥了至关重要的作用。机器人在真实家庭环境中部署时产生的交互数据，无论是成功的操作经验还是失败的教训，都能够持续回流至模型后端，用于驱动模型的迭代与优化。这意味着模型的能力不是一成不变的，而是会随着部署规模的扩大和实际使用数据的积累而不断增强，形成一个“越用越智能、越用越可靠”的良性进化循环。

总体而言，这套世界动作模型平台的能力覆盖了从家庭日常清洁、物品递送等常规操作，到需要高精度、高动态交互的复杂场景。其重大意义不在于进行炫技式的单点技术演示，而在于提供了一套经过海量真实场景实测验证、能够支撑大规模商业化交付的具身智能模型解决方案。这或许标志着，具身智能技术迈向规模化落地与应用普及，找到了一个更为坚实可靠的技术基石与推进路径。