RoboChallenge真机评测榜单上，，，，，，来自自变量机器人的端到端具身智能基础模型WALL-OSS，，，，，，以46.43分的成绩，，，，，，超越美国具身智能明星公司Physical Intelligence的pi0（π0），，，，，，总分排名全球第二
参赛方无需提交模型权重，，，，，，只需提供可驱动机器人的算法；；；；；最终，，，，，，平台通过统一的真机执行，，，，，，以动作视频和任务完成率作为评分依据。。。 。。。
相较于闭源模型的测评结果存在较大操作空间（其性能可能源于对第三方模型的微调、接口层的特殊适配，，，，，，或者存在黑箱内的未公开优化），，，，，，模型本身的原生能力不容易被外界验证，，，，，，开源模型的成绩建立在完全透明的代码与参数之上，，，，，，其能力可被任何研究者复现、检验和深入研究
而且，，，，，，WALL-OSS的开源程度也相当彻底：不仅开放了预训练模型权重、完整训练代码和数据集接口，，，，，，甚至还提供了详尽的部署文档。。。 。。。仅需RTX 4090级别的消费级显卡，，，，，，就可以完成从训练到推理部署的完整流程。。。 。。。
该任务集从四个维度构建评估体系：VLA方案难点、机器人类型、任务场景环境、目标物体属性，，，，，，覆盖了具身模型在真实世界中可能遇到的多样复杂情况。。。 。。。
在该任务中，，，，，，WALL-OSS以41分的成绩领先pi0。。。 。。。尽管其任务成功率仍只有10%，，，，，，但已是当前所有参赛模型中的最优表现；；；；；相比之下，，，，，，pi0在该任务中的成功率为0%，，，，，，仅获得部分步骤分。。。 。。。
值得一提的是，，，，，，RoboChallenge的真机测试规则本身并未限制模型进行针对性优化或微调。。。 。。。浚浚浚�？？⒄呖梢允褂霉俜教峁┑娜挝袷痉妒荻阅Ｐ徒醒盗贰�。。 。。。
模型训练完成后，，，，，，需对接平台标准化API。。。 。。。平台提供统一的框架代码，，，，，，参赛方仅需补充自身逻辑，，，，，，确保模型实现观察-推理-停止的完整交互闭环，，，，，，并可通过模拟测试进行验证。。。 。。。
目前，，，，，，自变量团队已表示，，，，，，WALL-OSS提交的复现结果示例，，，，，，微调代码和模型权重也将在近期全部开源。。。 。。。除检验测试结果的真实性，，，，，，开发者们也可以在平台上根据源代码和各个任务的微调代码，，，，，，结合自己的数据完成复现微调。。。 。。。
其一是灾难性遗忘。。。 。。。VLM在向动作生成扩展时，，，，，，往往会牺牲原有的语言理解与视觉推理能力，，，，，，导致模型“会动了，，，，，，却不再真正理解任务”。。。 。。。
其二是模态解耦。。。 。。。不少模型虽然表面上同时具备视觉、语言与动作模浚浚浚�？？�，，，，，，但各模态之间协同不足，，，，，，推理、规划与执行往往割裂存在，，，，，，难以形成真正端到端的决策闭环。。。 。。。
这也直接导致了一个现实困境：认知能力强的模型，，，，，，动作精度往往不足；；；；；而动作控制表现稳定的模型，，，，，，又难以承担复杂任务的理解与规划。。。 。。。
不同于传统多模态模型常见的“模浚浚浚�？？槠唇印狈桨�，，，，，，WALL-OSS采用了共享注意力+专家分流（FFN）的架构设计。。。 。。。语言、视觉与动作信息被嵌入到同一表示空间中，，，，，，通过共享注意力机制实现深度跨模态交互；；；；；同时，，，，，，再借助专家FFN对不同任务需求进行高效分流计算。。。 。。。
启发阶段通过具身VQA、指令跟随等任务强化空间推理，，，，，，结合FAST tokenization离散动作训练，，，，，，让模型保留原有认知能力的同时，，，，，，建立空间与动作基础认知。。。 。。。
这种“先离散、后连续、再联合”的训练路径，，，，，，让VLM的语言视觉能力能够无损地迁移并扩展到物理动作层面，，，，，，避免了传统端到端训练中常见的能力塌缩问题。。。 。。。
WALL-OSS构建了一套统一的跨层级思维链框架：从指令理解，，，，，，到中间推理，，，，，，再到子任务拆解与规划，，，，，，最终映射为连续的物理动作执行。。。 。。。
这一机制使模型能够在高层语义决策与底层动作控制之间自由切换，，，，，，在同一可微分框架内完成跨抽象层级的推理与执行。。。 。。。
因此，，，，，，在面对未知环境或从未见过的任务组合时，，，，，，WALL-OSS不再依赖预设流程，，，，，，而是能够自主拆解问题、逐步思考，，，，，，并在执行过程中动态调整策略，，，，，，从而具备了承担长程、复杂具身任务的能力。。。 。。。
这是一家成立时间不长、但在具身智能领域推进速度极快的明星公司。。。 。。。核心团队长期深耕机器人与多模态智能方向，，，，，，并明确将“通用具身智能基座”作为长期目标。。。 。。。
创始人兼CEO王潜，，，，，，本硕毕业于清华大学，，，，，，后在美国南加州大学攻读博士，，，，，，从事Robotics Learning相关研究。。。 。。。他在神经网络注意力机制相关研究领域较早开展探索，，，，，，是较早将Attention思想引入神经网络体系的研究者之一。。。 。。。
联合创始人兼CTO王昊，，，，，，为北京大学计算物理博士，，，，，，曾任职于粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院），，，，，，担任大模型团队负责人，，，，，，曾带领团队发布过多个开源大模型，，，，，，在基础模型与系统工程层面具备深厚积累。。。 。。。
目前团队已完成多轮融资。。。 。。。几个月前，，，，，，刚宣布了近10亿元A+轮融资，，，，，，阿里云、国科投资领投，，，，，，国开金融、红杉、渶策、美团、联想之星、君联资本均有参与。。。 。。。
也正因为如此，，，，，，WALL-OSS从一开始就被定位为面向真实物理世界、端到端统一的基座模型，，，，，，而不是为某个Demo、某个任务定制优化的解法。。。 。。。
如果仅从榜单成绩来看，，，，，，WALL-OSS已经足够亮眼。。。 。。。但真正值得被反复讨论的，，，，，，并不是名次本身，，，，，，而是它选择以开源的方式，，，，，，参与真实物理世界的能力验证
在RoboChallenge这样的第三方测评中，，，，，，WALL-OSS的表现很难被简单归因为调参、特化或运气好。。。 。。。它更像一次赤裸而直接的证明：一个开源的、可复现的具身基础模型，，，，，，确实可以在真实世界任务中具备很强的竞争力
真正有想法、有算法能力的高校与中小团队，，，，，，往往缺算力、缺数据、缺机器人；；；；；而具备资源的大公司，，，，，，又很难把底层能力完全开放出来，，，，，，供行业共同验证和改进。。。 。。。
在这样的背景下，，，，，，一个可以在消费级显卡上完成训练、推理和部署的开源具身模型，，，，，，在行业中的意义就不仅是共享成果，，，，，，而是弥补了行业空白，，，，，，实质性地降低整个行业的创新门槛
研究者不必从零构建，，，，，，创业团队不必重复造轮子，，，，，，更多精力可以投入到真正有价值的问题上，，，，，，比如：如何提升泛化能力？？？？？？处理更长程、更复杂的任务？？？？？？如何让机器人在不可控环境中更可靠地工作？？？？？？
我一直都觉得开源是非常重要的事情，，，，，，开源意味着我们可以站在巨人的肩膀上继续前进。。。 。。。我们可以基于已有成果做更多的改进，，，，，，社区开发者的反馈也会帮助到开源的公司，，，，，，开源公司可以从中吸取到经验，，，，，，然后把这个技术路线思考得更加深入。。。 。。。
在多次访谈中，，，，，，自变量团队反复强调，，，，，，他们并不把开源视为一次技术展示或品牌露出，，，，，，而是将其视为一种“行业基础设施”的长期投入
他们更关心的是，，，，，，这个模型是否足够先进，，，，，，足够稀缺，，，，，，从而足够有资格成为“基座”；；；；；或者模型又能否真的能被社区用起来，，，，，，经得起复现、质疑和改造，，，，，，在真实世界的任务中不断暴露问题，，，，，，最终通过生态的反向推动，，，，，，从而完成自我迭代与进化。。。 。。。
社区会放大模型的优点，，，，，，也会毫不留情地揭示它的短板。。。 。。。而正是这种持续地被使用、被对抗、被改造，，，，，，才有可能推动模型真正走向成熟。。。 。。。
最后话说回来，，，，，，以后打榜是不是要给开源和闭源搞个分赛道？？？？？？裸奔的，，，，，，和穿着绒裤、棉裤、毛裤、秋裤、打底裤的相比，，，，，，到底是不一样。。。 。。。
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