Unitree 推出全新 UnifoLM-OminiA-0.3 AI 模型 以提升人形機械人家居照護能力

重點
  • Unitree 推出 UnifoLM-OminiA-0.3,提升人形機械人家居照護能力。
  • 該模型整合實時推理、對話及全身移動操作於單一系統中。
  • 機器人能自主執行多種家庭護理任務,並回應環境變化。
  • UnifoLM-OminiA-0.3 反映具身 AI 趨勢,提升機器人靈活性。

中國機器人公司 Unitree 最近推出了 UnifoLM-OminiA-0.3,這是一個統一的人形機器人 AI 模型。該模型使實時全模態互動、推理、對話和全身移動操作都能在單一系統中實現。該公司表示,這個模型目標是應用於家庭護理和健康管理,使機器人能夠自主執行如整理房間、打開抽屜以及協助病人在病牀周圍等任務,同時能夠回應語音、視覺和環境的輸入。最近,Unitree 還推出了一款低成本的上半身人形機器人,價格從人民幣 26,900 元 (約 HK$30,000) 起,旨在使人形機器人變得更具可負擔性和普及性。

更智能的人形控制 UnifoLM-OminiA-0.3 是一個全新的具身 AI 模型,旨在使人形機器人能夠使用單一控制系統執行各種家庭、健康和護理相關的任務。這家中國機器人公司表示,該模型結合了實時推理、對話、全模態感知和全身移動操作,使機器人能夠理解口頭指令、解釋視覺信息、導航周圍環境並與物體互動,而不需要依賴不同的任務專用模型。根據 Unitree 的説法,這種統一架構使機器人能夠同時處理多個信息來源。

全新具身 AI 模型功能

相較於為語音識別、物體檢測、導航和操作切換不同的 AI 系統,UnifoLM-OminiA-0.3 將這些功能整合為一個模型。這使得機器人能夠接收口頭請求、理解其環境、計劃行動、移動到所需位置並自主完成任務。

該公司透過一系列家庭和護理相關活動展示了這一模型。在視頻中,一個人形機器人拾起一個墊子並將其放在沙發上,識別顏色、計算藥品盒、從架子上取回請求的藥品包,以及將衣物分類放入洗衣籃。該機器人還將一個盤子放入洗碗機並調整一張醫院風格的牀。其中一個演示突顯了模型在執行任務過程中回應的能力,而不僅僅是在行動開始之前。當機器人在調整牀時,使用者指示它在任務進行中停止。機器人立即對中斷作出反應並停止操作,展示了 Unitree 對持續人機互動和動態任務調整的重視。

統一操作模型的優勢

統一操作模型 雖然許多在演示中展示的個別任務之前已由其他公司的機器人執行過,Unitree 表示 UnifoLM-OminiA-0.3 的重要性在於其能夠通過單一 AI 模型協調整個工作流程。該系統將語言理解、視覺感知、物體識別、決策、導航和全身運動控制結合於一個框架內。該公司表示,該模型旨在自主執行任務,同時即使在中斷或面對意外變化的情況下仍能保持穩定性能。

這一方法反映了具身 AI 的更廣泛趨勢,其中機器人開發者越來越多地將視覺-語言模型直接與機器人控制結合起來。這些統一系統旨在跨越不同環境和任務進行通用化,而非為每個物體或活動編寫單獨的例程。

這種靈活性被認為對家庭、醫院和護理機構特別重要,因為這些地方的物體經常被移動,指令可能會改變,人們可能會在機器人工作時與之互動。UnifoLM-OminiA-0.3 是 Unitree 更廣泛 UnifoLM 具身智能計劃的最新成員。2025 年,該公司推出了 UnifoLM-WMA-0,一個開源世界模型-行動框架,旨在幫助機器人理解物理交互並預測環境變化。

隨後在 2026 年初推出了 UnifoLM-VLA-0,這是一個針對通用人形操作的視覺-語言-行動模型,並發布了開源訓練代碼和模型權重。Unitree 還發布了一系列擴展的全身遠程操作數據集,這些數據集是從人形機器人執行日常活動中捕獲的。在這些數據集中出現的許多家庭任務,包括清潔和物體處理,也出現在 UnifoLM-OminiA-0.3 的演示中,突顯了該公司不斷努力開發越來越具能力的通用人形機器人以應對現實環境。

UnifoLM-OminiA-0.3 對家庭護理的影響

UnifoLM-OminiA-0.3 的推出標誌著人形機器人在家庭護理領域的一大進步。透過統一的 AI 模型,機器人能夠靈活應對各種家庭環境中的變化,這對於護理機構及家庭使用者來說尤為重要。隨著機器人技術的發展,能夠自主執行多項任務的機器人將能更好地協助人類,減輕照護負擔,提升生活質量。這一趨勢也反映了機器人開發者對於提高人機互動能力的重視,未來可能會有更多類似技術的應用出現。

本文由 The Base Principle 編譯自以下英文報道,內容經翻譯及整理,事實與數據以原文為準。
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Henderson 是 The Base Principle 的編輯,負責 AI 與工程科技報道的選題與編輯,並監督本站的自動化編譯流程。關注範圍包括大型語言模型、半導體與運算、太空與能源工程。

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