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独家 | 乐聚发布垂域具身模型：一倍工业提效，两项榜单第一

AI科技评论独家获悉，乐聚机器人将推出面向工业场景的“垂域具身智能模型”——KUAVO VLA，该模型用600+小时真机数据进行中训练，能提效且减少适配与训练成本，两项指标排名第一，利好二次开发者。

过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。

RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。

美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。

谷歌DeepMind研究人员表明，通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型，还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域，对AI发展和安全意义重大。

2026 年具身智能成热议焦点，但面临模型不成熟等痛点。机器之心联合相关部门 3 月 26 日在深圳龙岗办技术沙龙，有前沿论剑、成果展示、供需对接三大亮点，邀各界共筑具身智能生态。

极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。

具身人工智能发展迅速，但能力与安全出现“脱钩”。上海人工智能实验室和华东师范大学团队撰写论文，为“安全可信具身智能”建立理论框架与蓝图，提出成熟度模型、分析框架等。

清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。

近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。