实验机器人本体梳理:VLA 实验都跑在哪些机器人上
定位:本篇是《VLA 发展深度调研报告》的「实验机器人本体」专题子文档,聚焦 VLA 实验跑在哪些机器人硬件上——平台形态、自由度、谁在用、如何跨本体迁移,而非数据(见 具身数据)或基准(见 数据集与基准)。 方法:基于语料关联(谁用了哪个本体)+ 厂商规格调研(specs)综合而成,规格以官方 datasheet 为主。 可信度标注:凡标 ⚠️ 者为厂商/提出方自评、未经独立第三方复现的数字或结论;低可信度规格标「待核」。 日期:2026-05-30。领域演进极快,人形规格多有版本差异。
摘要
VLA 论文里的"成功率"必须绑定到具体本体才有意义——同一个模型在 WidowX 上 70% 和在双臂 ALOHA 上 70% 完全不是一回事。一句话主线:
实验本体沿着「单臂遥操作台(EDR/WidowX)→ 跨机构标准化单臂(Franka/DROID)→ 双臂遥操作(ALOHA 系)→ 人形/跨本体(GR-1/G1/Apollo)」逐级演进,门槛是动作空间能否统一。
早期 VLA(RT-1、Octo、OpenVLA)几乎都绑定单一单臂遥操作台,本体即数据源即评测台;随着 OXE 把 22 种本体池化,以及 π0/GR00T 用统一动作空间容纳多配置,实验本体从"一台机器跑到底"走向"一个模型跨多本体"。人形机器人是当前最前沿、也最难独立复现的实验本体(GR00T→Unitree G1、Gemini Robotics→Apollo)。
1单臂遥操作台EDR / WidowX · RT-1·Octo·OpenVLA→2跨机构标准化单臂Franka Panda · DROID·CALVIN·CogACT→3双臂遥操作ALOHA 2 / AgileX · Gemini Robotics·OFT→4人形 / 跨本体GR-1·G1·Apollo·Figure · GR00T·Helix
一、主对照大表(核心)
下表覆盖语料里出现的全部实验本体。关联模型=语料中明确用该本体训练或评测的 VLA;关联数据集=该本体产出的代表数据集。规格中 ⚠️ 为厂商自报、低可信项标「待核」。
| 平台 | 厂商 | 形态 | 自由度(DoF) | 末端 | 真机/仿真 | 关联模型 | 关联数据集 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Everyday Robots (EDR) | Everyday Robots (Alphabet X) | 移动操作单臂 | 臂 7 + 移动底盘(RT-1 11 维动作) | 两指平行夹爪 | both | RT-1, RT-2, RT-2-X, RT-1-X, OpenVLA(评测), CogACT(SimplerEnv) | RT-1 数据集(13万), OXE, SimplerEnv Google Robot/Fractal |
| WidowX 250 (S) | Trossen Robotics (Interbotix) | 桌面平面臂 | 6 DoF(9 舵机) | 两指平行夹爪 | both | Octo, OpenVLA(评测), π0(预训练), CogACT, RT-1-X, SpatialVLA, VOTE, MemoryVLA | BridgeData V2(60,096), OXE, SimplerEnv Bridge/WidowX |
| Franka Emika Panda | Franka Robotics | 单臂协作 | 7 DoF | 两指平行夹爪(Franka Hand) | both | OpenVLA(微调), CogACT, Gemini Robotics, Gemini 1.5, Data Scaling Laws | DROID(7.6万/350h), RoboSet, CALVIN, RoboMIND, OXE |
| ALOHA / ALOHA 2 | Stanford / Trossen / Google DeepMind | 双臂遥操作台 | 每臂 6 DoF(2 主 2 从) | 两指平行夹爪×2 | real | Gemini Robotics, Gemini 1.5, OpenVLA-OFT/OFT+, Qwen-VLA | Gemini 约 12 月 ALOHA 2 遥操作数据 ⚠️ |
| UR5 / UR5e | Universal Robots | 单臂协作 | 6 DoF | 法兰位(可装夹爪/吸盘) | real | RH20T 平台之一(语料中作多臂数据集本体) | RH20T, OXE 子集 |
| KUKA LBR iiwa | KUKA | 单臂协作 | 7 DoF | 法兰位(装夹爪) | real | RT-1(异构数据吸收实验) | Kuka bin-picking 数据(混入 RT-1) |
| Flexiv Rizon | Flexiv(非夕) | 单臂力控自适应 | 7 DoF | 法兰位(4s 带 6 轴力矩传感器) | real | RH20T 平台之一 | RH20T |
| Realman 机械臂 | Realman(睿尔曼) | 单臂 | 待核(规格未独立调研) | 平行夹爪(待核) | real | CogACT(真机自评), OpenVLA(对照基线) | — |
| Cobot Magic | AgileX(松灵) | 双臂移动操作 | 4×6-DoF PiPER 臂 + 移动底盘 | 两指平行夹爪×2 | real | (Mobile ALOHA 复刻平台,RoboMIND 含 AgileX 双臂) | RoboMIND(含 AgileX 双臂) |
| LeRobot SO-100/101 | TheRobotStudio / LeRobot 生态 | 桌面平面臂(低成本) | SO-100: 5 DoF;SO-101: 6 DoF | 两指平行夹爪(舵机) | real | RynnVLA-001, π0(对照), GR00T N1.5(对照) | RynnVLA 自采 SO100 三任务集 |
| Unitree G1 | Unitree(宇树) | 人形 | 23(标准)~ 43 DoF(EDU) | 简易夹持 / 7-DoF 力控灵巧手(EDU) | real | GR00T N1.5(跨本体迁移目标) | 1000 条 G1 遥操作数据 |
| Fourier GR-1 | Fourier(傅利叶) | 人形 | 约 40–54 DoF;手 11 DoF | 多指灵巧手(11 DoF) | both | GR00T N1(真机主力), GR00T N1.5(预训练本体) | GR00T 自采 GR-1 约 88h, DexMimicGen, DreamGen(→827h) |
| 天工 Tiangong | 北京人形创新中心(X-Humanoid) | 人形(开源母平台) | 初代约 28;1.2 MAX 42;3.0 为 43 DoF | 可二次开发(灵巧手/夹爪) | real | (RoboMIND 含天工人形) | RoboMIND(含天工) |
| AgiBot 远征 A2 | AgiBot(智元) | 双臂人形(部分轮式) | A2/Ultra 40+;Max 67;Lite 23 DoF | 灵巧手(称 19 DoF)+ 7-DoF 力位混合臂 | real | (AgiBot World 数据平台;语料未列具体直训 VLA) | AgiBot World(约 100万/2976.4h/100 台) |
| Apptronik Apollo | Apptronik | 人形 | 约 71 DoF | 夹持/灵巧手 | real | Gemini Robotics, Gemini 1.5(Motion Transfer) | — |
| Figure 01/02 (Helix) | Figure AI | 人形上半身 | Figure 02 约 35 DoF;双手 16 DoF | 五指灵巧手(16 DoF) | real | Helix, Helix-02 | —(约 500h 遥操作 ⚠️,非公开数据集) |
| 千寻 Moz1 | 千寻智能(Spirit AI) | 人形(全身力控) | 26 DoF(不含灵巧手) | 灵巧手(另计);全身高功率密度力控关节 | real | Spirit v1(自研端到端 VLA) | 千寻自采遥操作(规模未公开) |
| π Physical Intelligence 平台 | Physical Intelligence | 7 种机器人配置(单臂/双臂/移动操作) | 统一零填充到 18 维(双 6-DoF 臂+2 夹爪+底盘+升降躯干) | 平行夹爪等 | real | π0, π0-FAST, π0.5, π0.6/π*0.6, Knowledge Insulation | π 自有数据集(7 配置/68 任务/约 1 万 h/903M timesteps) |
| X Square 多本体平台 | X Square Robot(自变量) | 多本体机器人 | 待核 | 灵巧操作(egocentric+腕部相机) | real | WALL-OSS, Wall-OSS-0.5 | 自采动作 + 开源动作 + 多模态 VQA |
| RoboCasa 厨房仿真本体 | UT Austin / NVIDIA | 仿真厨房本体 | 仿真(robosuite/MuJoCo + Omniverse) | 仿真夹爪 | sim | GR00T N1/N1.5/N1.6/N1.7, π0, π0.5, Diffusion Policy, BC-Transformer | RoboCasa 1.0 multitask, MimicGen, DreamGen |
⚠️ 读表须知: ① DoF 口径不统一:人形整机 DoF 含腿/颈/腰,与操作相关的臂+手 DoF 往往只是其中一部分;同一型号不同版本(如 G1 标准版 vs EDU)差异巨大。 ② "真机/仿真"列:both 指该本体既有真机也被做成仿真套件(EDR→Fractal、WidowX→Bridge、Franka→CALVIN、GR-1→RoboCasa)。 ③ 关联模型列出的是"用过"而非"专属":多数本体被多个模型当作公共评测台;Realman/X Square 规格语料未深调,标待核。
二、按形态分组
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单臂'%3e%3cdefs%3e%3clinearGradient%20id='s2'%20x1='0'%20y1='0'%20x2='1'%20y2='1'%3e%3cstop%20offset='0'%20stop-color='%232563eb'/%3e%3cstop%20offset='0.5'%20stop-color='%2322d3ee'/%3e%3cstop%20offset='1'%20stop-color='%238b5cf6'/%3e%3c/linearGradient%3e%3cfilter%20id='f2'%20x='-30%25'%20y='-30%25'%20width='160%25'%20height='160%25'%3e%3cfeGaussianBlur%20stdDeviation='1.6'%20result='b'/%3e%3cfeMerge%3e%3cfeMergeNode%20in='b'/%3e%3cfeMergeNode%20in='SourceGraphic'/%3e%3c/feMerge%3e%3c/filter%3e%3c/defs%3e%3cg%20stroke='url(%23s2)'%20stroke-width='3'%20stroke-linecap='round'%20stroke-linejoin='round'%20filter='url(%23f2)'%3e%3c!--%20gantry%20--%3e%3cpath%20d='M30%2026%20H120'/%3e%3cpath%20d='M30%2026%20V40%20M120%2026%20V40'/%3e%3c!--%20left%20arm%20--%3e%3cpath%20d='M52%2026%20L44%2060%20L60%2086'/%3e%3cpath%20d='M60%2086%20l-13%204%20M60%2086%20l5%2013'/%3e%3c!--%20right%20arm%20--%3e%3cpath%20d='M98%2026%20L106%2060%20L90%2086'/%3e%3cpath%20d='M90%2086%20l13%204%20M90%2086%20l-5%2013'/%3e%3c!--%20base%20--%3e%3crect%20x='40'%20y='100'%20width='70'%20height='16'%20rx='5'/%3e%3c/g%3e%3cg%20fill='%2322d3ee'%20filter='url(%23f2)'%3e%3ccircle%20cx='52'%20cy='26'%20r='4.5'/%3e%3ccircle%20cx='98'%20cy='26'%20r='4.5'/%3e%3ccircle%20cx='44'%20cy='60'%20r='4.5'/%3e%3ccircle%20cx='106'%20cy='60'%20r='4.5'/%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
双臂'%20stroke-width='3'%20stroke-linecap='round'%20stroke-linejoin='round'%20filter='url(%23f3)'%3e%3crect%20x='58'%20y='14'%20width='34'%20height='30'%20rx='9'/%3e%3cline%20x1='67'%20y1='29'%20x2='75'%20y2='29'%20stroke-width='4'/%3e%3cline%20x1='80'%20y1='29'%20x2='83'%20y2='29'%20stroke-width='4'/%3e%3cpath%20d='M75%2044%20v6'/%3e%3cpath%20d='M60%2052%20L90%2052%20L96%2074%20L84%2096%20L66%2096%20L54%2074%20Z'/%3e%3cpath%20d='M58%2056%20L42%2080%20L48%20100%20M92%2056%20L108%2080%20L102%20100'/%3e%3cpath%20d='M70%2096%20L66%20118%20M80%2096%20L84%20118'/%3e%3c/g%3e%3ccircle%20cx='75'%20cy='70'%20r='9'%20fill='url(%23s3)'%20opacity='0.9'%20filter='url(%23f3)'/%3e%3cg%20fill='%2322d3ee'%20filter='url(%23f3)'%3e%3ccircle%20cx='42'%20cy='80'%20r='4.5'/%3e%3ccircle%20cx='108'%20cy='80'%20r='4.5'/%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
人形'%20stroke-width='3'%20stroke-linecap='round'%20stroke-linejoin='round'%20filter='url(%23f4)'%3e%3c!--%20tabletop%20--%3e%3cpath%20d='M22%2092%20H128'/%3e%3cpath%20d='M34%2092%20V112%20M116%2092%20V112'/%3e%3c!--%20overhead%20camera/gantry%20--%3e%3cpath%20d='M75%2024%20H75%20M40%2024%20H110'/%3e%3cpath%20d='M75%2024%20V44'/%3e%3crect%20x='64'%20y='44'%20width='22'%20height='14'%20rx='4'/%3e%3c!--%20planar%20arm%20on%20table%20--%3e%3cpath%20d='M58%2092%20L58%2074%20L86%2070'/%3e%3cpath%20d='M86%2070%20l10%205%20M86%2070%20l3%20-10'/%3e%3c/g%3e%3cg%20fill='%2322d3ee'%20filter='url(%23f4)'%3e%3ccircle%20cx='58'%20cy='74'%20r='4.5'/%3e%3ccircle%20cx='75'%20cy='51'%20r='4'/%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
桌面 / 特制2.1 单臂(VLA 的"标准考场")
单臂是 VLA 实验的最大公约数,几乎所有早期工作都在单臂上立标杆。
| 平台 | 代表角色 | 谁在用 | 要点 |
|---|---|---|---|
| EDR(Google Robot/Fractal) | RT 系列御用,OXE 核心来源 | RT-1/2/X、OpenVLA/CogACT(经 SimplerEnv) | 13 台机 17 个月采 13 万 episodes/700+ 指令;项目已关停,真机不可复现,只剩 SimplerEnv Fractal 仿真套件 |
| WidowX 250 | BridgeData V2 平台 | Octo、OpenVLA、π0(预训练)、SpatialVLA、MemoryVLA | VR(Quest 2)遥操作;论文自评与社区 SimplerEnv 复现张力极大(下文) |
| Franka Panda | 学术界事实标准研究臂 | OpenVLA(7 任务微调)、CogACT、Gemini、Data Scaling Laws | 7-DoF + 力矩传感;DROID/CALVIN/RoboSet 均用它;最常被当跨本体迁移落点 |
| UR5e / KUKA iiwa / Flexiv Rizon | 工业/力控基线 | RH20T(多臂数据集),RT-1(Kuka 异构吸收实验) | 多用于数据集采集而非单一模型评测;RT-1 混入 Kuka bin-picking 数据后成功率 22%→39%(约 +17pp),证明架构可吸收异构形态 |
| SO-100/101 | 超低成本开源臂 | RynnVLA-001、π0/GR00T N1.5(对照) | leader–follower 采数据;入门门槛极低;评测面窄、SR 仍低,均作者自评 |
| Realman | CogACT 真机对照之一 | CogACT、OpenVLA(基线) | 规格待核;CogACT 自评总平均 71.2% vs OpenVLA 12.1% ⚠️ |
跨本体迁移要点(单臂):OpenVLA 在 7 个 Franka 任务上 LoRA 微调即可与 Diffusion Policy/Octo 竞争(Franka-Tabletop LoRA 68.2% vs 全量 69.7% ⚠️);CogACT 真机 Franka 平均 61.4% vs OpenVLA 6.8% ⚠️。单臂之间迁移主要靠统一的相对末端执行器动作空间(7D:3 平移+3 旋转+1 夹爪)。
📌 WidowX 自评 vs 复现的张力:OpenVLA 论文在 BridgeData V2 WidowX 真机自评正面,但社区 SimplerEnv Bridge/WidowX 复现近乎归零(1.0–4.2% ⚠️)。SimplerEnv WidowX VM 下:π0-Beta 68.4、MemoryVLA 71.9、Octo-Base 17.5。说明同一本体在不同评测分布下结果可天差地别,引用单臂成功率必须连分布一起看。
2.2 双臂(灵巧长时序任务的主战场)
双臂遥操作是高精度、低吞吐的代表范式,既是采集平台也是评测本体。
| 平台 | 配置 | 谁在用 | 要点 |
|---|---|---|---|
| ALOHA / ALOHA 2 | leader–follower:WidowX-250 主 + ViperX-300 从,每臂 6 DoF | Gemini Robotics(主数据)、Gemini 1.5、OpenVLA-OFT+、Qwen-VLA | Gemini 约 12 月 ALOHA 2 遥操作(折纸、装午餐盒等);ALOHA 2(DeepMind)改进夹爪/刚性 |
| Mobile ALOHA / Cobot Magic | ALOHA + AgileX Tracer 移动底盘 / AgileX 商用复刻 | RoboMIND(含 AgileX 双臂) | 加移动底盘后从桌面走向移动操作 |
| bi-arm Franka | 两台 Franka Panda,共 14 DoF | Gemini Robotics、Gemini 1.5 | Gemini 把 ALOHA 2 学到的任务以少量数据迁到 bi-arm Franka(in-distribution 平均 63% ⚠️) |
跨本体迁移要点(双臂):OpenVLA-OFT+ 在真实双臂 ALOHA 用动作分块 K=25 + FiLM 强化语言 grounding;Qwen-VLA 真机 ALOHA 双臂带预训练 In-Domain 平均 83.6%、OOD 76.9%(对比 π0.5 与 GR00T N1.6,均自评 ⚠️)。Gemini 1.5 的 Motion Transfer 宣称 ALOHA 2 ↔ bi-arm Franka ↔ Apollo 可互迁(厂商口径)。
2.3 人形(当前最前沿、最难复现)
人形是 VLA 实验本体演进的当前终点,也是跨本体迁移叙事的主战场。
| 平台 | 厂商 | DoF | 谁在用 | 要点 |
|---|---|---|---|---|
| Fourier GR-1 | 傅利叶 | 约 40–54;手 11 | GR00T N1(真机主力)、N1.5(预训练本体) | 8 个真机任务击败 Diffusion Policy,仅 10% 数据仍强;自采约 88h 为数据金字塔顶层 |
| Unitree G1 | 宇树 | 23~43 | GR00T N1.5(迁移目标) | 跨本体迁移标志案例(下文专题);低价量产,研究热门 |
| 天工 Tiangong | 北京人形创新中心 | 28~43 | RoboMIND(含天工) | 全球首个纯电驱可奔跑人形;开源母平台 |
| AgiBot 远征 A2 | 智元 | 23~67 | AgiBot World 数据平台 | 双臂人形+灵巧手+视触觉;4000㎡ 数据工厂;语料未列直训 VLA |
| Apptronik Apollo | Apptronik | 约 71 | Gemini Robotics、Gemini 1.5 | 面向工厂/物流;Gemini 跨本体迁移落点之一 |
| Figure 01/02 (Helix) | Figure AI | 约 35;双手 16 | Helix、Helix-02 | System 1 控制整个上半身,35 DoF @ 200Hz ⚠️;厂商称首个驱动两台协作机器人的 VLA(新闻稿) |
| 千寻 Moz1 | 千寻智能(Spirit AI) | 26(不含灵巧手) | Spirit v1(自研 VLA) | WAIC 2025 首发;⚠️ 厂商称「全球首个高精度全身力控人形」、关节功率密度较 Optimus 高 ~15%;目标办公助理(整理桌面/扔垃圾/做咖啡) |
跨本体迁移要点(人形):人形 DoF 高、本体差异大,迁移成败取决于动作空间是否本体无关。GR00T 用相对末端执行器动作空间 + 具身感知编码器,使 N1.5 能从 GR-1 预训练本体迁到结构不同的 G1(详见第三节)。
2.4 桌面/特制本体
| 平台 | 性质 | 谁在用 | 要点 |
|---|---|---|---|
| Language-Table | 桌面 2D 平面推动臂 | Language-Table 数据集 / RT-X 系 | 实时语言交互遥操作,近 60 万语言标注轨迹;开放词汇推动/重排 |
| SO-100/101 | 低成本桌面臂 | RynnVLA、π0/GR00T 对照 | 见 2.1;相机消融极敏感:遮前置相机成功率 80%→0% ⚠️ |
| RoboCasa 厨房仿真本体 | 纯仿真 | GR00T 全系、π0/π0.5、Diffusion Policy、BC-Transformer | 四种评测口径互不兼容禁横比(详见 基准) |
三、跨本体迁移专题
跨本体迁移是"一个模型跑多种机器人"的核心证据,但绝大多数为厂商自评。
3.1 GR00T N1.5 → Unitree G1(被反复引用的代表案例)
- 后训练迁移到 Unitree G1(异于预训练本体 GR-1),仅用 1000 条遥操作,熟悉物体成功率 98.8% ⚠️(vs N1 44.0%)、新物体 84.2%。
- 训练规模:250K 步 / 1K H100 / batch 16384。
- N1.5 语言跟随真实 GR-1 93.3% vs 46.6% ⚠️。
- 机制:依赖相对末端执行器动作空间 + 具身感知编码器,使异构本体共享同一动作语义。
- 该案例是主报告引用"跨本体迁移已有实证"的招牌,但仍为 NVIDIA 自评,无第三方真机复现。
3.2 Gemini Robotics → Apollo / bi-arm Franka
- 2025.03 Gemini Robotics:在 ALOHA 2 上训练,用少量目标域数据把策略迁移到 Apptronik Apollo 人形与 bi-arm Franka(in-distribution 平均 63% ⚠️)。此版仍是数据驱动,无 zero-shot 跨本体证据。
- 2025.09 Gemini Robotics 1.5:用 Motion Transfer 宣称只在 ALOHA 2 上见过的任务可直接迁到 Apollo 与 bi-arm Franka(反之亦然),无需为每种本体单独 specialize——厂商口径,未见独立验证。
3.3 π0 的 7 配置:用统一动作空间容纳多本体
- π0 自有数据覆盖 7 种机器人配置、68 个任务、约 1 万小时(903M timesteps:106M 单臂 + 797M 双臂)。
- 统一方法:动作/状态统一零填充到最大本体维度=18(容纳两条 6-DoF 臂 + 2 夹爪 + 移动底盘 + 升降躯干)+ 按各数据集 1%/99% 分位数归一化到 [-1,1]。
- π0.5 升级为双臂 + 移动底座 + 升降躯干的移动操作平台(每台 4 相机、约 18–19 DoF),在全新真实住宅做 10–15 分钟长程家务。
- 要点:π0 不靠显式跨本体迁移机制,而靠"零填充 + 分位数归一化"让一个动作头吞下所有配置。
3.4 为什么"相对末端执行器动作空间"是跨本体关键
不同本体的关节数、连杆长度、底座完全不同,但末端执行器在笛卡尔空间的相对增量(Δposition + Δrotation + gripper)是本体无关的。因此:
- OXE/RT-X 用 7D 相对末端动作统一 22 种本体;
- GR00T 用相对当前位姿增量 + 每本体一个 MLP 适配维度;
- π0 用零填充 + 分位数归一化抹平维度差。
这套归一化是 co-training 的技术前提,详见 具身数据 §6.3 与 数据集与基准。
四、易混淆点辨析与核查清单
4.1 易混淆点
| 混淆对 | 辨析 |
|---|---|
| Fourier GR-1 机器人 vs CALVIN 的 'GR-1' 模型 | 前者是傅利叶的人形硬件(GR00T 预训练本体);后者是 CALVIN 基准上的同名生成式方法(ICLR 2024,ABCD→D avg-len 4.21)。同名不同物,完全无关。 |
| ALOHA 既是采集平台也是评测本体 | ALOHA/ALOHA 2 既用于遥操作采数据(Gemini 约 12 月数据),又被当真机评测台(OpenVLA-OFT+、Qwen-VLA)。引用时需分清是"数据来源"还是"评测落点"。 |
| EDR ≠ Fractal ≠ Google Robot 是同一物的不同名 | 真机叫 Everyday Robots,数据集叫 Fractal,SimplerEnv 仿真套件叫 Google Robot,指代同一机队。 |
| G1 标准版 vs EDU 版 | 23 DoF 简易夹持 vs 43 DoF + 7-DoF 力控灵巧手,操作能力差异极大,引用 DoF 须标版本。 |
| bi-arm Franka ≠ ALOHA | 都是双臂,但 bi-arm Franka 是两台 7-DoF 工业协作臂(共 14 DoF),ALOHA 是 6-DoF leader–follower 低成本台,刚性/精度/成本完全不同。 |
| CogACT 的 Franka 自评 ≠ OpenVLA 官方 Franka 结果 | CogACT 论文里 OpenVLA 6.8% 是 CogACT 作者复现的对照基线,非 OpenVLA 官方数字。 |
4.2 核查/待核清单
| 项 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| GR00T N1.5 → G1 熟悉物体 98.8% | ⚠️ 厂商自评 | NVIDIA 技术报告,无第三方真机复现 |
| Gemini 1.5 Motion Transfer 互迁 | ⚠️ 厂商口径 | 无独立验证;2025.03 版无 zero-shot 证据 |
| Figure Helix 35 DoF @ 200Hz、首个双机协作 VLA | ⚠️ 新闻稿 | 非同行评审;Helix-02 细节二手源,待一手确认 |
| Realman 机械臂规格 | 待核 | 语料未独立调研 DoF/末端,仅知 CogACT 真机平台之一 |
| X Square 多本体平台规格 | 待核 | Wall-OSS-0.5 17 任务零样本 task-progress >80 均厂商自评 |
| AgiBot World 100万轨迹/100 台真机 | ⚠️ 厂商自评 | IROS 2025 Best Paper Finalist,但无第三方审计 |
| 各人形整机 DoF | 部分待核 | 版本差异大(天工 28~43、A2 23~67),引用须标版本 |
| EDR 真机 | 已关停 | 项目并入 DeepMind 后关停,真机不可复现 |
五、主要信源(官方一手页面 / 论文)
单臂
- EDR/RT-1: research.google/blog/rt-1-robotics-transformer · x.company/projects/everyday-robots
- WidowX 250: trossenrobotics.com/widowx-250 · BridgeData V2: arxiv.org/abs/2308.12952
- Franka Panda: generationrobots.com/media/panda-franka-emika-datasheet.pdf · DROID: arxiv.org/abs/2403.12945
- UR5e: universal-robots.com(ur5e datasheet) · KUKA iiwa: kuka.com/lbr-iiwa · Flexiv Rizon: flexiv.com/products/rizon
- SO-ARM100: huggingface.co/docs/lerobot/en/so100 · github.com/TheRobotStudio/SO-ARM100
双臂
- ALOHA: arxiv.org/abs/2304.13705 · Mobile ALOHA: arxiv.org/abs/2401.02117 · ALOHA 2: arxiv.org/abs/2405.02292
- Cobot Magic (AgileX): scengrobotics.com/robots/detail/cobot-magic
- Gemini Robotics: deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-into-the-physical-world
人形
- Unitree G1: unitree.com/g1 · Fourier GR-1: therobotreport.com(fourier gr-1) · humanoids.wiki/w/GR-1
- 天工 Tiangong: x-humanoid.com/bt.html · AgiBot A2: agibot.com/product/169
- Apptronik Apollo: apptronik.com/apollo · Figure Helix: figure.ai/news/helix-02
- 千寻 Moz1: spirit-ai.com · WAIC 2025 首发(stcn.com/article/detail/2763729 · 新浪/腾讯科技探展报道);26 DoF 全身力控,搭载 Spirit v1
跨本体 / 模型
- GR00T N1: arxiv.org/abs/2503.14734 · π0: arxiv.org/abs/2410.24164 · π0.5: arxiv.org/abs/2504.16054
- OpenVLA: arxiv.org/abs/2406.09246 · CogACT(SimplerEnv 对照) · RynnVLA-001: arxiv.org/abs/2509.15212
本篇为《VLA 发展深度调研报告》「实验机器人本体」专题子文档,基于语料关联 + 厂商规格调研综合而成。⚠️ 标记处为厂商/提出方自评,「待核」处规格未独立调研。互链:具身数据 · 数据集与基准。