田晏林 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
好家伙，世界动作模型（WAM）赛道，中国团队直接冲到了全球第一？！
而且，GPT-6-Astra、Physical Intelligence的π0.5、英伟达GR00T-N1.7等一众全球头部具身模型，这次都被甩在了身后。
出手的是一家中国机器人公司——清华唯一持股的嫡系具身公司，星动纪元。
近日，星动纪元自研的世界动作模型VPP2，一举登顶RoboDojo仿真榜单。
综合平均成功率32.26%，综合平均得分39.26分，两个指标双双第一。
关键是，这场比赛还真不好打。
RoboDojo号称具身智能界的「珠穆朗玛峰」，由香港大学MMLab牵头，全球近20所顶尖学术机构共同建设。
它专挑机器人不擅长的地方出题：换个环境，还会不会干活？东西摆歪了，还能不能抓准？任务做到一半，还记不记得前面发生了什么？
总之，想靠刷熟练度蒙混过关，没那么容易。
结果呢？
星动纪元VPP2不仅拿下综合第一，在泛化能力、精细操作、记忆能力三个维度上，也拔得头筹。
据说，这次VPP2没有额外加数据，也没用Agent RSI等增强手段，仅靠「标准数据集」，就把一众高手给卷了下去。
这代表着VPP2模型本身足够强，性能提升来自预训练，基座足够泛化，因此不靠外挂增强策略，不靠扩充数据「刷分」。
不是，哥们儿，这么夯的模型到底是怎么练出来的啊？？？
我们往技术路线里扒了扒，你别说，VPP2这次的突破，还真有点东西。
它瞄准了世界动作模型的一道老大难问题：预测错了，动作就跟着错。
VPP2给出的解法，是先把视频预测能力练到足够强，再让机器人在陌生环境里真正动起来。
从预测到行动，两种泛化能力一起提升。
从目前披露的多项测试结果来看，VPP2已经成为世界动作模型WAM赛道中，最有竞争力的选手之一。
世界动作模型WAM，卷出一个新冠军
具身智能行业有个挺尴尬的现象。
机器人Demo越做越炫，模型榜单分数也越来越高，但真要问一句，谁的机器人更聪明、更能干活？
还真不好回答。
比如让机器人抓杯子。在训练时见过的桌面上，它可能百发百中。结果换个杯子、挪下位置，立刻开始怀疑人生。
更别提那些需要连续执行多个步骤的任务了。
这也是为什么，RoboDojo这套评测值得关注。
它的目标是为具身智能建立统一、可复现的评测标准，仿真测试包含42项双臂操作任务，覆盖泛化、精准操作、长程任务、记忆、开放词汇指令理解五个维度。
说白了，就是把机器人拉出舒适区。
传统机器人模型在熟悉任务上可能接近满分，一旦环境、物体位置、任务组合发生变化，成功率可能明显下降。
RoboDojo专门对这类复杂情况进行考察，看机器人面对变化时，有多少泛化能力。
而VPP2这次交出的成绩单，相当亮眼。
平均成功率32.26%、平均得分39.26分，两个指标均位居榜首。
作为对比，在RoboDojo仿真基准的后训练评测中，GPT-6-Astra的平均成功率为22.48%，平均得分28.97分。
而VPP2分别领先9.78个百分点和10.29分。
△论文截图，基线模型数据取自官方排行榜
这里两个指标各有侧重：成功率看机器人能否完整完成任务；平均得分则衡量任务推进到了哪一步，即便没能全部完成，也能体现其阶段性表现。
两项指标均综合了五大能力维度的测试结果。
换句话说，VPP2不仅完成任务的比例更高，面对没能做完的任务，也体现出了更强的阶段性完成能力。
而且，这种领先并不局限于综合成绩。
拆开五项能力维度来看，VPP2在泛化、精准操作、记忆三个维度上，同样拿下第一。
这三项能力对应着机器人进入真实世界的几道难关：换个环境还能不能干活，操作能不能做准，以及连续执行任务时能不能记住前面的步骤。
综合成绩领先，关键能力也能打。
不过，RoboDojo再难，考场终究还是「仿真环境」。真到了物理世界，物体的摩擦、形变、位置偏差，又会陡生变数。
VPP2在仿真里展现出的泛化能力，到了真机上还能成立吗？
星动纪元也做了实验。
这次，团队直接把VPP2部署到真实ALOHA双臂机器人上，测试了抓取、放置、堆叠、折叠、倾倒等10类零样本操作任务。
也就是说，无需针对这些测试任务进行额外微调，机器人就得直接上手。
结果，VPP2再次交出领先成绩：平均成功率58.5%，高于π0.5的40%。
在10类任务里，VPP2拿下了9类最佳成绩。
这下有意思了。
榜单第一，证明的是它在标准评测体系里的能力；真机零样本操作，则进一步考察这些能力能否迁移到真实物理环境。
两份成绩单摆在一起，VPP2的技术优势就更值得深挖了。
要知道，VPP2走的是世界动作模型（WAM）路线。
这类模型的基本思路，是借助视频预测理解物理世界接下来会如何变化，再把这种预测转化为机器人动作。
但这条路线长期存在一个问题：视频预测得漂亮，不代表机器人真的会干活。
VPP2这次，偏偏就冲着这个问题去了。
从预测泛化到行动泛化，VPP2怎么做到的？
想理解VPP2的突破，先来看一个简单任务：让机器人把桌上的杯子放进盒子里。
对人类来说，伸手抓住、抬起来、放进去，几乎不用思考。
但机器人得判断杯子的位置、机械臂的运动轨迹、夹爪何时闭合，还要预测整个操作过程中，物理世界会发生什么变化。任何一步出了偏差，都可能翻车。
现有的世界动作模型（WAM），恰恰容易在这里出问题。
一方面，普通视频模型擅长生成画面，但画面看着合理，和符合真实物理规律是两回事。
比如要求抓左边的杯子，模型却预测抓起右边那个。视频照样能生成，机器人执行时却会直接跑偏。
另一方面，直接把动作学习加入视频模型，还可能损伤原本的泛化能力。
结果动作学会了，机器人换个环境却不会做了。
VPP2提出了一个很直接的判断：视频预测的质量，决定了动作的上限。
基于这一思路，星动纪元选择将视频预测与动作学习分阶段训练，重点不是「视频、动作一锅炖」，而是把两者「解耦」，重新「排序」。
星动纪元为此设计了一套三阶段训练策略：
第一阶段，事件级视频继续预训练，让模型学会预测完整操作过程。
第二阶段，固定时长视频后训练与蒸馏，让预测能力跟得上机器人实时执行的速度。
第三阶段，动作专家训练，将视频预测转化为具体动作，同时尽量保住原有的泛化能力。
三个阶段层层递进，最终指向两个核心突破：预测能泛化，行动也能泛化。
第一个突破：让视频预测具备泛化能力
VPP2首先要解决的，是机器人能否准确预测陌生任务中的物理变化。
星动纪元以阿里开源的Wan2.1-I2V-14B为基础，整合机器人操作、人类活动、通用视频等多种数据，覆盖不同机器人本体和操作方式。
不过，真正有意思的是它对数据的处理。
团队没有简单地把视频一股脑喂给模型，而是先将操作过程切分成语义完整的片段，再配上详细描述。
比如，不能只告诉模型「把杯子放进盒子」，还要明确是哪只机械臂、哪个杯子、哪个盒子，以及整个操作过程。
因为同一句模糊指令，可能对应无数种动作轨迹。
模型如果连操作对象都没搞清楚，自然很难准确预测未来。
VPP2索性把任务描述得更细，让语言指令和物理操作形成更稳定的对应关系。
更关键的一步，是事件级视频预测训练。
传统短时预测关注接下来几帧会发生什么，而VPP2直接让模型学习一次完整操作从开始到结束的变化。
从机械臂靠近杯子，到抓住杯子，再到放进盒子，模型要理解的是一整件事如何发生。
这样一来，面对新的物体、位置甚至操作任务，它才更有机会预测合理的物理变化。
在机器人操作视频的指令遵循测试中，14B参数的VPP2达到90%的成功率，而64B参数的Cosmos3模型为78%。
14B打赢64B。
这也说明，在物理操作预测中，参数规模并非唯一的胜负手，能否真正理解操作过程同样重要。
不过，预测得再准，机器人动不起来，也白搭。
第二个突破：让预测泛化变成行动泛化
这里有两道坎，一是速度，二是如何在学会动作的同时，保住视频模型原有的泛化能力。
第一道坎很好理解。如果让机器人干活，每个动作发生前都要花几秒生成视频，那么再强的预测能力也很难派上用场。
星动纪元选择先给预测模型提速。
团队将事件级预测模型进一步调整为固定8秒的视频片段预测，再通过一致性蒸馏，将多步计算压缩为单步生成。
最终，预测未来8秒的视觉变化，计算耗时约0.12秒。
第二道坎，稍微棘手一些。
前面好不容易让视频模型学会了预测陌生任务，结果加入动作训练后，模型反而只会执行熟悉的操作。
动作能力长出来了，泛化能力却丢了？VPP2要做的，就是同时跨过这两道坎。
VPP2引入一个0.9B参数的扩散Transformer（Action DiT），采用MoT架构，学习如何根据预测的未来状态生成机器人动作。
但星动纪元没有直接将视频预测模型（Video DiT）和动作专家一起从头训练。
在动作训练初期，视频模型的基础参数被冻结，仅通过LoRA进行适配，尽量避免动作训练破坏已有的预测泛化能力。
相当于先让机器人理解物理世界怎么变化，再训练它如何把这种「理解」转化为「动作」。
两种能力分阶段生长，又相互配合。
最终，视频预测约耗时0.12秒，动作专家约耗时0.1秒，整体动作片段生成延迟约为0.22秒。
当然，架构再漂亮，也得看最终效果。
前面提到的ALOHA真实机器人零样本测试，已经展现出VPP2将预测能力转化为陌生任务操作的潜力。
另外两套泛化测试，则进一步验证了这条路线。
LIBERO-Pro考察物体位置、任务要求变化后的操作能力，VPP2取得45.0%的总体成功率，其他基线模型最高为11.0%。
LIBERO-OOD则考察组合泛化，将熟悉的物体、布局和任务目标重新组合，形成此前没见过的新任务。
VPP2的总体成功率达到63.9%。
把这些结果放在一起看，VPP2的技术思路就清楚了。
先通过多源数据、详细任务描述和事件级预测训练，让模型更准确地预测物理变化。
再通过蒸馏加速、分阶段动作学习，将这种预测能力转化为实际操作，同时尽量保留原有的泛化能力。
具身智能的性能上限，显然还没到只能靠规模硬堆的地步。
VPP2再次说明，优化数据管线、调整训练范式，这些看似朴素的工程方法，仍然有机会带来可观的模型性能提升。
从GPT到WAM，物理AI正在形成新范式
预测能泛化，行动也能泛化，是VPP2作为世界动作模型WAM，最值得关注的核心突破。
但真实任务往往更加复杂。机器人不仅要知道怎么做，还得判断先做什么、后做什么。
这就需要更高层的认知与规划能力参与进来。
星动纪元这里贡献了一个思路：GPT负责想，VPP2负责做。
前者负责理解、推理和规划，把复杂任务拆解成明确步骤；后者负责预测物理世界如何变化，再将规划转化为具体动作。
这一思路，在VPP2论文中已经有了初步的实验支撑。
团队实际采用的是VLM高层规划器，由其负责语义理解、记忆和任务拆解，再将明确的子任务交给VPP2执行。
结果相当直观。在RoboDojo选定的长程任务测试中，引入VLM子任务规划后，平均成功率从27.6%提升至57.6%。