10 月 23 日，阿里巴巴集团旗下高德发布首个基于开放世界行为的全身基座模型 λ0。这个模型仅依靠人类行动数据，就能让机器人学习移动、姿态与双手操作的全身协调。官方给出的两项数字是，数据采集效率约为主流方法的 3.4 倍，真机任务成功率较最强对比基线提升 22.5%。在 SIMPLE 仿真基准与多项真机评测中，λ0 均取得 SOTA 表现。
无本体采集：单条示范从 100 秒压到 29 秒
传统真机遥操采集高度依赖硬件设备与人工复位，扩展成本高昂。λ0 走的是无本体全身数据采集路线，采集者只需佩戴消费级设备，就能在日常环境随走随采。代表性任务的单条示范采集用时由约 100 秒缩短至 29 秒，采集效率约为原来的 3.4 倍。官方称无本体采集让模型摆脱了对昂贵机器人本体采集的强依赖。
500 小时数据集与三阶段训练
在软硬件协同的数据采集模式下，λ0 完整记录并对齐视觉、身体位移与手部操作等全身动作信息，再结合手部交互、全身协调、人形本体三阶段训练，把人类经验转化为机器人的全身控制指令。基于这条可规模化的管线，高德构建了包含 500 小时开放世界无本体全身数据的 HumanVerse-500 数据集。
跨本体零样本迁移与 Scaling
针对人机形态差异与末端控制器执行偏差带来的迁移难题，λ0 在采集、处理与动作端设计了视角匹配和由粗到细的动作对齐机制。在跨形态迁移与数据扩展性上，λ0 面对 7 项全身协调与长程移动操作任务，仅凭人类行动数据即可在真机上实现零样本迁移。同等机器人示范量条件下，人类全身数据规模扩大，真实机器人的任务表现随之显著提升。
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