2026年7月20日，宇树科技正式发布 UnifoLM-OminiA-0.3 具身大模型，这是宇树 UnifoLM 系列面向民用康养赛道的关键落地成果。与传统分段式机器人算法不同，UnifoLM-OminiA-0.3 以单模型打通感知、决策、执行闭环，无需调用多套独立模型协同工作，可有效降低整机运行算力开销，并在复杂环境下保持任务连贯、不易卡顿或错判指令。
从“多模型切换”到“一个大脑管全局”
目前市面上大多数人形机器人方案采用分模块架构：感知用一个模型、理解用一个模型、规划用一个模型、执行再用一个模型。模块之间通过接口传递信息，这种方案在 Demo 演示中往往表现尚可，但到了真实家庭场景就会暴露出问题——指令在模块之间传递时会产生延迟，多模型切换时容易出现“指令断片”，而且每个模型都要消耗算力，硬件成本居高不下。
宇树 UnifoLM-OminiA-0.3 试图从根本上解决这个问题。它是一个统一的多模态感知-决策-执行模型，视觉、语言、触觉（本体感）等输入统一接入同一个大模型，由模型自行完成从环境理解到动作规划的完整链路。宇树官方表示，这样做的直接好处是“降低整机运行算力消耗”，换句话说，在同等硬件条件下，新模型可以让机器人运行得更流畅、更持久。
真机演示：抱枕归置、药品分拣、语音急停
宇树同期放出了一段人形机器人 G1 的真机演示视频，展示了 UnifoLM-OminiA-0.3 在家居康养场景下的实际能力。
基础物品搬运：机器人自主识别散落在地面的抱枕，规划路径走过去，平稳夹持并放置到沙发上。这看似简单，但背后涉及机器人对非结构化环境的实时感知、移动路径规划、末端夹爪力控等多个技术环节的衔接。
视觉感知与问答：演示中机器人能精准分辨抱枕和分层药盒的颜色，快速清点出红、蓝、黄三色共三盒药品，并主动向用户汇报信息。这个能力意味着机器人不只“看见”，还能“看懂”并“说出来”，在独居老人用药管理场景下有直接价值。
精细操作：这是具身大模型的硬核考验。演示中机器人从堆叠的药盒中精准抽出顶层蓝色药盒，自主分拣黑色脏衣物投入收纳篓，平稳夹持餐具送入洗碗机。这些任务对机械手的位置精度和力度控制要求极高，UnifoLM-OminiA-0.3 在单一模型框架内完成了从视觉定位到手指力控的全部推理。
康养设备联动：机器人可语音操控病床升降，并且支持“停”的口头指令急停——用户喊停，机械结构立刻制动。这个功能在康养场景中关乎安全，是实际部署的门槛之一。
技术基础：站在 UnifoLM 系列的肩膀上
UnifoLM-OminiA-0.3 并非从零开始，而是宇树 UnifoLM 具身大模型家族的一员。宇树此前已开源了多个相关模型：
UnifoLM-VLA-0（2026年1月29日开源）是该家族的核心成员之一，全称 Vision-Language-Action Model，基于开源 Qwen2.5-VL-7B 打造，在机器人操控数据上持续预训练，让模型从“看懂图像和文字”进化为“具备物理常识的具身大脑”。该项目在 GitHub 上已获得 516 颗星、47 个 Fork。
UnifoLM-WMA-0（世界模型-动作架构，2025年9月开源）则提供世界模型能力，支持仿真数据生成和策略优化，与 VLA 模型形成互补。
UnifoLM-WBT-Dataset（2026年3月5日发布）是宇树开源的高质量真机全身遥操作数据集，涵盖开放环境中的多种任务场景，并持续高频更新，被宇树视为“全球场景覆盖最广、任务复杂度最高、操控多样性最丰富的人形机器人真实数据集”。
UnifoLM-OminiA-0.3 可以视为这一系列开源积累在民用康养场景的集成落地——它不是研究论文里的新模型，而是真正面向家庭和医疗照护场景的具身大模型产品。
出货量领跑全球：G1 累计下线约 11000 台
宇树的人形机器人 G1 是 UnifoLM-OminiA-0.3 的硬件载体。数据显示，2025年宇树人形机器人全年出货量超过 5500 台，位居全球第一；截至2026年5月，G1 单型号累计下线约 11000 台，创下全球人形机器人单一型号量产新纪录。
这个数字的含金量值得展开。全球范围内，目前有能力量产人形机器人的企业屈指可数，大多数还停留在几十台、几百台的“原型/小批量”阶段。宇树能冲到万台级别，意味着其供应链、装配工艺和质量控制已经过了规模化验证，也意味着其具身大模型有了足够多的真实机器人载体做部署基础——这是一个硬件和软件相互促进的正循环。
具身大模型赛道的竞争格局
宇树发布 UnifoLM-OminiA-0.3 的时间节点，恰好是具身大模型从实验室走向真实场景的关键期。Figure AI、1X Technologies、Agility Robotics 等海外公司各有侧重，而宇树的优势在于：依托中国强大的制造业供应链，其机器人成本控制能力较强，G1 的定价使得它比 Figure 01 等竞品更容易进入真实部署场景。
宇树走的是“开源+自研”双轨并行的路线——GitHub 上的 UnifoLM 仓库已经吸引了开发者社区的关注，而同步推进的商业化产品则通过规模化出货实现技术变现。UnifoLM-OminiA-0.3 的发布，进一步明确了宇树将大模型能力直接产品化、而非停留在学术论文阶段的战略意图。
链接：
- GitHub（UnifoLM-VLA-0）：https://github.com/unitreerobotics/unifolm-vla
- 宇树官网：https://www.unitree.com