生數科技 Motus2 開啟具身智慧遞迴自進化之路
為何重要
Motus2 突破了傳統機器人策略模型僅依賴靜態資料與示範的侷限，透過內建世界模型實現「預測結果-自我評價-改進策略」的自主因果閉環，這是從 L3 等級邁向 L4 通用自主智慧體關鍵的能力路徑驗證。對開發者而言，樹立了具身模型的新範式——不再只解決「當前觀測-下一步動作」的聯想，更著重處理「行動後果-價值評估-策略修正」的邏輯。
- 生數科技釋出具身世界模型 Motus2，整合 Action（WAM）、Prediction（AC-WM）與 Value（VM）模型，首次在單一模型中實現遞迴自改進，讓機器人具備自我評估與策略迭代的閉環能力。
- 採用「Action-first（動作優先）」的資訊流與 Best-of-N 規劃策略，搭配基於模型的強化學習（MBRL），避免模型透過未來視覺幀作弊，成功將多指操作任務成功率從 65% 提升至 75%。
- 模型全模態擴充套件至觸覺與短期記憶，訓練採用約 13 萬小時人類 Ego 資料與數百小時機器人對齊資料，驗證了從人類視角經驗遷移至機器控制空間的高效學習路徑。