星动纪元VPP2登顶RoboDojo 具身模型全球第一

时间：2026年10月9日 地点：中国（星动纪元总部位于北京，榜单由香港大学MMLab牵头共建） 人物：星动纪元创始人兼CEO陈建宇（清华大学交叉信息研究院助理教授）、星动纪元VPP2团队、RoboDojo评测基准方 事件详情：10月9日，量子位等媒体报道，清华持股的具身智能公司星动纪元自研世界动作模型VPP2（Video Prediction Policy 2）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，两项指标均列第一。在该榜单后训练评测中，GPT-6-Astra平均成功率22.48%、平均得分28.97分，VPP2分别领先9.78个百分点和10.29分；Physical Intelligence的π0.5、英伟达GR00T-N1.7等头部模型同样被甩在身后。拆解五大能力维度，VPP2在泛化能力、精细操作、记忆能力三项上也拿下第一。 真机验证方面，团队把VPP2部署到真实ALOHA双臂机器人上，完成抓取、放置、堆叠、折叠、倾倒等10类零样本操作任务，平均成功率58.5%，高于π0.5的40%，并在10类任务中拿下9类最佳。VPP2同步开源，论文已提交arXiv（2610.10270）。 背景：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，包含42项双臂仿真任务，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，专挑机器人不擅长的场景出题，防止模型靠刷熟练度蒙混过关。世界动作模型（WAM）路线借助视频预测理解物理世界变化，再把预测转化为机器人动作，但长期存在视频预测漂亮、机器人却不会干活的错配问题。星动纪元这次没有使用额外数据，也没用Agent RSI等增强手段，仅靠标准数据集登顶，表明性能提升来自预训练本身。技术上VPP2采用三阶段训练策略：先做事件级视频继续预训练（基于阿里开源Wan2.1-I2V-14B），再做固定时长视频后训练与蒸馏，最后训练动作专家把预测转成动作，将视频预测与动作学习解耦排序。在机器人操作视频指令遵循测试中，14B参数的VPP2达到90%成功率，超过64B参数的Cosmos3（78%）。 影响： - 世界动作模型榜单首次由中国团队综合登顶，GPT-6-Astra、π0.5、GR00T-N1.7等全球头部模型同场落败，具身智能评测话语权出现东移迹象 - 不靠扩充数据、不靠外挂增强的纯预训练路线得到验证，行业堆数据、堆后训练的做法面临重新评估 - VPP2同步开源并公开论文，开发者可直接复现，中小团队获得对标最强WAM的基座 - 真机零样本58.5%对π0.5的40%，意味着仿真榜单领先能够迁移到物理世界，机器换环境就不会干活的老大难问题有实质推进 - 星动纪元作为清华嫡系具身公司的技术品牌得到背书，人形机器人融资与商业化竞争再添筹码 总结：星动纪元VPP2以32.26%成功率、39.26分双双第一登顶RoboDojo，并在真机零样本任务上以58.5%对40%压制π0.5，标志着世界动作模型赛道的中国团队首次站上全球最高位。更值得关注的是它的方法论：不加数据、不加外挂，靠视频预测与动作学习的分阶段解耦训练取胜，说明WAM路线的竞争重心正从数据规模转向训练结构设计。榜单由近20家国际机构共建、任务专为对抗刷分设计，含金量获得外部背书；随着模型与论文同步开源，这场登顶会快速转化为整个具身社区的基线抬升，也为星动纪元自身的人形机器人产品提供了可验证的技术护城河。 参考来源： https://www.qbitai.com/2026/10/502125.html https://www.36kr.com/p/4018046813065349 https://www.sohu.com/a/1085468708_655634 https://m.163.com/dy/article/L8QFJJP7053900WX.html https://timeline.sohu.com/news/FXNIu1hDK3 https://m.sohu.com/a/1085583716_100171209 https://arxiv.org/html/2610.10270v1 https://robodojo-benchmark.com/LeaderBoard?bench=realworld https://github.com/robodojo-benchmark/RoboDojo