7月15日，绳驱AI机器人公司星尘智能发布自研第二代具身基座模型Lumo—2——业界首个家庭隐式世界—动作模型（Latent World—Action Model），以及物理AI共生智能体Agent Philia，推动其“AI模型—具身OS—绳驱本体”三位一体全栈架构升级。

星尘智能表示，随着Physical AI进入产业化阶段，未来机器人竞争将不再局限于模型参数或硬件性能，而是AI模型、具身OS和机器人硬件本体三者协同进化的系统能力竞争。AI模型负责理解世界与学习技能，具身OS负责长期服务用户、管理记忆及协调智能体，本体则负责安全、高效地与真实物理世界交互。

公司还将于世界人工智能大会（WAIC）期间，发布“三位一体”多场景落地方案，进一步推动Physical AI规模化应用。

图注：Lumo—2隐式世界动作模型实现22个复杂家庭任务自动化

Lumo—2在官网一次性公开了机器人自主完成的22个复杂家庭任务，在当前公开披露的模型真机能力展示中，在任务范围和数量、精细复杂程度均处于业内领先，直观呈现模型能力与“任何任务，任何家庭，一种直觉”的模型理念，任务包括：

协同合作：人机或双机器人协同组装礼盒；物理理解：煎熟鸡蛋并颠锅翻面、称500g小米、洗干净咖啡粉碗；时序推理：接住高处滚落的球、杯子放到旋转的杯架上、拿起滚动的鸡蛋；长程任务：磨粉做咖啡、花式调酒、煎熟鸡蛋并撒上胡椒；高精细灵巧操作：给礼盒打蝴蝶结、书包里放入玩具并拉上拉链、熨好衣服并挂到衣架上、行李装箱并拉上拉链、拆开茶包泡茶、叠衣服等。

具身最前沿：从“预测动作”走向“预测世界”

过去的大模型解决了机器人“会不会做”的问题，但随着机器人真正进入开放世界，行业开始面临四个新的共性挑战：机器人只能预测下一步动作，却无法解释为什么做这个动作，以及动作将如何改变世界；复杂技能学习高度依赖机器人示范数据，训练成本高昂；难以充分利用互联网视频、人类操作等海量非机器人数据的持续增长；与此同时，模型规模不断增大，进一步推高了部署成本和端侧算力要求。这些问题正成为机器人规模化落地的重要瓶颈。

围绕上述挑战，Lumo—2提出全新的机器人学习新范式，在一个轻量级、基于物理的潜在动态空间（Latent Space）中“先预测未来世界，再生成动作”，还用三阶段对齐课程学习解决了VLA/WAM方法的根本局限：让模型学习目标与真实控制目标保持一致，从源头解决机器人模型“训练效果好、实际执行差”的关键瓶颈。

Lumo—2并非对上一代模型简单迭代，而是“具身原生”——坚持基础模型“以运动为中心”设计，从物理执行这一最终目标反向塑造模型架构，而不局限在对已有视频生成模型或 VLM的简单适配，在预测推理、表征对齐、可扩展学习三大核心维度做根本性迭代升级：

其一，摒弃显式结构化文本规划，采用基于隐空间世界动力学的隐式预测推理，以最小计算成本实现类世界模型的效果。其二，将单阶段联合训练迭代为面向跨模态表征的三阶段渐进预对齐范式，区别于VLA和WAM模型，解决动作重建指标与真实操控效果脱节的痛点。其三，模型可扩展性得到大幅增强，不再局限于机器人专属演示数据，原生兼容各类多源数据，同时拥有更优缩放特性与更强分布外泛化上限。

四项能力全面验证，多项核心基准排名第一

上述架构改进同步提升了模型推理效率与综合性能。让 Lumo—2在时序推理、物理理解、高精度、长时序、灵巧操作等各类复杂真实场景任务上取得稳定性能增益，更贴合工程落地与二次开发的实际需求。

l 具身 VLM 基准测试：具身理解、空间定位两类具身评测集上，相比 Qwen—3.5 4B 基座，Lumo—2 VLM 在几乎所有任务上均取得了一致且显著提升。与其他先进的4B 规模具身模型相比，表现极具竞争力，多个核心基准测试中排名第一。

l 泛化抓取—放置：在三种设置（基础、未见指令和未见物体）下评估泛化能力，在所有设置中持续优于 π₀.₅ 和 Fast—WAM 基线模型，尤其在未见指令和未见物体上增益显著，验证了其强大的推理与泛化能力。

l 真实世界复杂操作：将真实场景任务分为时序推理、物理理解、操控复杂度（长流程、高精度）测试，所有任务中综合表现最优，具备完备通用具身智能能力。

l 人机迁移：针对两类视角配置与标注完整度各不相同的人类数据源，评估了涌现式跨域迁移效果，Lumo—2无需引入任何专用迁移学习机制，即可有效利用这两种数据格式，在包含未见物体的机器人任务场景下提升策略性能，验证了其对齐隐空间的跨域迁移有效性。

值得一提的是，除基础模型外，星尘智能此次还发布了物理AI共生智能体Agent Philia，这是星尘智能“具身OS”重要组成部分，该操作系统即将发布升级版本。Agent Philia除了能在飞书里一句话调度Lumo—2“干活儿”，还能持续管理长期记忆、理解用户偏好、协调多机器人协同工作。

图注：Philia技术架构

文、图/广州日报新花城记者：阮元元
广州日报新花城编辑：黎慧莹