卧安机器人(06600)发布 OneModel 1.7：自研世界动作模型实测第一

智通财经APP获悉，卧安机器人(OneRobotics，06600)正式发布了其自研的世界动作模型 OneModel 1.7 FrontoStria-RL。这款模型面向家庭与服务机器人的真实部署，是卧安推动具身智能规模化落地的核心模型底座。

性能表现如何？数据给出了答案。在具身智能领域的标准评测基准LIBERO上，OneModel 1.7的平均成功率达到了99%，这一成绩超越了π0.5、GR00T-N1.5、OpenVLA-OFT等主流公开模型。更关键的是真机实测：在日常操作任务中，其成功率稳定在99%；即便是高精度任务，成功率也高达97%。这组数字意味着，模型从实验室走向真实世界的门槛，被显著降低了。

架构解析：三大模块的协同与进化

如此高的成功率背后，是卧安自主设计的RL-Latent World Action Model架构。这套架构并非黑箱，其核心由三个分工明确又紧密协作的模块构成：

World Model（世界模型）：它的职责是跨场景泛化，让机器人能够适应不同的家庭环境，而非局限于某个特定布局。

Understand Expert（理解专家）：负责深度理解任务意图，并调度相应的技能（Skill），相当于机器人的“大脑”和“指挥中心”。

Action Expert（动作专家）：专注于精准执行，将抽象指令转化为稳定、可靠的实际动作。

有趣的是，这三个模块并非通过传统的、显式的中间图像或坐标来传递信息，而是通过一个名为“Predictive Policy Latent”的隐式空间进行连通。这种设计减少了信息转换的损耗，提升了决策与执行的效率与鲁棒性。

核心突破：从理解到稳定执行，并持续进化

具身智能要真正进入生活场景，仅仅“理解”任务是远远不够的，关键在于“稳定完成”。OneModel 1.7 FrontoStria-RL的突破点，正是将泛化理解、高成功率的动作执行，以及基于真实反馈的学习能力，整合进了同一套世界动作模型系统。

在此架构之上，强化学习闭环与成功记忆机制发挥了关键作用。机器人在真实部署中产生的反馈数据，无论是成功经验还是失败教训，都能持续回流至模型，用于迭代优化。这意味着，模型的能力并非静态，而是会随着部署规模的扩大和使用数据的积累不断增强，形成一个“越用越聪明”的正向循环。

可以说，这套模型覆盖了从家庭日常操作到高精度、高动态交互的广泛场景。它的意义不在于炫技式的单点演示，而在于提供了一套经过实测验证、能够支持规模化交付的模型平台。这或许标志着，具身智能的规模化落地，找到了一个更坚实的技术支点。