作者：钱玫沛发布时间：2026-06-12 13:12:55 点击数：36783

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本月官方披露行业研究成果具身大一统不是口号:北京人形再度登顶WorldArena，拿下双冠王，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：具身大一统不是口号:北京人形再度登顶WorldArena，拿下双冠王

机器之心编辑部

最近，全球的网民都化身「监工」，围观了 Figure AI 的人形机器人直播在物流传送带上连续几十个小时，不间断地分拣包裹。

机器人能够在真实的生产环境中连续工作，完全依靠自身的视觉系统自主完成了识别、抓取，和分拣的全套动作，标志着具身智能的一个里程碑。

这次技术跃进的背后，是当前具身智能的核心：智能体（Agent）。如今，机器人已正式迈向了「基于模型的端到端推理」。

机器人不再只是按照预设程序完成单一动作，而是要依靠自身视觉系统识别环境、理解目标、规划动作，并在持续变化的物理世界中完成任务。

谁能让机器人更好地看懂世界、推理任务、想象后果、执行动作，谁就更接近通用具身智能的核心。

也正是在这个关键节点，国内具身智能领域传来一个重要进展。

北京人形机器人创新中心（以下简称「北京人形」）在 WorldArena 全球权威评测中取得连续突破。

具身大一统模型 Pelican-Unify 1.0 登顶 WorldArena 权威榜单，EWM Score（综合得分）稳居榜首，3D Accuracy 接近满分。

WorldArena 最新排行榜

此前，北京人形发布的 WoW 具身世界模型就已经登顶 WorldArena Data Engine（数据引擎）赛道，并获得 Hugging Face 官方重点推荐，随后被斯坦福、Physical Intelligence（PI）等顶尖团队引用，显示出其在具身世界模型与数据引擎方向上的技术影响力。

这意味着，北京人形成为全球唯一同时登顶 WorldArena 两大核心赛道的机构，也由此拿下具身智能领域首个「双冠王」，跻身具身大脑能力世界第一梯队。

从榜单成绩来看，Pelican-Unify 1.0 以得分位居榜首，在 WorldArena 覆盖视觉质量、运动质量、内容一致性、物理遵循、3D 准确性、可控性等多维度的严苛评估中，Pelican-Unify 1.0 拿下综合第一，展现出较强的均衡能力。其中在 3D Accuracy (3D 准确率) 上更是达到了惊人的，接近满分。

这说明该模型已经具备接近真实世界的空间建模能力。因为 3D Accuracy 评估的并不是简单的画面质量，而是模型对空间几何关系的理解能力。Pelican-Unify 1.0 在这一指标上接近满分，说明它不只是看起来生成得像，而是能够较准确地理解和重建场景中的空间关系，这对于机器人而言非常关键。

让智能体走向物理世界

2025 年以来，智能体成了整个 AI 行业最热的词。OpenAI、谷歌、Anthropic 接连押注，国内大模型厂商几乎无一缺席。智能体的核心逻辑并不复杂：让模型不只是回答问题，而是「完成任务」—— 感知环境、制定计划、调用工具、持续执行。

这个逻辑放在数字世界尚且勉强成立，但一旦进入物理世界，问题就变得根本得多。

一个机器人要完成「把桌上的蓝色零件放进右侧料箱」，它需要看懂当前场景、理解指令意图、预判抓取后的结果、再生成精确到毫米级的动作序列。

传统具身智能系统的逻辑更像是「堆积木」：视觉模型负责看，语言模型负责说，世界模型负责预测，动作策略负责执行。模型之间各司其职，流水线调用。

这套方案够用，但有一个深层缺陷：模块之间的语义鸿沟，始终是阻碍机器人真正「理解」任务的天花板。

2025 年 3 月，北京人形发布通用具身智能平台「慧思开物」，提出了一条不同的路径：让理解、推理、想象与行动在同一个模型内部协同演化，而不是在外部拼凑。

经过超过一年的持续迭代与实践积累，这一思路在 2026 年 5 月迎来了最具说服力的技术验证：昨天，北京人形发布「慧思开物」平台的首个「大一统」具身基础模型：Pelican-Unify 1.0

技术报告：Pelican-Unify 1.0: A Unified Embodied Intelligence Model (UEI) for Understanding, Reasoning, Imagination and Action报告地址：https://arxiv.org/pdf/2605.15153

Pelican-Unify 1.0 一问世就给出了非常亮眼的成绩：在三个国际榜单上均实现了近 SOTA 的性能，不仅在 World Arena 上登顶，在 8 个 VLM Benchmark 的榜单在同级别（4B 以内）模型性能第一，也在 VLA 榜单 RoboTwin 评测中稳居前列。成为全球首个在理解、推理、想象、行动等维度同时达到全球顶尖水平的统一具身智能模型

「大一统」的具体含义：

三大统一

在 Pelican-Unify 1.0 技术报告的开篇，北京人形团队引用了三句名言：亚里士多德的「灵魂从不离开意象而思考」；詹姆斯?威廉的「我的思考，始终服务于我的行动」；以及《礼记?中庸》中的「博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之。」

它们其实反映了 Pelican-Unify 1.0 背后的一个核心判断：要让具身智能变强，需要一个能够让理解、推理、想象、行动互相约束、共同演化的统一回路。

也就是说，Pelican-Unify 1.0 的统一不是「把几个模块输出拼在一起」，而是结构上共享表征、相互约束条件、以同一个训练过程共同演化。

架构上，Pelican-Unify 1.0 实现了三类统一：理解、推理和生成。这能让理解、推理、想象、行动同生共长，同时学习「如何理解任务」、「未来会发生什么」以及「应该执行什么动作」。

而在具体的工程实现上，整个模型由两个紧耦合的组件构成：一个视觉-语言模型（VLM），承担统一理解与统一推理；一个统一未来生成器（Unified Future Generator，UFG），承担统一生成。

Pelican-Unify 1.0 与 VLA 模型和世界模型的架构对比

统一建模：共享表征，三路协同

传统流水线中，每个模块都有自己的内部状态：视觉模块有特征向量，语言模块有 token 序列，动作模块有策略分布，世界模型有潜在状态。它们各自优化，彼此之间只传递压缩后的输出信号 —— 这正是语义鸿沟产生的根源。

Pelican-Unify 1.0 的做法是：用一个共享的稠密潜变量 z 取代所有这些分散的内部状态，让语言推理、视频想象、动作预测的训练梯度全部作用于同一块表征。如此一来，推理、想象、行动就不再是通过接口通信的三个系统，而是能在共同的表征中相互约束、协同演化。

统一编码器：把历史、指令、场景压入同一语义空间

统一编码器由基于 Qwen3-VL 4B 初始化的视觉 - 语言模型承担。

它接收的输入是一个多模态上下文 c_t，其中包含三类信息：过去时刻的观测序列 o（连续帧图像）、历史动作序列 a 、以及当前语言指令 l。

这三类信息被统一编码进共享语义空间，而非由三个平行分支分别处理。

在此基础上，VLM 自回归地生成一条思维链推理迹 τ_t。这条推理迹并非事后解释，而是模型对任务意图、物理约束、未来后果与动作选择的中间表征，它能让语言推理成为具身生成过程中可训练、可监督的一个组件，而不是漂浮在决策之外的语言注释。

推理迹生成完毕后，VLM 取最后一层隐状态 h_{τ_t}，通过一个投影层 P_? 压缩为稠密潜变量 z：

这一步是整个架构的关键耦合点。z 不只针对语言建模优化，它还被下游的视频和动作生成损失持续施压，被迫同时编码「物理世界将如何演化」和「应当执行什么动作」所需的信息。

统一未来生成器：视频想象与动作序列在同一个扩散过程中联合读出

统一未来生成器由基于 Wan2.2-5B 初始化的扩散 Transformer（DiT）承担，以 z 为条件，在同一个去噪过程中联合生成未来视频帧和低层动作序列。

具体而言，未来视频先经过视频自编码器压缩为潜变量 x^v，动作轨迹归一化为连续表示 x^a。在扩散的每一步，视频 token 和动作 token 被各自的输入嵌入层转换后，一起送入同一个 DiT 主干网络处理：

其中 s 是扩散时间步，z 通过交叉注意力注入。自注意力负责建模生成序列内部的时序与空间依赖，交叉注意力负责注入语言 grounding 的任务语义，扩散时间步则通过自适应归一化调控整体计算。

DiT 主干是两类 token 共享的，只有输入嵌入和输出头（d_v 读出视频、d_a 读出动作）是模态专属的。这意味着：视频 token 和动作 token 在去噪过程的每一步都在同一空间中相互感知、相互约束。

训练目标由三路损失组成：语言推理损失 _text（自回归负对数似然）、视频流匹配损失 _video（连续时间 flow matching）、以及动作预测损失 _action（SmoothL1 鲁棒回归）：

三路损失共同作用于同一表征 z：

语言损失让 z 与任务级语义对齐视频损失迫使 z 对物理世界的动态演化有预测性动作损失将 z 锚定在可执行的控制空间里

z 必须同时满足三重压力，才能在训练中存活。这正是统一范式的优化层面含义：推理、想象、行动的一致性是通过梯度博弈自然涌现的。

实验结果

第三方评测平台验证单项能力

技术架构上的优雅，最终要接受评测的检验。Pelican-Unify 1.0 给出了亮眼的解答：统一不意味着全面平庸，而是可以在专项能力上与专用模型同台竞争。

在统一的理解和推理能力上达到了同级别模型第一。在 VLM 评测中，Pelican-Unify 1.0 在 8 个 General / Embodied Benchmarks 上取得64.7平均分，均达到 SOTA 水平，并在更具具身属性的 Where2Place 和 PhyX 上相比基座模型分别提升28.220.6分，证明统一训练并没有削弱通用多模态能力，反而增强了空间理解、物理理解和行动相关语义。

Pelican-Unify 1.0 与其它方法在一些通用和具身基准上的成绩比较

在统一的动作生成能力方面，整体性能和最佳模型性能相当。Pelican-Unify 1.0 在 RoboTwin 50-task dual-arm benchmark 上取得93.5%平均成功率，其中 50 个任务中有 31 个任务成功率达到至少 95%，15 个任务达到 100%，覆盖插拔、堆叠、交接等不同类型任务，跟当前 SOTA 模型性能基本持平，证明具身大一统模型具备强动作执行能力。

Pelican-Unify 1.0 与主要 VLA 和世界模型在 RoboTwin 双臂操作 50 任务基准上的成绩

这些成绩单放在一起，传达了一个清晰的信息：Pelican-Unify 1.0 确实能通过结构性共享表征让理解、推理、行动互相增强。这在具身智能研究中，尚属首次如此全面的验证。

北京人形与「慧思开物」

理解 Pelican-Unify 1.0 的完整意义，需要将其放回「慧思开物」平台的整体布局，以及北京人形的机构定位中来看。

2025 年 3 月，慧思开物正式发布，定位为全球首个「一脑多能、一脑多机」的通用具身智能平台。其由 AI 大模型驱动的任务规划「大脑」与数据驱动的端到端技能执行「小脑」构成，能实现单一软件系统在机械臂、轮式机器人、人形机器人等多构型本体上的兼容部署。

Pelican-Unify 1.0 作为平台统一具身基础模型的首发版本，为慧思开物提供了真正意义上的「认知内核」，让「一脑多机」不再只是一个调度层把多个专家模型串起来，而是同一个理解-推理-想象-行动回路在不同本体上的自然泛化

这一能力在真实硬件上得到了验证。模型在 UR5e 工业机械臂和天工人形机器人上的工业控制面板操作任务中，在零样本泛化和组合任务两类评测上，均全面超越模块化基线方法。尤其在组合泛化测试中，模型仅凭各原子任务的训练数据，无需任何组合示范，便能在自然语言指令下完成两段任务的连续执行。

组合泛化评估。在训练过程中，模型仅针对单个原子操作任务进行优化，未接触其组合版本。测试时，会评估模型在未见过的组合任务上的表现，这些任务需要结合多种已习得的技能，从而展示了模型在长周期具身操作中强大的组合泛化能力。

这正是「先想象，再行动」的闭环在物理世界中最直接的体现：想象面在训练中已将每个原子动词映射为未来帧分布，因此能够在 A 阶段结束后渲染出新初始态，并以此重新条件化 B 阶段的动作。整个过程没有人工设计的状态机，没有模块间的显式通信。

Pelican-Unify 1.0 可将动作作为条件输入，从而实现动作条件视频预测。左图：动作条件视频预测模型概览。右图：本方法生成的视频与真实值的对比。基于历史观测，该动作条件视频预测模型实现了输入动作指令与生成视频帧之间的细粒度对齐。

如今，经过一年多的场景打磨，慧思开物已从发布时的技术演示走向可量产的工业落地：

2025 年 9 月，搭载慧思开物的「具身天工 2.0」进入福田康明斯发动机工厂，在无人生产线上完成料箱取放与搬运任务；同年 10 月，「慧思开物」SDK 正式开放，面向高校与产业伙伴构建开源生态；在世界人工智能大会（WAIC）上，「慧思开物」协调四个异构机器人完成多本体、多任务异步协作，展示了分布式具身智能体系统的协同能力。

北京人形的身份，在国内具身智能版图中具有独特性。2023 年成立，由京城机电、优必选、亦庄机器人、首程资本等共同发起；2024 年 10 月，获授「国家地方共建具身智能机器人创新中心」称号，正式确立国家级创新平台定位；2026 年 2 月，完成首轮超 7 亿元市场化融资，投资方涵盖北京市人工智能产业投资基金、百度、东土科技等机构与产业方。

软硬件层面，北京人形已于今年 2 月发布了新一代通用机器人平台具身天工 3.0，这也是行业内首个实现触物交互式全身高动态运动控制的全尺寸人形机器人；而此番 Pelican-Unify 1.0 同时登顶 WorldArena 两大核心赛道，拿下具身智能领域首个「双冠王」—— 运动能力与认知智能的双线突破，印证了北京人形软硬件协同迭代的系统性能力积累。

作为国家队，北京人形对「大一统」范式的坚持是一条需要更高研发门槛、更长周期验证的路线。Pelican-Unify 1.0 登顶 WorldArena 的成绩，是这条路线第一次在全球权威评测体系上得到系统性验证。

而开源 RoboMIND 数据集、开放慧思开物 SDK、联合高校建立联合实验室，则说明北京人形想做的不只是一家在榜单上领先的机构，而是一个让中国具身智能整体研发效率因共同底座而加速的基础设施提供者。

统一，不是终点

是全新的起点

2026 年，具身智能行业正处于真正的技术分层时刻。

量产端，头部企业已跨过千台乃至万台交付门槛，产业开始触碰制造体系的真实极限；资本端，国家大基金三期首次出手具身赛道，单轮融资纪录持续刷新；竞争端，百余家相关企业并立，行业的核心问题已经从「能不能做出来」变成「做出来的东西，能不能在从未见过的场景里真正好用」。

这正是 Pelican-Unify 1.0 所回应的问题。

在自然语言处理领域，大规模预训练范式的核心洞见是：让理解、生成、推理在同一个表征空间中共同演化，能力的边界会因相互增强而持续外扩。这一洞见在文本世界已被充分验证，并重塑了整个 AI 行业的格局。

现在，同样的逻辑开始在物理世界寻找它的对应物。

不同之处在于，物理世界的「生成」不是输出文字，而是移动物体；物理世界的「推理」不能只停留在语言层面，必须被动作后果所检验；物理世界的「理解」，必须真正 grounding—— 遵循三维空间中物体之间的物理约束关系。

这使得具身智能的统一，比语言模型的统一难得多，也重要得多。

Pelican-Unify 1.0 给出的，是这个方向上的一个早期但有说服力的答案。当推理能够塑造想象、想象能够约束行动、行动的结果能够反过来校正推理，整个回路就不再是能力的叠加，而是能力的乘积。

从「功能拼凑」到「闭环智能」，这一步的距离正被跨越。

本月行业协会公开行业研究成果具身大一统不是口号:北京人形再度登顶WorldArena，拿下双冠王

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机器人不再只是按照预设程序完成单一动作，而是要依靠自身视觉系统识别环境、理解目标、规划动作，并在持续变化的物理世界中完成任务。

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让智能体走向物理世界

这个逻辑放在数字世界尚且勉强成立，但一旦进入物理世界，问题就变得根本得多。

一个机器人要完成「把桌上的蓝色零件放进右侧料箱」，它需要看懂当前场景、理解指令意图、预判抓取后的结果、再生成精确到毫米级的动作序列。

这套方案够用，但有一个深层缺陷：模块之间的语义鸿沟，始终是阻碍机器人真正「理解」任务的天花板。

技术报告：Pelican-Unify 1.0: A Unified Embodied Intelligence Model (UEI) for Understanding, Reasoning, Imagination and Action报告地址：https://arxiv.org/pdf/2605.15153

「大一统」的具体含义：

三大统一

它们其实反映了 Pelican-Unify 1.0 背后的一个核心判断：要让具身智能变强，需要一个能够让理解、推理、想象、行动互相约束、共同演化的统一回路。

也就是说，Pelican-Unify 1.0 的统一不是「把几个模块输出拼在一起」，而是结构上共享表征、相互约束条件、以同一个训练过程共同演化。

Pelican-Unify 1.0 与 VLA 模型和世界模型的架构对比

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它接收的输入是一个多模态上下文 c_t，其中包含三类信息：过去时刻的观测序列 o（连续帧图像）、历史动作序列 a 、以及当前语言指令 l。

这三类信息被统一编码进共享语义空间，而非由三个平行分支分别处理。

推理迹生成完毕后，VLM 取最后一层隐状态 h_{τ_t}，通过一个投影层 P_? 压缩为稠密潜变量 z：

统一未来生成器：视频想象与动作序列在同一个扩散过程中联合读出

统一未来生成器由基于 Wan2.2-5B 初始化的扩散 Transformer（DiT）承担，以 z 为条件，在同一个去噪过程中联合生成未来视频帧和低层动作序列。

三路损失共同作用于同一表征 z：

语言损失让 z 与任务级语义对齐视频损失迫使 z 对物理世界的动态演化有预测性动作损失将 z 锚定在可执行的控制空间里

z 必须同时满足三重压力，才能在训练中存活。这正是统一范式的优化层面含义：推理、想象、行动的一致性是通过梯度博弈自然涌现的。

实验结果

第三方评测平台验证单项能力

技术架构上的优雅，最终要接受评测的检验。Pelican-Unify 1.0 给出了亮眼的解答：统一不意味着全面平庸，而是可以在专项能力上与专用模型同台竞争。

Pelican-Unify 1.0 与其它方法在一些通用和具身基准上的成绩比较

Pelican-Unify 1.0 与主要 VLA 和世界模型在 RoboTwin 双臂操作 50 任务基准上的成绩

北京人形与「慧思开物」

理解 Pelican-Unify 1.0 的完整意义，需要将其放回「慧思开物」平台的整体布局，以及北京人形的机构定位中来看。

如今，经过一年多的场景打磨，慧思开物已从发布时的技术演示走向可量产的工业落地：

统一，不是终点

是全新的起点

2026 年，具身智能行业正处于真正的技术分层时刻。

这正是 Pelican-Unify 1.0 所回应的问题。

现在，同样的逻辑开始在物理世界寻找它的对应物。

这使得具身智能的统一，比语言模型的统一难得多，也重要得多。

从「功能拼凑」到「闭环智能」，这一步的距离正被跨越。

展望未来，李泽洋和李玉婷都表示，他们将全力冲击国际赛场，尤其是今年即将到来的亚运会。(完)

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