刚刚股票按天配资，机器人圈公认最难的「家务大考」RoboCasa-365，榜首换人了。
新纪录62.6%，比之前的SOTA直接高出8.4个百分点。
要知道，这个榜上大部分模型还在50%以下挣扎。
更有意思的是，登顶的这个名字，之前几乎没人听说过：Riemann-1.0，黎曼动力。
一查，好家伙，首秀。这个模型才刚在WAIC 2026上正式发布。
跑分说明不了一切，我又去翻了它的真机视频。
随手点开一段机器人收拾餐桌的demo，只能说，榜单没骗人。
薄薄贴在桌面上的勺子，夹得起来；碗里剩的汤，知道先倒了再收；完事了还顺手把桌子擦干净。
视频地址：https://mp.weixin.qq.com/s/KIBoK4IAklhdmU21fCIyVg
（完了，估计连老妈以后的台词都要改了：连机器人都比你眼里有活儿~）
再往上扒，黎曼动力背后站着的是昆仑万维——前者正是昆仑万维专为具身智能方向成立的子公司。
一个新面孔，凭什么首秀就登顶？
答案藏在它的「食谱」里：23.2万小时训练数据中，占大头的根本不是机器人数据，是人的视频。
没错，人做饭、叠衣服、收拾桌子的第一视角视频。
造机器人大脑，行业吵出了新共识
为什么是「人的视频」？这还要从具身智能领域吵了一年多的路线之争说起。
VLA和世界模型，谁代表机器人的未来？行业曾为此分裂成鲜明两派。
两派各有优劣，为便于大家做对比，这里我直接放了一张AI生成的图表：
△图片由AI生成
简单总结就是，VLA属于「直觉派」，快但容易翻车；世界模型则属于「深思派」，稳但是又慢又贵。
吵着吵着大家发现：算了，既然各有优劣，那不如来一个取长补短？
于是，两条路线开始合流。
今年6月，英伟达西雅图机器人实验室发布了一篇长文综述，文章的核心判断是：
World Action Model（WAM，世界动作模型）已经从VLA研究里的小众分支，迅速长成了机器人基础模型的第二条主路线，而下一代机器人基础模型，大概率是两者的混合体。
△图源：英伟达官方技术博客
ICML 2026上，包括LeCun团队在内的多篇论文也在往同一个方向使劲：
从海量无标注的野外视频（in-the-wild videos）里学习潜在动作世界模型。
△图源：ICML官网
把这些工作放在一起看，一条正在被越来越多团队验证的训练范式浮出水面：
先用大规模开放世界视频做预训练，让模型看遍人类怎么和物理世界打交道，攒够物理直觉；再用少量真实机器人数据做动作对齐，把直觉翻译成可执行的控制信号。
这就解释了，为什么下一代机器人大脑，都盯上了「人的视频」。
对机器人来说，人类每天的生活就是一场不间断的操作示范。做饭、叠衣服、整理房间，这些第一视角视频里，藏着人类怎么感知环境、规划动作、处理意外的全部秘密。
而且这类数据要多少有多少，场景丰富，还在源源不断地增长。
实际上，行业里少部分前沿玩家已经看到了这点。比如Being-H0.7用了20万小时第一视角人类视频，Generalist AI的GEN-1更是砸了50万小时可穿戴设备采集的人类数据。
作为其中之一，Riemann-1.0的独特之处在于：
它是国内较早把这条范式完整工程化跑通的选手，从仿真Benchmark到真机均获得验证的那种。
而它之所以能跑通，关键在于解决了一个核心难题：人类视频里没有机器人动作标签。
没错，再漂亮的范式，也有自己的问题要解决。
人叠衣服的视频看得再多，机器人手臂该转多少度、夹爪该用多大力，视频里一个字都没写。
看得懂，做不出。
20万+小时人类干活的视频，怎么变成机器人手上的活儿？
这正是Riemann-1.0故事的起点。
23.2万小时视频，怎么变成机器人的手艺
Riemann-1.0，一款面向通用机器人操作的世界模型（World Action Model）。
从名字就能看出来，它正是前文说的「混合体」：
VLA的手它有（直接出动作），世界模型的脑它也有（预演世界演化），两派的活儿，一个模型全包了。
而它要攻克的，正是行业面前那道共同的坎：
怎么把没有动作标签、来源五花八门的开放世界数据，变成机器人可执行的控制能力，而且要跨机器人本体通用。
Riemann-1.0的解法，用做菜来类比，可以拆成三步。
Part 1：准备食材
数据就是食材。
仔细一扫Riemann-1.0的案板，只见上面摆着这样「三道菜」：
「广菜」：20万+小时人类第一视角视频；
「精菜」：1.2万+小时UMI与外骨骼手套数据；
「准菜」：2万+小时机器人真机与仿真轨迹。
三种数据来源，23.2万小时训练数据，覆盖41种机器人本体、数千种交互方式。
就这个规模，不得不说，已经足够机器人把人间烟火看个遍了（doge）。
△图片由AI生成
不过，食材多，不等于能直接开席。
尤其是占大头的那道「广菜」：20万+小时人类视频，没洗没切，连动作标签都没有，没法直接下锅。
怎么办？先备菜。
Part 2：备菜
黎曼动力为此自研了一套自动化人类数据处理流水线，专门负责洗菜切菜。
这套流水线怎么干活？不妨在头脑中想象，你正在跟着一段视频走一遍：
一段「人在厨房切菜的第一视角」视频进厂，第一件事是摆正。
鱼眼镜头的畸变、歪了倒了的画面，统统矫正成正视图，方便后面下刀。
接着VLM上场，把长视频切成一个个细粒度动作，给每一段配上任务描述、动作指令、场景和物体信息。
切完还得过两轮一致性校验，标得对不上的，推倒重来。
切好的片段紧接着过质检。
画面里人太多的、动作没意义的、遮挡严重的、活儿没干完的、不是第一视角的、手出了画面的，六类废片，直接进垃圾桶。
活下来的片段，迎来整条流水线上最核心的一步：给手建3D模。
系统检测并追踪画面里的手，重建出完整的手部姿态，再配合相机位姿估计，把手的运动轨迹换算进世界坐标系，最后做整段平滑。
到这一步，视频里「手怎么动」，第一次变成了机器可读的3D坐标。
当然，重建的质量也得把关。
手看不清的、动得太快的、镜头晃太狠的，按阈值再筛一轮，和前面的语义质检互为补充。
最后一步是装盘：按场景、任务、动作、技能、物体五个层级分好类，均衡配比，防止模型偏食。
一段段视频这样走下来，海量「人类干活的录像」，就变成了一本机器人能读懂的「动作教材」。
P.S. 另外两道菜由于自带夹爪传感，业界已有相对成熟的处理流水线，这里就不多展开了。
Part 3：炒菜
食材备好，现在终于可以开火了。
炒菜讲究方法和火候，对应到模型上，就是架构和训练策略。
架构上，Riemann-1.0基于扩散架构，提出了全因果动作-视频联合建模框架，把视觉动态、环境状态和机器人动作序列，放进同一个生成过程中统一学习。
这意味着，模型不只是知道「眼前看到了什么」，还在学习「动作会如何改变环境，以及下一刻世界可能变成什么样」。
而为了让同一个模型适配41种不同形态的机器人本体，Riemann-1.0进一步设计了本体专属的动作映射模块：
共享对世界的理解，同时保留不同机器人的「肢体适配能力」。
说到底，它试图打造的是一个负责理解环境、预测变化的「通用世界大脑」，然后通过不同机器人的动作适配器，把这种理解转化为具体的执行能力。
再说火候。
训练分三段，秘诀藏在一组数字里：动作损失权重0.1→0.5→0.9。
第一阶段，小火慢炖。用Latent Action Model从海量人类视频里提取伪动作信号，动作权重只给0.1，让模型安心看片，先学会物理世界的运行规律。
第二阶段，中火调味。引入UMI和机器人真实动作数据做校准，权重拉到0.5，把伪动作空间平滑过渡到真实控制空间。
第三阶段，大火收汁。纯机器人数据集中强化，权重推到0.9，火力全开练出能直接上岗的真功夫。
从「以理解世界为主」渐进切换到「以执行动作为主」，有点像大模型训练里从预训练到对齐的路径，只不过载体从文本换成了物理世界的动作。
好了，菜出锅了，该尝尝味道了。
加一味人类视频，猛涨14.4个百分点
首先要验证的就是那个灵魂问题：绕这么大一圈用人类视频，真的有用吗？
消融实验给出了非常硬的答案。
在专门考察长序列家务能力的RoboCasa-365上，模型从头训练，成功率38.2%；加机器人数据预训练，43.4%，涨5.2个百分点；再加UMI数据，48.2%，又涨4.8个百分点。
然后，加入人类视频数据：62.6%。
一下子猛增了14.4个百分点，比前两类数据的增益加起来还多。
Riemann-1.0团队认为：
这说明人类数据带来的远不止「更多训练样本」，它给模型灌进了更丰富的物体交互方式、动作语义和任务先验，直接抬高了模型在没见过的场景里的泛化上限。
另一组严格控制变量的实验更狠。
在专为双灵巧手人形机器人设计的EgoVLA基准测试中，同样的模型、同样的机器人数据，仅仅比较加不加人类视频预训练：
长程多阶段任务的成功率，从42.96%干到71.11%，暴涨28个百分点；
换成完全没见过的视觉背景，也从26.36%提到43.33%。
任务链越长、场景越陌生，人类数据的价值越大。
搞定这个基础性问题，最后来看整体成绩单。
先看仿真端的三张考卷：
LIBERO，业内常用的标准操作评测，考基本功，Riemann-1.0成功率99.0%；
RoboTwin 2.0，主打双臂协作任务的仿真基准，成功率94.3%；
RoboCasa-365，前面说的最难家务大考，62.6%，登顶SOTA。
显而易见，Riemann-1.0基本功评测稳居第一梯队，而优势最明显的，恰恰是RoboCasa-365这种强调家庭长流程、跨场景泛化的考试。
不过，仿真刷榜终究是模拟考，真机上岗才是真考验。
上岗之前，团队先给模型安排了一轮「岗前实训」：针对真实落地场景的专项后训练。
他们搭建了四类代表性的家务考场：有序积木堆叠，考精准操控和指令理解；柔性布料折叠，考形变物体的交互处理；桌面杂物整理和厨房餐具收纳，考杂乱居家环境下的长流程连续操作。
示范数据靠人工遥操作采集，四类场景合并做联合训练。
为了公平，参与对比的开源基座模型也拿同样的数据、同样的训练步数做了后训练，站在同一条起跑线上。
结果Riemann-1.0平均成功率85.00%，过程完成度（衡量长流程中间步骤推进的指标）94.43%，两项都在所有对比方法里排名第一，领先最好的开源模型15个百分点。
而且四类任务成功率全部超80%，每项的过程完成度都在91%以上。
翻译翻译，不光结果能干成，中间每一步也走得稳，长流程不掉链子。
视频地址：https://mp.weixin.qq.com/s/KIBoK4IAklhdmU21fCIyVg
从仿真登顶到真机上岗，Riemann-1.0把「看人类视频学干活」这条路，从头到尾走通了。
One More Thing
最后说回黎曼动力本身。看到这家公司第一眼，我就在想：
昆仑万维，一个印象中涉足AI游戏、AI音乐、AI短剧等内容赛道的公司，怎么突然干起机器人了？
还专门成立一个子公司独立运营？
理了理，背后其实是两条逻辑线的交汇。
一条属于行业。为什么人人都在谈具身智能、世界模型这些？本质上是因为交互方式正在发生变革。
人和AI的交互，前几年靠文字、图片、音视频；接下来，AI要开始伸手碰物理世界了。
内容公司做机器人，看似突兀，放进这个大转向里，只是早晚问题。
另一条属于昆仑万维自己。它的下场，早有铺垫。
早前那些高频的模型更新就不说了，就说这次它主办的《世界模型与多模态范式跃迁》论坛，其实一共亮相了三款模型：
Matrix-3.5世界模型（升级）：可交互能力实现跃迁，打通数字孪生与具身智能底层底座；
Mureka v9.5（升级）：AI音乐创作走向量产级落地；
机器人模型Riemann-1.0（首发）：打通世界模型与实体机器人交互闭环。
看出门道了吗？前两个管数字世界的生成，第三个开始伸手碰真实世界。
尤其是世界模型这块底座，一头连着游戏和视频；另一头，第一次连上了实体机器人。
数字牌打满，下一张落在物理世界，水到渠成。
两条线在这里交汇，就有了黎曼动力。
至于为什么单独成立公司？昆仑万维的逻辑并不复杂：
机器人这种硬核赛道没有速胜，得让核心团队独立发展、配上专属资源、做长期投入。
母公司出算力、出生态，团队专心跑技术，各展所长。
一套动作下来，昆仑万维，这家几年前就把「实现AGI」写进公司使命的玩家，第一次真正把手伸进了物理世界。
AGI的上半场在屏幕里，下半场，在屏幕外。
方向已明，剩下的，就看谁跑得快了。
— 完 —
量子位 QbitAI
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