AstraBrain-WBC 0.5 深度解析：人形机器人「小脑」迈入 GPT 时代
银河通用发布全球首个人形机器人通用小脑 GPT 基座模型。20 亿帧人类动作数据 + 80.4M 参数 + GPT 式因果 Transformer，零样本泛化成功率 92.58%，首次在人形运控领域验证 Scaling Law。
深入分析具身智能数据集、数据标准与行业趋势
银河通用发布全球首个人形机器人通用小脑 GPT 基座模型。20 亿帧人类动作数据 + 80.4M 参数 + GPT 式因果 Transformer，零样本泛化成功率 92.58%，首次在人形运控领域验证 Scaling Law。
6月16日，阿里巴巴正式发布千问具身智能大模型 Qwen-Robot 系列。三大核心模型——操作 VLA（Manip）、导航 VLN（Nav）、世界模型（World）——首次为机器人提供了完整的手、脚、大脑通用底座。本文逐一拆解技术架构与评测数据。
深度拆解 GR-1 人形机器人三大数据集：Fourier ActionNet（3 万真机轨迹）、NVIDIA GR-1 仿真（三子集）、GR00T N1 训练集（78 万合成轨迹）。含横向对比、训练效果分析、实战选型指南。
无实体机械臂，纯电脑仿真：7 天时间，用 MuJoCo + π0-3.5B + BC-Z 数据集在 12G 显存显卡上实现 Franka Panda 虚拟水杯抓取 VLA 闭环。含详细命令、代码和调试指南。
在 43 个数据集、19 个标准、11 个工具中做语义搜索，需要多少基础设施？我们的答案是：一个 1.1MB 的 JSON 文件 + 一个阿里云函数计算实例。
高德 AMAP CV Lab 发布的 UniACT 数据集整合了 6 个主流开源数据集，覆盖 20+ 种机器人形态，通过统一的末端执行器增量动作+旋转向量格式，为 VLA 模型预训练提供了跨具身数据基础。
这是第一篇博客文章，介绍具身智能数据集导航站的博客板块。