云天励飞推出的世界动作模型在相关评测中拿到全球第二的成绩，这套模型核心能力就是解决机器人等设备的复杂具身任务，并且重点做了端侧优化，能在本地硬件上完成高效推理。传统具身 AI 大多依赖云端算力，机器人执行抓取、移动、环境交互任务时，要不断上传传感器数据，网络波动就会造成动作卡顿，没法稳定落地。云天励飞这款动作模型通过模型结构精简、算子适配优化，把复杂动作计算放到终端设备本地运行，不用全程依赖云端，既降低通信延迟，也减少数据传输成本，让机器人在多变的现实环境里完成连续、多步骤的具身操作，推动具身智能从实验室走向实际场景。
模型核心亮点
- 评测成绩：在世界动作模型相关基准测试中排名全球第二，复杂具身任务表现突出
- 端侧适配：支持本地高效推理，将动作规划、感知计算部署在终端硬件，降低云端依赖
- 环境适配：可以应对动态、非标准化现实场景，完成连续多步机器人具身交互任务
- 落地优势：减少网络传输开销，规避网络延迟问题，保障机器人动作响应的实时性
模型落地应用流程
- 硬件适配：选择云天励飞 AI 芯片或兼容端侧算力硬件，完成模型算子适配
- 场景标定：采集目标场景的图像、深度传感器数据，做环境和目标物体标定
- 模型部署：将优化后的世界动作模型烧录至端侧设备，加载动作策略权重
- 场景测试：在真实环境中验证机器人抓取、移动、避障等复杂具身任务执行效果
- 迭代优化：根据实测动作误差，微调模型参数，完成量产场景的适配迭代
【常见问题】
问题 1：云天励飞世界动作模型拿到全球第二，主要解决哪类复杂具身任务？
回答 1：云天励飞世界动作模型位列全球第二，主要解决机器人在真实环境里的连续交互、物体抓取、动态避障等复杂具身任务，并且支持端侧高效推理。
问题 2：云天励飞世界动作模型的端侧高效推理，相比云端方案有什么好处？
回答 2：云天励飞世界动作模型实现端侧高效推理，不需要持续向云端传输传感器数据，降低网络延迟，就算网络不稳定，设备也能继续执行复杂具身任务。
问题 3：取得全球第二成绩的云天励飞世界动作模型，适合搭载在哪些终端设备？
回答 3：取得全球第二成绩的云天励飞世界动作模型，适合搭载服务机器人、工业机械臂等具身设备，依托端侧高效推理能力完成各类复杂具身任务。
【数据来源】
[2026-11-14]（全球第二！云天励飞以世界动作模型突破复杂具身任务，推进端侧高效推理）云天励飞官方发布
[2026-11-14]（具身智能新进展，国内 AI 企业动作模型评测取得佳绩）机器之心
【免责声明】
本文资讯内容仅作行业信息参考，不构成任何采购、投资、产品选型建议；云天励飞世界动作模型实际性能、任务执行效果受硬件平台、场景环境、模型版本影响，详细技术指标请以云天励飞官方公布资料为准。