广东
Curr-0实现人形机器人全身灵巧操作，推进多物理模态交互世界模型研发。
编辑丨李希
人形机器人的操作能力研究，长期面临一个系统性困境：移动与操作被当作两个独立问题来解决。
现有方案的主流路径是让机器人走到目标位置，停下来，再执行操作策略。但这种顺序执行的逻辑在真实场景中根本行不通——站姿决定抓取可达性，躯干姿态影响手臂施力方式，足地接触条件制约全身平衡，手部接触又反过来改变身体的未来运动。移动与操作在物理上是强耦合的，不是两个可以串行的模块。
今天，Current Robotics发布Curr-0，一个面向人形机器人的全身灵巧操作基础系统，通过Single Policy将移动控制、全身姿态协调与手部精细操作作为统一问题进行端到端训练，运行在70+自由度人形本体上，单一模型，共享权重，全程自主。
Current Robotics专注于机器人数据基础设施与具身智能全栈训练系统研发。
01
Single Policy：
推理、运动、交互的统一策略框架
Curr-0的核心是通过Single Policy将推理、全身运动控制与精细交互统一在同一策略框架下，而不是三个独立模块的顺序拼接。
系统内部采用Tri-System架构：高层负责推理与任务理解，中层负责全身运动与稳定性协调，底层负责手部与物体的精细交互。三者在同一闭环策略中实时协同运行，机器人不需要"先想好再动"，而是在运动过程中让全身与手实时耦合调整。
02
数据从哪里来
Curr-0基于21,000小时真实人类行为数据训练，其中包含2,800小时全身示教数据。这些数据来自Current Robotics自研的HumanEx全身外骨骼数据采集系统。
HumanEx的核心设计是将数据采集从机器人本体解耦。不同于遥操作方案需要人直接控制机器人，HumanEx让人类穿戴外骨骼设备在真实场景中自然完成任务，同步采集全身姿态、关节运动、手部动作、本体感知、肌电信号和环境交互数据。由于无需控制机器人本体，系统可以直接部署在工厂、实验室、办公室等多种真实场景中进行采集。
这将数据规模的增长路径从"机器人部署小时数"切换为"人类任务小时数"。
03
多物理模态交互世界模型：评测与部署的扩展基础设施
数据和模型之外，Current Robotics还在攻克另一个系统性瓶颈：物理世界本身无法规模化。
对于全身接触丰富的人形机器人任务，每次策略评测都需要消耗真实硬件、能源和人力，失败无法回滚，场景无法按需重置。Current Robotics正在构建覆盖视觉、本体感知、力觉等物理信号的多物理模态交互世界模型，作为物理世界的可扩展替代，用于策略评测、后训练和部署验证。
在此基础上，团队提出Human-in-the-World-Model框架：策略在世界模型中闭环运行，当出现错误或不确定时，人类直接在世界模型中介入修正，修正片段用于后续训练，为后训练提供更高效的迭代路径。
04
从数据到部署：全栈闭环
Curr-0不是一个孤立的模型发布，而是Current Robotics全栈具身智能基础设施的阶段性成果。
从HumanEx外骨骼采集真实人类行为数据，到Curr-0端到端训练，再到多物理模态世界模型支撑的评测与后训练，最后到Human-in-the-World-Model加速部署验证——数据、模型、评测、部署四个环节在同一套体系内持续迭代。
Current Robotics认为，具身智能系统的核心竞争不在于单点模型能力，而在于能否构建一套可持续扩展的数据与迭代基础设施。随着人类行为数据的持续积累，模型能力可以不依赖机器人fleet规模的扩张而持续提升。
技术报告请点击「阅读原文」：current-robotics.com/blog/curr-0
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