Current Robotics

Current Robotics（元流）公开构建一套从人类行为采集、人形机器人全身策略到世界模型评测和纠正的全栈系统。核心节点包括 HumanEx 可穿戴采集系统、Curr-0 全身移动—灵巧操作模型和交互式多模态世界模拟器。

技术栈

• HumanEx 从第一视角和手部数据扩展到全身本体感觉、IMU、力和肌电等人体行为信号，目标是把自然人类任务转成可同步、可对齐的机器人学习数据。
• Curr-0 面向 70+ DoF 人形本体，把语言/视觉推理、全身运动与灵巧接触组织成耦合策略。公司称其使用 21,000 小时人类数据，其中 2,800 小时为全身演示。
• 世界模型承担策略评测和 Human-in-the-World-Model 纠正：在失败或不确定 rollout 附近由人介入，并通过回滚、分支生成后训练片段。

对噜 Wiki 的意义

• 对具身智能数据基础设施而言，它把人类数据、全身本体映射、模型训练和部署反馈接成同一条价值链。
• 对世界模型技术路线而言，它是 evaluator + intervention + post-training 路线，而不只是未来视频生成。
• 对全身智能而言，它明确主张移动、平衡、躯干、双臂与灵巧手不能被简单拆成先移动后操作。

证据边界

• 数据小时数、任务能力与评测相关性主要来自公司第一方，不能替代独立真机复现。
• 世界模型中的回滚和纠正降低硬件占用，但不消除模型偏差；必须保留真机校准、失败保持、action shuffle、OOD、接触和长时漂移测试。
• HumanEx 的人类动作仍需目标本体映射和机器人监督，不能由“高保真人类数据”直接推出跨本体可执行性。

证据

• 原始资料快照（本地归档）