自變量雙臂機器人物流分揀達每小時 1816 件，憑 WALL-B 模型超越 Figure 03 且成本降 70%
該機器人在一小時無人工介入的直播中，僅用標準夾爪處理隨機包裹，準確率逾 98%，其 WUM 架構模型能即時預測物理變化。
愛範兒綜合 2 家多家報導
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AI 日報 2026-08-13
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該機器人在一小時無人工介入的直播中，僅用標準夾爪處理隨機包裹，準確率逾 98%，其 WUM 架構模型能即時預測物理變化。
模型透過預測畫面與動作學習物理空間關係，僅需 13 分鐘專用資料即可讓五指機器人轉開瓶蓋，並在客戶部署取得 87% 通過率。
該系列模型將感知與行動能力拆解驗證，包含採用 MoE 架構強化物理規律預判的 LingBot-Video，公司並計畫於年底完成第二輪融資。