ACE-EgoACE-Ego

ACE-Ego 是大晓机器人联合港中文 MMLab 开源的一脑多型具身操作 VLA 模型。模型用 6.0K+ 小时人类第一视角视频为核心进行预训练，通过相机空间动作与形态条件编码，使同一模型可适配不同机器人本体。在 RoboCasa GR1 TableTop 基准上以 72.8% 刷新 SOTA，能稳定完成塑料袋打包、鞋盒装鞋等复杂零售操作，大幅降低多本体部署成本。