2026-10-19 自然意志 Nature Will 正式发布 Natura-1 物理世界通用基础模型

基于百万小时人类经验数据训练，将灵巧操作、长程执行与零样本指令遵循融入统一模型。

自然意志（Nature Will）正式发布其首个面向物理世界的通用基础模型 Natura-1。模型采用拥有 500 亿参数的混合专家（MoE）架构，在 100 万小时第一人称视角人类经验数据（Egocentric Data）上完成预训练，能够以零样本方式遵循自然语言指令，驱动灵巧手执行精细操作，并在未见过的场景与任务中展现泛化能力。

人类用双手制造工具、塑造环境，灵巧操作也是通用机器人适应现实世界的关键。面对高自由度动作空间与复杂接触条件带来的挑战，Natura-1 将指令理解、世界建模与动作生成纳入统一模型，对语言、图像、视频和动作进行联合学习。通过少量机器人数据的后训练，模型将从人类经验中获得的能力适配到机器人平台，在 100 毫秒的控制回路中驱动 20 自由度灵巧手，连接人的目标与真实世界中的行动。

在真实世界测试中，Natura-1 能够理解陌生指令中的空间关系、物体组合与操作约束，并根据环境变化调整抓握和运动。经过微调，模型可连续数分钟自主执行任务，无需人工干预，完成折叠轻薄材料、书写书法及多阶段工具切换等工作流。在抓取薄扑克牌时，模型还自主采用了将牌推至盒子边缘、创造悬空抓取空间的策略，展现出利用环境条件解决问题的能力。

自然意志围绕灵巧控制、指令遵循和长程执行，建立了涵盖十二个维度的真实世界评测基准。评测任务及其场景、物体和动作组合均未出现在模型的机器人训练数据中。Natura-1 在 20 自由度灵巧手平台上的综合得分为 53.4%（Base）和 59.1%（Agentic）；其中，Agentic 版本在此次对比评测的全部十二个维度中取得最高或并列最高得分。

支撑 Natura-1 的，是自然意志一体化构建的数据、模型与计算基础设施。团队自研数十 PB 规模的数据湖仓及全流程数据管线，每周可产出 35 万小时训练数据，并通过底层算子与分布式训练引擎的协同优化，提升训练效率与实时响应能力。随着训练经验从约 4.4 万小时扩展至 100 万小时，模型在未参与训练的人类数据与机器人验证数据上的预测误差均明显下降，为持续扩大数据与算力投入的技术路线提供了实证支持。

Natura-1 是自然意志迈向通用物理智能的起点。团队将持续拓展人类经验数据的规模与覆盖范围，提升模型的操作与泛化能力，推动机器人在更广泛的真实环境中理解目标、完成任务。

完整技术报告及演示内容，请见自然意志官网研究博客。

关于自然意志

自然意志（Nature Will）是一家以研究为驱动、致力于构建通用物理智能的公司，专注于研发贯通感知、预测、推理与行动的通用基础模型。团队汇聚基础模型研究、计算基础设施与机器人硬件等领域人才，研发体系覆盖数据采集与治理、模型预训练与后训练、仿真及真实世界评测，致力于让机器人从人类经验中学习，在物理世界中实现通用灵巧操作。

自然意志（Nature Will）是一个致力于实现物理世界通用智能的研究型公司，专注于训练能够在真实世界中执行感知、预测、推理与动作闭环的通用基础模型，并探索实现真机在物理原生系统中的自我觉知与持续学习。

自然意志研发体系覆盖数据采集与治理、基础模型预训练、训练与推理基础设施、仿真及真机评测、后训练与强化学习，形成从研究方法论到真实环境验证的完整闭环。

自然意志团队拥有具身 AI 全栈人才阵列，团队核心成员来自全球顶级高校及头部科技企业，包括业界前沿学者、旗舰大模型核心贡献者、世界大学生超算竞赛冠军和资深机器人硬件研究人员等，具备从算法创新到真机系统验证的一体化能力。