【智元GE-Act 2.0：机器人版"大力出奇迹"被验证了】

把机器人训练数据从300小时拉到30000小时，会发生什么？

智元最新发布的原生世界—动作模型GE-Act 2.0，首次系统验证了一条关键路径：机器人模型也能像大语言模型一样，随数据增长持续变强，甚至"顿悟"出新技能。

几个关键结论：

1、数据扩大100倍，技能"逐格点亮"

折叠毛巾、嵌套纸杯、拔插笔盖、插花这些精细动作，在小数据下完全学不会，数据到3万小时时突然解锁。

2、成功率持续爬升，远未见顶

G1-OP机器人从17.1%→44.1%，G2-90D从13.4%→31.1%，5000到30000小时仍未饱和。

3、真零样本检验，不刷分

不微调、不示范、不换模型，直接在陌生场景、陌生物体上测试，覆盖100项任务、20类技能、两种机器人。

4、 跨本体能力迁移真实发生

G2-90D训练数据占比不足2%，却随共享数据扩大提升了17.7个百分点。

5、连失败数据都能当训练资产

3.9万小时指令-视频 + 3.2万小时轨迹 + 3万小时完整数据，分层利用，不浪费任何一条数据。

当零样本能力随数据规模持续增长，具身基础模型的Scaling路径，正在变得清晰。