今年的创新日上，智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉（稚晖君）发布了一个 物理AI新单位“Worken”，用来衡量机器人的有效智能工时。

活跃机器人数量反映部署规模，自主工作时长看机器人能否在无需人工接管的情况下持续作业，产出效能比则衡量实际产出效率。

围绕如何让机器人真正创造价值，智元这次也带来了从模型、本体到操作系统的一系列技术进展，覆盖具身智能的运动、作业和交互等核心能力。

譬如新模型这边，具身基座模型GO-3 Preview已经拿下三项具身智能评测榜单第一，交互大模型WITA-OMNI也在四项评测榜单中登顶。

本次创新日，智元发布了新一代具身基座模型GO-3 Preview和全模态端到端交互大模型WITA-OMNI。

GO-3主要面向作业智能，帮助机器人理解任务、生成动作并完成操作；WITA-OMNI面向交互智能，让机器人能够理解人、回应人，并在真实环境中通过语音、表情和动作进行自然交流。

模型负责提升能力，本体和系统负责承载并协同能力，真实部署则检验这些技术能否在工作现场发挥作用。

在RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum三项具身智能评测榜单中夺下桂冠，完成三榜登顶。

据悉，GO-3 Preview采用了 具身原生架构WRAM （World Reasoning Action Model） ，结合任务理解、推理、未来状态预测和动作生成。

机器人做精细操作时，既要理解任务目标、规划动作，也要预判动作可能带来的变化。WRAM试图将这些环节纳入统一的学习框架，提升模型处理复杂任务的能力。

预训练环节，基于模型和数据的共同Scaling，GO-3 Preview的模型任务迁移与复杂技能适应能力更强，从而在Zero-Shot与Few-Shot任务中表现更好。

经过微调，搭载GO-3 Preview的机器人可以完成零件抓取、对位和插入等精细操作，并在Agent编排下完成拼装任务。

但如你所知，实验室环境相对单纯，现实里环境/物品位置变化万千，具身模型不能只靠预训练就学完所有本事。

智元为此 构建了后训练系统Genie Evolver，将百台真机、物理仿真与世界模型结合起来， 相当于给机器人配了个实习车间。

等到进入实际岗位，具身智能体框架Genie Master继续承接任务规划和异常恢复，把今天的失误沉淀成明天的经验。

通用能力靠训练——虚实交互中改进——真实经验再复用，一条链路串下来，具身机器人跟传统设备就彻底不是一回事了。

如果说GO-3关注机器人如何完成工作任务， WITA-OMNI关注的就是机器人如何与人交流。

作为智元新发布的交互大模型，WITA-OMNI在Daily-Omni、TimeLens-Bench、EmbSpatialBench、MMAU四项权威评测中均斩获榜首。

WITA-OMNI将输入的语音、视觉和文本，与输出的语音、表情和动作放在同一个模型中协同建模，让机器人能够边听、边看、边说、边动。

比如酒店、景区这种人类社会开放环境下，机器人需要在嘈杂的环境里判断谁在与自己交流、对方是否已经说完，以及什么时候适合回应。

智元让模型能 综合声音方位、声纹、人脸和唇动等信息识别对话对象，再结合视线和语气判断交互时机。 即使机器人正在执行其他动作，也可以继续参与交流。

遇到复杂问题时，后台继续处理，前台仍能保持交流并同步进度，用户也可以随时补充要求或调整任务。

现场演示里，智元合伙人、联席总裁、交互业务体系总裁熊彦连珠炮式提问，搭载了WITA-OMNI的机器人能对答如流；问它“智元谁最帅”，它顺势自恋了一把。

按照智元披露的数据，WITA-OMNI通常能在平均600毫秒内响应，最快约400毫秒。这个速度已经接近人类对话中的自然反应。

语言方面，WITA-OMNI支持听懂100多种语言及多种方言，可说29种语言和7种方言，并支持本地无网交互。

智元计划在2026年12月前完成国内全面部署，2027年1月在欧洲推出海外版本，并于3月完成海外区域全面上线。

创新日上发布的AGILE通用运动智能框架，将环境感知、地形理解、全身运动控制和上下肢协同操作纳入统一的感知与控制闭环。

结合自主进化架构，让作为基础智能的运动智能从运动控制走向能够自主进化的空间移动智能，更好满足部署态的空间移动要求。

面对动态障碍、多人协同和意外人机交互等情况，机器人需要结合环境变化调整动作，并兼顾安全性。

行业早期机器人大多只做单一智能能力，后续不少方案走向三智分离，即“三套智能跑在各自独立的硬件板卡上”，这也是很多厂商当下正在尝试的路线。

智元这次更进一步地推出第三代硬件架构AHA3， 将运动、交互、作业三套智能收拢到同一套控制系统里。

而按照绩效考核公式的算法，机器人所有的智能，最终都得通过一具可靠的身体才能兑现成Worken。

它支持单臂20公斤负载、双臂峰值负载50公斤，配备七自由度力控双臂，并通过多重安全防护和双电池热插拔等设计， 面向长时间连续作业需求。

同台发布的还有全球首款皮下式关节液冷系统和新一代灵巧手家族，把本体和核心零部件的底子进一步夯实。

当模型和机器人本体持续升级，如何让不同硬件、底层控制与上层智能应用高效协同，就成了另一道工程题。

这套具身智能原生操作系统覆盖从构建、部署到运行的全流程，往下负责硬件接入与运行，往上为运动智能、作业智能和交互智能提供应用运行环境，目前已经经过量产机器人的验证。

对于硬件开发者来说，新设备可以更快接入系统，减少重复适配的工作量，也为不同硬件厂商进行创新留出了空间。

机器人执行高频运动控制任务时，系统不仅要响应快，还得保证响应时间足够稳定。也就是系统需要尽可能减少每次执行指令时的时间波动，让机器人按照预期完成动作。

灵渠OS针对全栈进行了确定性时延优化，在1000Hz高频任务负载下，端到端时延抖动小于4微秒。

在此基础上，灵渠OS还提供智能服务框架，支持业界主流推理框架，并将系统服务封装为可复用的Skill。