GPT-6 Astra接入宇树G1，斯坦福项目让机器人收拾厨房

斯坦福团队的最新项目HomeBody中，GPT-6 Astra接上宇树G1，让机器人走进厨房干活。G1先探索一个从未见过的厨房，随后就能根据语言指令收拾物品、丢掉纸盒，甚至把不在眼前的药找出来递到人手里。例如让它把咖啡袋集中放到中间、再丢掉指定的牛奶和橙汁纸盒，G1会在厨房里来回搬运，把咖啡袋归拢到岛台上，再处理要丢弃的纸盒。

HomeBody的核心思路可以概括为一句话：让GPT把机器人技能当工具调用。Astra负责理解目标、安排步骤，再调用导航、抓取、开抽屉等技能，把任务一步步做完。机器人接到的第一条指令是“你是一台厨房机器人，请探索这个空间”，Astra会选择值得观察的位置引导G1移动，机器人一边走一边记录相机画面、激光雷达扫描以及自身关节姿态和途经位置，这些观察被保存下来，成为后续任务可调用的空间记忆。

逛完之后，Astra还要担任Real2Sim智能体，在Isaac Sim仿真平台里搭出一个数字厨房。这个数字孪生相当于一份立体房间模型，帮助系统判断各处位置以及机器人与目标之间的空间关系。HomeBody还会把SLAM测得的几何信息交给模型，用真实测量约束重建结果，并将真实世界的定位地图与数字厨房对齐到同一坐标系，再把拍到的画面、内容描述和对应位置关联起来。之后找东西时，机器人就能先从记忆里查线索，再走回对应地点。

准备完成后，用户可以说“收拾一下厨房”，再补充咖啡袋放哪里、哪些纸盒要扔。Astra会结合当前画面、地图、空间记忆、手里有没有拿着东西以及上一步的执行结果，选择接下来调用哪项技能、操作哪个目标。取药demo就用到了这种能力：用户虽没说药在哪，系统仍能从保存的关键画面中找到抽屉，再把导航、开抽屉、取药等技能接起来。

与此前Robocurve让GPT、Claude控制机械臂完成桌面抓放不同，HomeBody同样采用工具调用，但交给GPT的是更完整的技能：导航、抓取、放置、开抽屉以及从抽屉中取物。团队表示，部署到这个新厨房时，系统不需要额外采集训练数据，也无须再训练一套专用动作策略。