据发布信息，高德推出首个基于开放世界行为的全身基座模型 λ0，面向机器人全身运动控制，主张让机器人从“局部学习”迈向“全身动作对齐”。
在机器人控制领域，“局部学习”通常指把行走、抓取、转身等能力拆分为独立任务分别训练。这类做法在单项任务上容易调优，但模块拼接后常出现动作衔接不畅、全身重心与上肢配合脱节等问题。“全身动作对齐”则可理解为把全身各部位纳入同一套动作表示与优化目标中协同生成，而不是逐段修补局部动作。
“开放世界行为”是 λ0 的核心设定。它意味着模型面向的不再是实验室中固定的地形与物体，而是真实环境中形态多样、边界模糊的行为数据。对基座模型而言，数据开放程度直接影响策略能否迁移到未见过的场景，这也是“基座”在具身智能领域的实际含义：先建立通用的全身运动表征，再向下游任务适配。
其意义主要体现在路线选择上。此前机器人运动能力多沿“单点突破”推进，效果直观但复用成本较高；把全身动作对齐作为基座模型的训练目标，相当于将可复用性前置到模型层。这条路径能否成立，仍需在真实机器人平台上验证，并取决于后续的生态适配情况。