Reward AI 发 OM-1：只学人类演示的机器人策略，无遥操作无机器人数据
机器人初创 Reward AI（团队此前有 DexCap、HumanPlus、ALOHA 的工作）发布 OM-1（Omnibody Model 1）：一个通用操作策略，只从穿戴传感手套的人类演示学习，不使用遥操作数据、不使用机器人自采数据，随后以人类速度跑在工业机械臂与人形机器人上。
它挑战的是机器人基础模型的默认数据配方——遥操作/机器人数据把数据集绑定到单一本体；OM-1 按「一个模型、一个数据接口、任意本体」设计，主张今天的演示能训练尚不存在的机器人本体。Omnibody Hand 是 7 自由度可穿戴，围绕接触点选择、手中重定向、精细/力量抓握的功能设计。目前未开源：无权重、代码、数据集或 API。
原文链接：Reward AI 官方博客
核验记录
官方博客 rewardai.com/blog/OM-1 直读（列表页 time 2026-09，详情页无具体日）；marktechpost 9/14 报道（datePublished 2026-09-14）交叉确认发布窗口；配图 om1-cover.png 实拉 200 PNG 1672x941；官方页未标注精确发布日，日期 9/14 以 marktechpost 报道日为口径，已在正文按发布口径记录