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      原力靈機連擲"三枚炸彈",開啟具身智能"原生時刻"

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      2月10日,以“具身原生”為主題的原力靈機技術開放日在北京中關村展示中心舉行。在這場被稱為“最硬核的具身產品發布會”上,原力靈機一舉發布三大核心產品:全球首個具身原生大模型DM0、具身原生開發框架Dexbotic2.0、以及具身原生應用量產工作流DFOL。

      “2026年不是具身智能的元年,而是具身原生的元年。”原力靈機CEO唐文斌在現場表示:“過去大家在爭論用哪個大模型來改,我們直接跳出這個問題——為什么要改?為什么不從第一行代碼就為機器人而寫?”



      全球首個具身原生大模型DM0,2.4B參數量登頂全球真機評測

      原力靈機認為,不僅僅是一個“能在機器人上運行的大模型”,而是一個“智能本質和形成機制都根植于物理交互的新AI范式”。

      基于此,原力靈機在業內首次提出“具身原生”概念:具身智能從誕生之初就需立足真實世界,聚焦“復雜環境中精準完成人類任務”,并發布全球首個具身大模型DM0。

      DM0具有兩大優勢:一是從0開始訓練的具身原生大模型,聯合階躍星辰聯合訓練,除了深度融合多模態互聯網信息外,還涵蓋駕駛行為數據、機器人操作、導航等具身場景特有的多傳感數據。二是DM0沒有把模型限制在單一硬件或特定場景,而是在預訓練階段系統混合抓取、導航、全身控制三類核心任務,并覆蓋UR、Franka、ARX、UMI、Aloha、R1-Lite、Realman、DOS-W1等8種差異顯著的機型,獲得強跨機型的泛化與遷移能力。

      DM0僅2.4B參數量,卻實現了業內最高的智能密度,尤其在精細操作場景中表現突出。不同于市面上多數VLA模型僅有224-384像素的輸入分辨率,DM0專屬768×768高分辨率設計,實時推理延遲僅60ms,在工業級精細作業中表現優異。

      DM0首創廣義動作解鎖復雜任務。DM0構建空間推理思維鏈,把環境感知、任務理解、運動規劃與精細執行串成閉環,使模型能夠在復雜真實場景中穩定完成高精度操作,實現機器人的動作不局限在手上,拍照和發送指令一樣行。

      在RoboChallage真機評測中,DM0獲得單任務與多任務雙項第一,目前位居榜單全球第一。為推動產業協同,原力靈機宣布DM0全面開源,開發者可在消費級顯卡上便捷微調、二次開發,助力科研工作者搭建專屬應用、訓練自有模型及產品。



      夯實具身基礎設施,Dexbotic2.0打造具身智能的PyTorch

      基礎設施是技術迭代效率的根本,也是一家AI公司真正的競爭力,原力靈機重磅發布全球首個具身原生開發框架Dexbotic2.0。原力靈機合伙人汪天才表示,"PyTorch讓每個研究者都能快速驗證想法,Dexbotic2.0要做的是同樣的事——讓每個開發者都能用樂高式的方式搭建自己的具身應用。"

      相比去年發布的1.0版本,Dexbotic2.0實現了具身原生的全面升級,具備五大核心優勢:模塊化架構,將具身智能系統拆成三塊可自由組合的“樂高模塊”,V(Visionencoder)、L(LLM)、A(ActionExpert)模可以獨立升級、替換和混搭,便于快速試驗新模型,并適配不同硬件和任務場景。

      同時全面支持多源數據混合訓練,用同一套訓練過程,讓模型同步學會“看懂世界”和“動手操作”;此外,Dexbotic2.0還實現統一具身操作與導航、統一模仿學習與強化學習、標準化具身開發全流程,從“數據—訓練—評測—硬件”四個環節形成閉環。

      目前,Dexbotic2.0已經服務數十家機構,包括清華、北大、普林斯頓、帝國理工等知名企業,以及騰訊、北京具身智能機器人創新中心等知名企業,覆蓋超千位研發者。

      正如PyTorch曾為深度學習社區提供統一、開放的基礎設施,加速整個領域的繁榮,原力靈機聯合清華大學、無問芯穹,共同宣布打造具身智能的PyTorch,Dexbotic2.0與強化學習框架RLinf達成戰略合作,旨在降低開發門檻,讓研究者與開發者專注于算法創新與場景突破。



      規模化落地:破解工程痛點,DFOL解鎖具身應用量產工作流

      在夯實具身原生技術底座、打造基礎設施降低開發門檻的基礎上,原力靈機進一步推動機器人走進工廠,實現具身規模化場景落地,原力靈機發布具身應用量產工作流DFOL(DistributedFieldOnlineLearning),核心是通過“硬件通用+模型智能”的模式,使機器人既能保持較高效率與確定性,又擁有接近人類的靈活性和適應性。

      DFOL關鍵創新在于數據回流機制:現場產生的訓練片段(episode)與負樣本塊(negativechunk)實時回傳云端,形成“云端訓練-現場執行-數據回流-模型更新”的持續進化閉環,使系統能夠在真實工作環境中不斷自我改進,實現柔性生產力的持續優化。這不僅是一次技術升級,更是創造真實商業價值的關鍵一躍,有利于打破非標自動化與人工的邊界,推動物理智能真正走向規模化和普惠化。

      從DM0打破行業“改模型”的路徑依賴、以2.4B參數量登頂全球真機評測榜首,到Dexbotic2.0聯合RLinf準備扛起具身智能的“PyTorch”大旗、破解研發壁壘,再到DFOL打通工程化難題、變現技術落地閉環,原力靈機拋出的“三枚炸彈”,對具身智能產業進行全方位重構。

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