具身開放日點燃生態引擎，智源以開源開放驅動具身智能創新

henry 2025-11-20 17:48:42 來源：量子位

11月20日，2025智源具身智能開放日在北京中關村舉辦。 來自智源研究院、學界與產業的40余家國內頂尖科研機構、企業、生態伙伴圍繞具身模型進展、硬件迭代與產業落地等議題展開深入交流。活動上，智源研究院發布了其在具身智能領域的模型、數據、評測和工具鏈等核心科研布局，以“開放做研究，開源促生態”為理念，協作共建可復現、可對齊的具身科研公共基礎設施。與會嘉賓普遍認為，具身智能發展迅速，已進入深水區，行業亟需開放、協同、標準化的生態來加速技術演進與落地。

共建具身智能科研公共基礎設施

活動伊始，智源研究院系統地公布了其在具身智能領域的最新科研布局及進展。

“當前人工智能正處在一個新的拐點，推動機器人從1.0專用機器人時代邁向2.0通用具身智能時代。”智源研究院院長王仲遠在活動上表示，但同時他也指出，當下的具身大模型依然面臨著“不好用、不通用、不易用”的核心痛點。

為此，智源已經構建出以具身大腦為核心，自底向上全棧具身智能技術體系，包括能夠跨異構本體數據采集以及標準化一站式平臺，具身大小腦以及VLA等具身基座模型，還有具身智能評測等，為具身技術生態提供一套可復現、可對齊的公共基礎設施，降低從研究到產業化落地的門檻。

智源在具身智能的科研布局上，是希望構建面向通用機器人（可跨本體、高泛化性）具身大模型系統，以開源開放夯實具身智能公共底座。目前，智源在具身領域的合作伙伴已超過30家，希望能夠跟行業里更多從事具身智能機器人和具身智能模型以及具身智能場景落地企業機構以及專家學者進行合作，共同推進整個具身智能行業健康快速發展。

之后，智源研究院具身研究負責人，各自分享了自己研究領域的最新進展。

? 模型與框架方面，RoboBrain 2.0 Pro 在原有通用具身大腦的基礎上，引入 RoboBrain-Dopamine 和 RoboBrain-SpatialTrace，分別提升機器人對動作時序價值和三維空間結構的理解與推理能力。同時，基于RoboBrain構建了通用 VLA 模型族：RoboBrain-X0 Pro，能夠實現零樣本跨本體遷移和長程多步驟操作；RoboBrain-Dex ，通過使用大量人類演示預訓練即可適配靈巧手操作，大幅降低數據成本并在復雜操控中取得領先表現。發布貫通仿真訓練到真機部署的泛機器人小腦智能Emu-RobotVerse，以及專為人形機器人設計的全身控制框架BAAI Thor。

? 人機交互方面，推出原生全雙工語音大模型RoboBrain-Audio與終身認知記憶系統RoboBrain-Memory。其中RoboBrain-Audio將響應延遲降低至約80毫秒，顯著優于傳統模型，契合人類日常對話節奏；RoboBrain-Memory則針對機器人長期記憶與社會認知能力缺失的問題，構建跨時段用戶信息與關系記憶模型系統。兩者共同賦能人機交互業務場景（例如商場導購、家庭陪伴等），實現了優良的擬人化人機交互體驗。

? 平臺與工具鏈方面，開放了“面向異構本體、規范操作流程、提高研發效率”的具身數據軟件框架CoRobot，打造了面向具身智能的多芯片訓練與推理一體化框架FlagOS-Robo，實現大腦模型與小腦模型的高效訓練與推理，以及覆蓋“數據采集-數據標注-數據管理-模型訓練-仿真評測-模型部署”的全流程開發平臺RoboXstudio。

? 數據方面，基于具身數據軟件框架CoRobot，聯合多家具身智能公司和海內外高校建設并開源了“全球本體數最多、標注最精細、使用最便捷”的高質量雙臂機器人真機數據集RoboCOIN。

? 評測方面，面向具身智能的系統化評測服務平臺FlagEval-EmbodiedVerse；開源“難度高、覆蓋廣”的具身推理能力評測基準ERQA+；聯合北京郵電大學建設面向具身智能物理安全評測基準體系；攜手Dexmal 原力靈機、Hugging Face 等共十家合作伙伴，正式成立 RoboChallenge 組委會，誠邀全球開發者共同打造透明、高效、可信的具身智能評測生態。

直面行業分歧，凝聚前行共識

在開放日上，嘉賓們探討了端到端視覺語言模型（VLA）、分層式大模型、世界模型等不同技術路線的優劣。嘉賓普遍認為，短期內，將任務規劃、感知與控制解耦的“分層系統”在工程落地和穩定性上更具優勢；而中長期，行業需要向“可遷移、可復用”的通用基座模型演進，其關鍵在于統一的場景表示、高效的數據閉環以及對齊的評測標準。

針對“硬件是否仍在拖累模型”的問題，與會者認為，二者已進入“共同定義”的新階段。優秀的具身系統需要在模型層面做好規劃，也需要在硬件層面通過力控等技術保證執行的可靠性。對于備受關注的人形機器人形態，嘉賓們表現出高度務實，認為其是當前供應鏈和應用場景下的主流探索方向，但任務需求和成本結構將最終決定商業化形態。

來自能源、制造等領域的場景方代表明確了落地的核心指標：系統的魯棒性、部署與維護成本、清晰的安全邊界，以及與現有IT/OT系統的集成效率。一個共識是，具身智能的商業化應從“可度量的單點任務”切入，以確保投資回報率（ROI）的閉環，避免因追求場景廣度而犧牲落地深度。

本次開放日特別邀請與會嘉賓走進智源具身實驗室，近距離觀察科研工作的一線場景。通過與青年研究員的直接交流，外界得以一窺智源研究院的日常科研生態，感受新一代青年科研工作者的活力、熱情與擔當。

智源研究院表示，未來將持續迭代并同步公布在開源項目、數據集與評測平臺上的進展，同時與產業伙伴推進聯合試點，加速具身智能從實驗室走向生產線。作為長期主義的開源踐行者，智源將以可復現、可對齊、可驗證的公共基礎設施服務社區，與生態伙伴共建共享，讓具身智能的技術紅利轉化為面向產業與社會的普惠價值。