具身原生大模型

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（由多段落组成）

具身智能的“轻量革命”：2.4B参数真能扛起物理世界？原力灵机给出硬核答案

当行业还在追逐50亿+参数的具身大模型时，一家成立仅一年的中国创企——原力灵机，悄然发布了全球首个真正意义上的“具身原生大模型”DM0。它仅有2.4B参数，却能在RTX 5090显卡上实时运行；支持三视角728×728高清画面输入，端到端推理延迟低至60ms；更关键的是，它已在真实物流产线中7×24小时不间断运行。这不是参数竞赛的妥协，而是一场从底层范式出发的主动选择：具身智能，必须“原生”，而非“嫁接”。

为什么坚持“从零训练”？人类学习逻辑给了答案
原力灵机合伙人、AI老兵周而进直言：“婴儿不会先学语法再学抓奶瓶。”当前主流方案多采用“VLM（视觉语言模型）+动作头”的外挂式架构——大模型负责“看懂”，动作模块负责“执行”。但这种割裂导致模型缺乏物理直觉：它知道“冰箱里有牛奶”，却难以判断“伸手角度是否会导致瓶子倾倒”。DM0的突破在于，从数据采集、模型初始化到推理控制，全部围绕物理交互重构。训练初始即注入真实空间关系、接触反馈与多机协同经验，让模型一出生就“懂世界”，而非后期靠规则打补丁。

“全身·全时·全域”采集：打破具身数据的“碎片化陷阱”
业内常争论“仿真vs真机”，原力灵机却提出新视角：所有数据本质都是“合成光谱”，关键不在形式，而在熵值导向的闭环采集。团队首创“全身全时全域”数据采集体系——“全身”覆盖底盘移动、躯干协调与全传感器反馈；“全时”记录从任务意图、路径规划、动作执行到失败修正的完整因果链；“全域”则瞄准未来开放场景的空间泛化能力。这种设计直击行业痛点：避免模型把“完成任务”和“某台机器的关节转角”强行绑定，真正学会可迁移的操作逻辑，而非不可复用的电机参数。

空间推理思维链（Spatial CoT）：让AI像人一样“脑内预演”
面对模糊指令如“收拾桌面”，传统CoT只能输出文本步骤；而DM0的Spatial CoT则启动三维物理推演：先分解子任务→识别物体空间坐标→规划2D像素轨迹→映射为3D机械臂运动路径。这一闭环确保每一步都与物理现实对齐。实测显示，在毫米级工件摆放任务中，模型能精准识别并纠正2mm级偏移——这正是纯文本推理永远无法跨越的鸿沟。周而进强调：“物理世界的错误没有‘撤回键’，所以推理必须自带‘安全沙盒’。”

从物流突围：一条务实而 scalable 的落地路径
为何首选物流？不是因为简单，恰恰因为它足够复杂又足够标准。物料分拣场景中，柔性包装、杂乱堆叠、反光/哑光表面等长尾问题频发，传统吸盘方案失效率高。原力灵机在此部署轮式双臂机器人，目标并非单次成功，而是连续无故障作业（成功率近100%）、毫米级定位精度、可计算ROI的节拍效率。这种“小场景深扎”策略，快速打通数据采集-模型迭代-硬件验证闭环，为后续拓展至门店服务、家庭助理等场景筑牢地基。

开源三件套：降低具身智能的工程门槛
伴随DM0发布，原力灵机同步开源具身智能基础设施：
✅ Dexbotic 2.0——被称作“具身界的PyTorch”，模块化设计支持视觉编码器、LLM、动作专家自由组合，已联合清华、无问芯穹共建；
✅ DFOL量产工作流——填补非标自动化（高确定性但僵化）与人工操作（高灵活但低效）之间的空白，实现“通用硬件+模型定义功能+柔性适应”；
✅ 具身原生框架理念——拒绝黑箱堆叠，所有工具链均服务于“感知-决策-执行”物理闭环。

终极命题：当机器人拥有“支付宝”，才算真正社会化
周而进描绘的终局，不止于家庭保姆机器人。他提出“社会身份”概念：机器人可独立支付超市货款、调用园区设备服务、承担责任追溯——背后是信用体系、结算接口与安全协议的系统性构建。“这就像智能手机刚出现时，没人想到它会成为社会操作系统。具身智能的AGI之路，必经‘工具→伙伴→社会成员’三阶段跃迁。”

本文来源： 量子位【阅读原文】