在具身智能領域，長期存在的技術瓶頸正迎來突破性進展。阿里巴巴達摩院近日宣布推出具身智能大腦基礎模型RynnBrain，并同步開源包含30B混合專家架構（MoE）在內的七款全尺寸模型，為機器人智能化發(fā)展注入新動能。該模型首次賦予機器人時空記憶與物理推理能力，在16項行業(yè)評測中刷新紀錄，性能超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等國際頂尖模型。

傳統(tǒng)具身模型面臨兩大核心挑戰(zhàn)：一是缺乏對物理世界的持續(xù)認知能力，導致"時空遺忘"現象；二是推理過程脫離實際環(huán)境，產生"物理幻覺"。這些問題嚴重制約了機器人在復雜場景中的泛化應用。RynnBrain通過創(chuàng)新架構設計，將文本理解與空間定位深度融合，使機器人能夠像人類一樣建立環(huán)境認知框架。例如，當執(zhí)行任務被打斷時，該模型可精準記錄中斷前的時空狀態(tài)，并在任務恢復后無縫銜接，有效解決了行業(yè)長期存在的"瞬時失憶"難題。

技術實現層面，RynnBrain基于Qwen3-VL框架進行深度優(yōu)化，采用達摩院自研的RynnScale架構，在同等算力下實現訓練效率翻倍。其訓練數據規(guī)模超過2000萬對，涵蓋環(huán)境感知、對象推理、視覺問答等關鍵領域。特別值得關注的是30B MoE架構模型，通過動態(tài)參數激活機制，僅需3B活躍參數即可達到行業(yè)72B模型的效果，顯著提升了機器人的響應速度與動作流暢度。

開源生態(tài)建設是本次發(fā)布的重要戰(zhàn)略舉措。達摩院不僅開放了全系列模型代碼，還推出行業(yè)首個時空細粒度評測基準RynnBrain-Bench，填補了具身智能評估體系的空白。這種開放策略已產生顯著效應：全球開發(fā)者可基于開源框架快速開發(fā)導航、規(guī)劃等專用模型，加速技術迭代進程。數據顯示，開源模型在機器人上下文理解、軌跡預測等任務中的表現較傳統(tǒng)方案提升40%以上。

具身智能的突破與阿里巴巴集團戰(zhàn)略調整形成呼應。達摩院經過近年來的業(yè)務聚焦，已形成"智能+計算"的雙輪驅動架構。在智能領域，醫(yī)療AI、決策智能、具身智能等方向成為重點突破口。此次RynnBrain的發(fā)布，標志著達摩院在機器人大腦研發(fā)領域進入國際第一梯隊，其開源生態(tài)戰(zhàn)略更被視為重構行業(yè)技術格局的關鍵舉措。

全球人形機器人市場正迎來爆發(fā)期。IDC數據顯示，2024年全球出貨量達1.8萬臺，同比增長508%，訂單儲備量突破3.5萬臺。但產業(yè)規(guī)模化仍受制于三大難題：真實物理數據稀缺、非結構化環(huán)境適應不足、軟硬件協(xié)同效率低下。RynnBrain的開源為行業(yè)提供了標準化解決方案，其時空記憶機制可降低70%的場景適配成本，物理推理能力使機器人操作精度提升35%，為產業(yè)化落地掃清重要障礙。

技術突破的背后是持續(xù)的研發(fā)投入。達摩院具身智能團隊構建了涵蓋世界模型、VLA架構、上下文協(xié)議的完整技術體系，此前已開源WorldVLA融合模型、RynnEC環(huán)境理解模型等創(chuàng)新成果。這種系統(tǒng)化創(chuàng)新策略，正在推動具身智能從實驗室走向真實應用場景。隨著30B MoE模型的商業(yè)化部署，預計2025年將有超過5000臺人形機器人搭載該技術進入工業(yè)、服務等領域。