阿里巴巴達摩院在具身智能領域取得突破性進展，正式發布全球首個具備時空記憶與物理推理能力的具身智能大腦模型RynnBrain，并同步開源包含30B MoE架構在內的7個全系列模型。這一成果標志著機器人從被動執行指令向主動理解物理世界邁出關鍵一步，在16項核心評測指標中全面超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等國際頂尖模型，刷新行業紀錄。
傳統具身模型長期面臨"時空遺忘"與"物理幻覺"兩大難題：機器人難以在動態環境中持續記憶任務狀態，且容易產生脫離現實的推理結果。RynnBrain通過創新引入時空記憶模塊，使機器人能夠精準追蹤物體運動軌跡、回溯歷史場景狀態，甚至預測未來空間變化。在物理推理層面，該模型采用文本與空間定位交叉驗證的混合架構，將幻覺發生率降低67%，顯著提升操作可靠性。
技術實現層面，RynnBrain基于Qwen3-VL框架深度優化，采用達摩院自研的RynnScale架構實現訓練效率翻倍。其30B MoE模型通過動態參數激活機制，僅需3B活躍參數即可達到72B模型的性能水平，使機器人響應速度提升40%。訓練數據方面，團隊構建了包含2000萬組高質量數據集，涵蓋機械臂操作、移動導航等復雜場景。
開源策略成為本次發布的核心亮點。除全尺寸基礎模型外，達摩院首次開放后訓練專有模型庫，提供導航、抓取等垂直領域微調接口。配套發布的RynnBrain-Bench評測基準，首次定義了時空細粒度任務評估標準，填補行業空白。這種開放生態策略已顯現成效：開源首周即吸引全球32個國家的開發者參與二次開發，產生超過150個衍生模型。
在應用驗證環節，搭載RynnBrain的倉儲機器人展現出驚人能力：當被臨時打斷搬運任務時，它能準確記憶貨物原始位置與搬運進度，任務恢復后自動規劃最優路徑，整體效率較傳統模型提升2.3倍。家庭服務場景測試中，機器人通過空間推理成功避開動態障礙物，完成從廚房到客廳的復雜遞送任務，成功率達92%。
行業格局正因技術突破發生深刻變化。IDC數據顯示，2024年全球人形機器人出貨量達1.8萬臺，同比增長508%，但產業化進程受制于"大腦"智能水平。RynnBrain的開源為行業提供標準化解決方案，某國際機器人廠商采用該框架后，將新產品研發周期從18個月縮短至7個月，成本降低55%。這種技術普惠效應正在重塑全球創新版圖。
達摩院的戰略調整與這次突破密切相關。經歷組織架構優化后，該機構聚焦"智能+計算"雙引擎，在具身智能領域形成完整技術棧：從世界模型RynnEC到機器人通信協議RynnRCP，再到本次發布的決策大腦RynnBrain，構建起覆蓋感知-決策-執行的全鏈條能力。這種系統性布局使其在具身智能競賽中占據先發優勢。
技術突破背后是持續的資源投入。達摩院近三年在具身智能領域累計申請專利237項，發表頂會論文46篇，并與全球8所頂尖高校建立聯合實驗室。其位于杭州的機器人測試場已部署超過200臺實體機器人，形成全球最大的具身智能真實場景數據采集網絡，為模型迭代提供關鍵支撐。
隨著RynnBrain生態的擴展，具身智能正突破實驗室邊界走向產業化。某汽車制造商采用該框架后，實現產線機器人的自主任務切換，設備利用率提升38%；醫療機器人企業則開發出可理解復雜手術環境的輔助系統，將醫生操作負擔降低60%。這些應用案例證明，當機器人真正"理解"物理世界時，產業變革的齒輪已開始加速轉動。
