泛化涌现！原力灵机三级火箭助推具身智能落地

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文章摘要

具身智能在实现泛化落地的过程中，面临着数据碎片化以及基础模型能力受限、开发集成复杂和全时连续作业困难这三座大山。为跨越这些障碍，原力灵机在Action 2026开发者大会上推出了一套系统性的全栈解决方案，旨在推动具身智能从单一指令执行向理解意图与多维连续泛化跃升。

在基础模型层面，原力灵机推出了独立自研的具身基础模型DM0.5，以解决模型在真实场景中的泛化与落地问题。该模型依托海量真机数据与场景视频，在零样本和少样本任务中展现出卓越的泛化能力，不仅大幅提升了导航与任务成功率，还显著降低了模型精调的成本与时间。此外，DM0.5通过结合高阶大脑与直觉反射，实现了长达60秒的原生记忆与更强的抗干扰性能，能够适配多种机器人本体并覆盖核心任务。

为补齐全栈能力拼图，原力灵机发布了通用具身本体2.0-Apex以及包含强化学习框架、操作系统和模型即服务在内的开发者平台DexDev。2.0-Apex采用部件解耦设计，支持快速热插拔与高频控制，提升了量产与复杂场景作业的适应性。开发者平台则通过世界模型驱动的闭环强化学习框架降低了训练成本，并利用具身操作系统打破机型壁垒，配合低成本的模型即服务，为开发者提供了一站式的工程化支持。

针对多机器人协作与连续作业难题，原力灵机设计了名为Ferrata的多机器人协作框架，通过分层作业架构实现自动化的异常管理与物理容错。这一框架不仅降低了部署成本，还能通过结构化记录实际生产数据，持续反哺大模型的能力进化，建立起有效的数据飞轮。

具身产业从技术研发到规模化落地，必然需要经历标准化与系统化的演进。只有将模型、系统与场景的每一个环节拆解并做到最优，具身智能才能真正穿越产业周期，在工厂与家庭等真实物理世界中发挥实际生产力。