11 月 20 日，2025 智源具身智能开放日在北京中关村举办。 来自智源研究院、学界与产业的 40 余家国内顶尖科研机构、企业、生态伙伴围绕具身模型进展、硬件迭代与产业落地等议题展开深入交流。活动上，智源研究院发布了其在具身智能领域的模型、数据、评测和工具链等核心科研布局，以 「开放做研究，开源促生态」 为理念，协作共建可复现、可对齐的具身科研公共基础设施。与会嘉宾普遍认为，具身智能发展迅速，已进入深水区，行业亟需开放、协同、标准化的生态来加速技术演进与落地。
共建具身智能科研公共基础设施
活动伊始，智源研究院系统地公布了其在具身智能领域的最新科研布局及进展。
「当前人工智能正处在一个新的拐点，推动机器人从 1.0 专用机器人时代迈向 2.0 通用具身智能时代。」 智源研究院院长王仲远在活动上表示，但同时他也指出，当下的具身大模型依然面临着 「不好用、不通用、不易用」 的核心痛点。
为此，智源已经构建出以具身大脑为核心，自底向上全栈具身智能技术体系，包括能够跨异构本体数据采集以及标准化一站式平台，具身大小脑以及 VLA 等具身基座模型，还有具身智能评测等，为具身技术生态提供一套可复现、可对齐的公共基础设施，降低从研究到产业化落地的门槛。
智源在具身智能的科研布局上，是希望构建面向通用机器人 （可跨本体、高泛化性） 具身大模型系统，以开源开放夯实具身智能公共底座。目前，智源在具身领域的合作伙伴已超过 30 家，希望能够跟行业里更多从事具身智能机器人和具身智能模型以及具身智能场景落地企业机构以及专家学者进行合作，共同推进整个具身智能行业健康快速发展。
智源研究院具身研究负责人，各自分享了自己研究领域的最新进展
• 模型与框架方面，RoboBrain 2.0 Pro 在原有通用具身大脑的基础上，引入 RoboBrain-Dopamine 和 RoboBrain-SpatialTrace，分别提升机器人对动作时序价值和三维空间结构的理解与推理能力。同时，基于 RoboBrain 构建了通用 VLA 模型族：RoboBrain-X0 Pro，能够实现零样本跨本体迁移和长程多步骤操作；RoboBrain-Dex ，通过使用大量人类演示预训练即可适配灵巧手操作，大幅降低数据成本并在复杂操控中取得领先表现。发布贯通仿真训练到真机部署的泛机器人小脑智能 Emu-RobotVerse，以及专为人形机器人设计的全身控制框架 BAAI Thor。
• 人机交互方面，推出原生全双工语音大模型 RoboBrain-Audio 与终身认知记忆系统 RoboBrain-Memory。其中 RoboBrain-Audio 将响应延迟降低至约 80 毫秒，显著优于传统模型，契合人类日常对话节奏；RoboBrain-Memory 则针对机器人长期记忆与社会认知能力缺失的问题，构建跨时段用户信息与关系记忆模型系统。两者共同赋能人机交互业务场景 （例如商场导购、家庭陪伴等），实现了优良的拟人化人机交互体验。
• 平台与工具链方面，开放了 「面向异构本体、规范操作流程、提高研发效率」 的具身数据软件框架 CoRobot，打造了面向具身智能的多芯片训练与推理一体化框架 FlagOS-Robo，实现大脑模型与小脑模型的高效训练与推理，以及覆盖 「数据采集-数据标注-数据管理-模型训练-仿真评测-模型部署」 的全流程开发平台 RoboXstudio。
• 数据方面，基于具身数据软件框架 CoRobot，联合多家具身智能公司和海内外高校建设并开源了 「全球本体数最多、标注最精细、使用最便捷」 的高质量双臂机器人真机数据集 RoboCOIN。
• 评测方面，面向具身智能的系统化评测服务平台 FlagEval-EmbodiedVerse；开源 「难度高、覆盖广」 的具身推理能力评测基准 ERQA+；联合北京邮电大学建设面向具身智能物理安全评测基准体系；携手 Dexmal 原力灵机、Hugging Face 等共十家合作伙伴，正式成立 RoboChallenge 组委会，诚邀全球开发者共同打造透明、高效、可信的具身智能评测生态。
直面行业分歧，凝聚前行共识
在开放日上，嘉宾们探讨了端到端视觉语言模型 （VLA）、分层式大模型、世界模型等不同技术路线的优劣。嘉宾普遍认为，短期内，将任务规划、感知与控制解耦的 「分层系统」 在工程落地和稳定性上更具优势；而中长期，行业需要向 「可迁移、可复用」 的通用基座模型演进，其关键在于统一的场景表示、高效的数据闭环以及对齐的评测标准。
针对 「硬件是否仍在拖累模型」 的问题，与会者认为，二者已进入 「共同定义」 的新阶段。优秀的具身系统需要在模型层面做好规划，也需要在硬件层面通过力控等技术保证执行的可靠性。对于备受关注的人形机器人形态，嘉宾们表现出高度务实，认为其是当前供应链和应用场景下的主流探索方向，但任务需求和成本结构将最终决定商业化形态。
来自能源、制造等领域的场景方代表明确了落地的核心指标：系统的鲁棒性、部署与维护成本、清晰的安全边界，以及与现有 IT/OT 系统的集成效率。一个共识是，具身智能的商业化应从 「可度量的单点任务」 切入，以确保投资回报率 （ROI） 的闭环，避免因追求场景广度而牺牲落地深度。
本次开放日特别邀请与会嘉宾走进智源具身实验室，近距离观察科研工作的一线场景。通过与青年研究员的直接交流，外界得以一窥智源研究院的日常科研生态，感受新一代青年科研工作者的活力、热情与担当。
智源研究院表示，未来将持续迭代并同步公布在开源项目、数据集与评测平台上的进展，同时与产业伙伴推进联合试点，加速具身智能从实验室走向生产线。作为长期主义的开源践行者，智源将以可复现、可对齐、可验证的公共基础设施服务社区，与生态伙伴共建共享，让具身智能的技术红利转化为面向产业与社会的普惠价值。
