北京中关村近日迎来一场聚焦具身智能领域的科技盛会——2025智源具身智能开放日。活动汇聚了来自智源研究院、顶尖高校及产业界的40余家机构代表，围绕具身模型突破、硬件协同创新与产业落地路径展开深度对话。与会专家普遍认为，具身智能已突破早期技术验证阶段，亟需构建开放协同的生态体系推动规模化应用。
智源研究院院长王仲远在主题演讲中指出，人工智能正经历从专用机器人向通用具身智能的关键转型，但当前具身大模型仍面临三大挑战：场景适应性不足、跨任务迁移能力薄弱、工程化部署门槛过高。为破解这些难题，研究院构建了全栈技术体系，涵盖异构数据采集平台、具身基座模型群及标准化评测工具链，旨在打造可复现的科研公共基础设施。目前该生态已吸引超30家合作伙伴，涵盖机器人本体制造、智能算法开发及场景应用等产业链环节。
在技术发布环节，研究院具身智能团队展示了多项突破性成果。模型架构方面，RoboBrain 2.0 Pro通过引入动作时序价值模块与空间推理引擎，显著提升机器人在复杂动态环境中的决策能力；其衍生的RoboBrain-X0 Pro模型实现跨机器人本体迁移，在长程任务中保持92%以上的成功率。针对精细操作场景，RoboBrain-Dex模型通过人类演示数据预训练，将灵巧手操控的数据采集成本降低67%。硬件协同层面，发布的Emu-RobotVerse仿真系统可无缝衔接物理引擎与真实机器人，配合BAAI Thor全身控制框架，使人形机器人动态平衡能力提升40%。
人机交互领域迎来重要创新。原生全双工语音模型RoboBrain-Audio将对话响应延迟压缩至80毫秒，接近人类交互水平；终身记忆系统RoboBrain-Memory通过构建用户关系图谱，使机器人具备跨时段情境理解能力。两项技术已在商场导购机器人中完成验证，用户满意度达91%。平台工具链方面，CoRobot数据框架支持多类型机器人协同采集，FlagOS-Robo训练平台实现大小脑模型联合优化，RoboXstudio开发平台则覆盖从数据标注到模型部署的全流程。
技术路线分歧成为圆桌讨论焦点。关于端到端模型与分层架构的争论，多数专家认为分层系统在现阶段更具工程可行性，但长期需向通用基座模型演进，关键突破点在于统一场景表征与数据闭环机制。针对硬件与模型的协同问题，与会者达成共识：力控传感器与执行器精度已能满足基础需求，未来需通过软硬件深度融合优化能效比。在人形机器人商业化路径上，场景方代表强调应从特定任务切入，优先验证系统鲁棒性与成本收益比，避免盲目追求形态统一。
活动特别设置实验室开放环节，参会者实地观摩了双臂机器人数据采集、柔性物体抓取等前沿实验。智源研究院宣布，将持续开放具身智能数据集与评测平台，联合产业伙伴开展联合试点项目，重点突破工业分拣、物流搬运等场景的规模化应用。通过构建开源开放的科研生态，推动具身智能技术从实验室走向真实产业环境。
