发布全球首个具身原生大模型，唐文斌：今年将是「具身原生」元年

推动具身智能从炫酷演示走向普惠的规模化生产力。

据IPO早知道消息，原力灵机于2月10日举行首届“具身原生——原力灵机技术开放日”，这也是原力灵机成立后的首次集中亮相。

原力灵机联合创始人&CEO唐文斌表示：“ 2026年不是具身智能的元年，而是‘具身原生’的元年。我们需要的不仅仅是一个‘能在机器人上运行的大模型’，而是一个‘智能本质和形成机制都根植于物理交互的新AI范式’，我们将其命名为‘具身原生’。 ”

唐文斌进一步指出，具身原生（Embodied Native）是机器人规模化、场景化应用的支点，核心理念聚焦机器人真实应用场景，从0开始进行数据定义，模型训练，应用部署，最大程度统一通用交互，生成广义动作，实现机器人与真实环境的原生融合，驱动具身智能范式跃迁。

值得一提的是，在本次发布会上，原力灵机发布了全球首个从零开始训练的具身原生大模型DM0，其充分体现了“多源数据预训练”、“多任务、跨机型预训练”与“空间推理思维链”三大核心特征。DM0最显著的突破在于其 “智能密度” 。其2.4B参数版本，在权威真机评测基准 RoboChallenge 上，一举夺得单任务与多任务双项第一，目前位列全球榜首。

原力灵机合伙人周而进解释道，“2.4B参数拿到双料第一，说明参数量不是壁垒，原生设计才是。”DM0 在预训练阶段即系统混合了操作、导航、全身控制三类核心任务，并覆盖了 UR、Franka 等 8 种构型迥异的机器人硬件，迫使模型学习通用的物理操作逻辑，而非记忆特定硬件参数，从而获得了强大的跨机型泛化能力。

此外，DM0 通过构建 “空间推理思维链” ，将环境感知、任务理解、运动规划与精细执行串联成闭环，使机器人能完成如“拍照后发送指令”这类需要多步骤空间推理的广义动作。

为实现技术民主化，原力灵机宣布 DM0 的 2.4B 版本全面开源，代码、模型及 RoboChallenge 全部 30 个任务的参数与推理代码均已开放。

除了DM0，原力灵机本次还发布了全球首个具身原生开发框架Dexbotic 2.0以及面向量产的具身原生工作流 DFOL——前者采用模块化架构，将视觉编码器、大语言模型、动作专家三大模块解耦。这种“乐高式”设计允许开发者在感知、认知、控制层面独立升级或替换组件，快速适配不同硬件与任务场景；后者的核心则是通过“硬件通用 + 模型智能”的模式，破解效率与灵活性难以兼得的产业困境。

整体而言，通过本次开放日，原力灵机清晰地传递出其技术路径与商业哲学：通过底层原生技术创新降低开发门槛，通过开源开放凝聚生态力量，最终推动具身智能从炫酷演示走向普惠的规模化生产力。

本文为IPO早知道原创

作者｜Stone Jin