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从模型到生产力,原力灵机用三级火箭把具身智能送进场景

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2026年,具身智能产业正迎来其发展的关键拐点。如果说过去两年行业聚焦于“ChatGPT时刻”的跨越与实验室里的Demo秀,那么当下最核心的命题则是:如何将泛化模型转化为真正的工业生产力?

7月9日,原力灵机在Action2026 开发者大会上给出了答案。通过重磅发布的五大新品——通用具身基础模型DM0.5、通用机器人本体Apex,以及由DFOL2.0、MaaS、DexOS组成的开发者平台DexDev与多智能体混合作业系统Ferrata,原力灵机正式亮出了打通产业落地的“三级火箭”架构:泛化基础模型、具身开发者三件套、以及体系化场景解决方案。



这不仅是一次企业新品的集中爆发,更是具身智能从“爆发前夜”走向“产业现场”的破局样本。

第一级火箭:DM0.5原生通用基础模型定义开放世界的泛化涌现

在过往的产业实践中,机器人往往只能执行“固定指令与单次重复动作”。原力灵机此次推出的DM0.5定位于面向开放世界的通用具身基础模型,其核心价值在于通过三大架构创新,实现了系统能力向“理解意图、多维连续泛化、长时可靠运行”的跃升,并沉淀为五大核心泛化能力:



● Zero-shot(零样本泛化):面对未穷举的真实世界,即使没有针对性训练,依然能完整闭环“看懂目标—做出动作—跨本体统一执行”全流程,在抓、放、旋、擦等核心动作上取得跨越式提升。

● Fine-tuning(专家级微调):面向真实工业与生活场景提供顶尖的微调能力,且微调成本大幅下降60%,一块4090显卡、18小时即可完成一个下游任务的专家级部署。

● 原生记忆能力:原生支持最长60秒长时记忆,能连贯记住先前的动作序列,并直接理解人类示教视频,实现“看完演示、即时跟随”的直觉化交互。

● Sys1+Sys2双系统抗干扰:采用双系统大脑架构,Sys2负责大局预判,Sys1负责高频响应。在相机视角剧烈变化、人类动作强行打断等长尾场景中仍能保持稳定执行。

● 多本体异构支持:采用“多机型+多任务”一体化融合训练,可快速适配双足人形、轮式、双臂/单臂及灵巧手等异构机型,实现未知新机型的轻量化部署。

02第二级火箭:DexDev三件套,打通模型到硬件的“最后一公里”

模型能力强,不等于产业应用稳。从模型到本体之间,长期缺乏系统化的工程支撑层。原力灵机推出的DexDev开发者平台,恰好填补了这一行业空白:

● DFOL2.0(世界模型驱动框架):解决“模型如何变强”。它将强化学习搬进虚拟世界,使真机训练数据需求下降60%,摆脱了对昂贵真机集群的依赖。



● DexOS(行业首个具身通用操作系统):解决“硬件如何跑稳”。实现软硬件深度解耦,开发者仅需几行Python代码即可完成跨机型无缝适配,目前已吸引天工、华勤、史河等主流本体厂商共建生态。

● MaaS(行业首个具身通用MaaS服务):解决“能力如何规模化调用”。提供一站式具身大模型服务与按量计费模式,大幅降低了企业的技术准入门槛。



通过“世界模型训练、操作系统解耦、MaaS平台部署”的闭环,通用基础模型从此拥有了批量驶向产业现场的稳定动力系统。

03第三级火箭:Ferrata与Apex,双轮驱动下的“场景型跃迁”

具身智能要形成商业闭环,必须深入真实的工业与物流现场。原力灵机给出的端到端落地解法,是多智能体混合作业系统Ferrata与具身原生通用机器人Apex的软硬协同。

作为面向真实场景的系统化解决方案,Ferrata专注于中小件商品的拆零拣选难题,已在头部客户真实仓库中通过了超10万SKU、日峰值数万单的实地测试。其核心价值在于构建了两个飞轮:

● 经济飞轮:通过任务分级与容错机制,用低成本硬件覆盖高频任务,大模型攻坚复杂长尾场景,大幅降低综合部署成本。

● 数据飞轮:规模化部署带来高频的真实场景数据回流,反哺基础模型持续进化,推动数据从“采集型”向“场景型”跃迁。

与之配合的Apex机器人则具备模块化快换、微秒级感知同步、全身一体化控制等特性,支持不断电换电以保障7×24小时的高强度作业,成为了Ferrata系统在物理世界中最可靠的执行终端。

04行业观察:扎根物理世界,跨越具身智能的商业周期

中国具身智能行业向来不缺优秀的人才、丰富的数据与领先的硬件供应链,但缺少愿意长期扎根的耐心,是脚踏实地把每一个场景做扎实的坚持。

原力灵机展现出的顶层逻辑非常清晰:不单纯堆砌参数,而是将技术收敛于具体的产业场景。从基础模型的成本普惠,到操作系统的软硬解耦,再到仓储物流系统的双飞轮验证,其每一步都在为“规模化交付”卸下门槛。



正如原力灵机CEO唐文斌所言,行业真正稀缺的,是对物理世界的敬畏心与长期扎根的耐心。把模型、系统和场景都做到极致,具身智能才有可能真正跨越技术周期,从“实验室的盆景”长成“产业现场的巨木”。Action2026的发布,无疑为整个行业从模型迈向真实生产力,提供了一条极具参考价值的确定性路径。

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