上海
扎根上海徐汇的科创企业大晓机器人，近日正式发布具身基础模型ACEBrain0.6。这款聚焦视觉空间锚定能力的9B参数模型，凭借百万级高质量空间训练数据，在八项权威评测中有六项成绩超过国际顶尖模型GPT6 Astra，实现国产具身模型专项能力的重要突破。
ACE-Brain-0.6技术概览图
机器人想要在现实世界干活，不光要听得懂指令、会逻辑思考，更要拥有精准的视觉空间锚定能力。简单说，就是机器人接收到指令后，可以准确识别物体、找准抓取或者放置的位置，把语言命令转化成真实的机械动作。即便是GPT6 Astra这类国际头部模型，面对精细定位、复杂空间关系判断时依旧会出错。放在聊天场景里微小偏差无伤大雅，但放到机器人实操中，位置判断出错，就会直接导致抓取、摆放等任务失败，这也是当前具身智能落地的一大痛点。
ACEBrain0.6就是瞄准这一短板打造，它在上一代ACEBrain0.5的认知闭环的基础上，重点强化空间锚定核心本领，依靠大量经过核验的空间监督数据，提升目标识别、空间定位、交互点位判断能力，探索用规模化优质数据推动机器人模型能力升级的技术路线。
ACE-Brain-0.6在八项Grounding评测中的六项超过GPT-6 Astra
该模型依托约百万条高质量可验证的空间锚定训练样本开展训练。测评结果显示，在八项空间锚定专项评测当中，ACEBrain0.6有六项得分高于GPT6 Astra；七项国际公开基准的平均得分74.53分，高于GPT6 Astra的73.68分；在面向真实机器人场景的自建测试集RobotGrounding拿到94.13分，同样优于Astra的91.10分。对比谷歌、Anthropic、阿里达摩院、北京智源研究院等机构的主流模型，它在物理空间理解、精准定位任务上同样表现突出。
模型可以完成识别物体、清点物件、判断摆放位置、找准抓取部位，还能识别场景中并不存在的目标，避免机器人盲目执行错误动作。成绩背后，核心是一套自动化、可校验的数据生产管线。原始机器人运行录像只记录动作，缺少物体位置标注，大晓整合多源机器人数据，通过视觉工具自动处理，生成海量训练样本，每一条样本都要有图像事实作为依据，过滤错误数据，让机器人从单纯记录动作，升级为理解动作背后的空间逻辑。
ACE-Brain-0.6的机器人运动轨迹的自动化空间标注
实验表明，模型架构不变的前提下，训练数据从26万扩充至百万条，评测平均分从69.3分提升至74.5分。但性能提升不来自简单堆砌同类数据，拓展全新场景、多样空间关系的样本，才是能力上涨的关键。这也证明，不必一味追求超大参数，依靠高质量多样化训练数据，中小参数模型也能在专项能力上对标国际顶尖水平。
空间锚定是机器人落地的底层能力，零售分拣、物流搬运、服务机器人都离不开精准定位。ACEBrain0.6打通语言理解、空间感知到物理执行的链路，推动机器人从看懂物理世界，走向稳定可靠地完成现实操作。
大晓机器人是扎根上海徐汇的科创企业，由商汤科技联合创始人王晓刚出任董事长，陶大程院士担任首席科学家。大晓机器人搭建完整的具身智能全链路技术体系，着力破解行业数据匮乏、泛化能力不足等难题，加速具身智能技术商业化落地。企业也深度参与徐汇区具身智能产业建设，依托区域AI产业生态开展技术研发，是徐汇布局机器人与具身智能赛道的代表性创新主体。
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记者：王永娟
编辑：宁平英
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