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
原力灵机发布三级火箭架构：通用基础模型DM0.5实现开放世界泛化，DexDev平台打通模型到硬件链路，Ferrata系统与Apex机器人深入仓储场景。该方案通过成本普惠、软硬解耦与双飞轮机制，推动具身智能从实验室迈向产业现场。
2026年，具身智能产业正站在一个关键拐点上。过去两年，行业的热点一直在追逐“ChatGPT时刻”的跨越，以及实验室里那些令人兴奋的Demo秀。但到了今天，最核心的命题已经悄然转变——我们到底该如何把那些强大的泛化模型，真正变成工业现场的生产力？
7月9日，原力灵机在Action2026开发者大会上给出了他们的答案。一口气发布了五大新品：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。这套组合拳，其实是在亮出他们打通产业落地的“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。
这不仅仅是几款新品的集中亮相，更是一个具身智能从“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
过去的产业实践里，机器人大多只能听话照做——“固定指令与单次重复动作”是常态。原力灵机这次推出的DM0.5，定位是面向开放世界的通用具身基础模型。它的核心价值，是通过三大架构创新，把系统能力从“能干活”拉升到“能理解意图、能多维连续泛化、能长时间可靠运行”的层次，具体沉淀为五大核心泛化能力：
- Zero-shot（零样本泛化）：面对没穷举过的真实世界，哪怕没有针对性训练，也能独立完成“看懂目标—做出动作—跨本体统一执行”的完整闭环。尤其是在抓、放、旋、擦这些基础动作上，提升非常明显。
- Fine-tuning（专家级微调）：面向真实工业与生活场景，提供了顶级的微调能力。关键是成本大幅下降60%——只要一块4090显卡，18小时就能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秒的长时记忆，能连贯记住先前的动作序列，甚至能直接理解人类示教视频。简单说，就是“看完演示，立刻跟上”，交互变得非常直觉化。
- Sys1+Sys2双系统抗干扰：双系统大脑架构，Sys2负责大局预判，Sys1负责高频响应。哪怕相机视角剧烈变化、人类动作强行打断，在那些长尾场景里，依然能稳定执行。
- 多本体异构支持：采用“多机型+多任务”一体化融合训练，可以快速适配双足人形、轮式、双臂/单臂及灵巧手等异构机型，新机型的部署也变得非常轻量化。
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，不等于产业应用就稳。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，正好填补了这个空白：
- DFOL2.0（世界模型驱动框架）：解决“模型怎么变强”。它把强化学习搬进了虚拟世界，让真机训练的数据需求下降60%，彻底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“硬件怎么跑稳”。实现了软硬件的深度解耦，开发者只需要几行Python代码，就能完成跨机型的无缝适配。目前天工、华勤、史河等主流本体厂商已经加入共建生态。
- MaaS（行业首个具身通用MaaS服务）：解决“能力怎么规模化调用”。提供一站式的具身大模型服务，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”这套闭环，通用基础模型终于有了批量驶向产业现场的稳定动力系统。
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。
Ferrata专注于中小件商品的拆零拣选难题，已经在头部客户的真实仓库里，通过了超10万SKU、日峰值数万单的实地测试。它的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，用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。
配合它的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，还能不断电换电，保障7×24小时的高强度作业。可以说，它成了Ferrata系统在物理世界中最可靠的执行终端。
行业观察：扎根物理世界，跨越具身智能的商业周期
中国具身智能行业从来不缺优秀的人才、丰富的数据和领先的硬件供应链。缺的，是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，而是把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，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。
星海图CEO高继扬提出具身智能的三阶段论，认为中国硬件与数据产业链优势将助其两年内反超美国。具身智能不会有大模型式“GPT时刻”，而是从工业场景逐步渗透。高质量真实数据是核心，数据与算力成本比约1:10。
南京市具身智能机器人重点实验室由天创智能牵头组建并通过认定，与已建成的数据采集训练中心形成双轮驱动，主攻本体研发和硬件算法，打通工业场景从研发到落地的闭环，软件谷特种机器人产业集群已具规模。
深圳市发布《具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划（2025-2027年）》，目标到2027年实现核心零部件、AI芯片等关键领域突破，培育估值超百亿企业10家以上，落地十亿级应用场景50个以上，关联产业规模达1000亿元，推动产业生态达到国际领先水平。
上海具身智能产业链快速成型，通过无本体数采设备、浦江X平台突破数据瓶颈，大模型与触觉方案提升机器人能力。真实场景部署成功，依托半小时供应链圈实现量产。预计2030年智能涌现，市场潜力超万亿元。
壹连科技与苏州大学共建柔性界面与智能传感研究院，聚焦电子皮肤、具身智能等前沿技术。依托柔性印制电路板技术，公司向人形机器人、低空经济等新兴赛道拓展，巩固新能源主业的同时打开长期成长空间。
如祺出行发布具身智能数据平台，通过自动化流水线处理第一人称视角操作视频，实现数据导入、AI预处理、动作标注、质检到导出的全链条串联，旨在降低边际成本，突破高质量物理交互数据短缺的瓶颈。
如祺出行发布具身智能数据平台，搭建Ego-centric数据自动化处理流水线，降低数据从采集到训练的边际成本。在政策推动和“数据饥荒”背景下，出行平台将自动驾驶AI数据能力跨界迁移，助力突破具身智能规模化发展瓶颈。
具身智能竞争正从模型参数转向系统架构与数据积累。宇树科技发布WVLA2.0大模型，实现无遥操90毫秒推理闭环；NXP提出NeuralAxis架构，将延迟降至40毫秒。全栈自研整合与全球实体数据成为核心壁垒。
我国60岁以上老年人口超3.2亿，失能半失能老人超5000万，护理员缺口达千万级。某科技公司发布人形护理机器人“天枢”与“天玑”，具备物理操作与设备互联能力，覆盖失能照护六大场景，无需大规模更换设备，降低养老机构数字化改造成本。
智元机器人第15000台精灵G2下线并交付电子制造企业龙旗科技，六天产线直播累计作业64828次，成功率99.99%。场景倒逼技术迭代，稳定性和投资回报率是核心，单机可靠性要求极高。超千台已部署于工业、零售等场景，未来将拓展半导体、汽车零部件等领域。
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