发布于2026-08-17 阅读(0)
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智源研究院这次的动作不小,直接拿RoboBrain2.5来回应具身智能圈子里最让人头疼的两个老问题——空间感知总跑偏,执行过程老晃悠。说白了,就是机器人“看”得见但“干”不准,“想”得好但“做”不稳。这次新版本带来的两项关键升级,都指向同一个目标:让机器人真的“干得好活”。
先说第一个突破:高保真3D空间推理。 这意味着机器人不再只是“看一眼”画面,而是能把二维图像里的信息,精准换算成真实世界里的可执行轨迹。抓取、放置这些动作,终于能做到“抓得准、放得稳”,而不是像以前那样,差之毫厘、谬以千里。
第二个突破是细粒度时序价值评估。 这个能力更偏向“在干中学”——机器人在执行任务的过程中,持续判断自己干到哪一步了、接下来有没有风险,然后自主调整策略。这意味着它能在复杂、多变的场景里,自己纠错、闭环运行,而不是一条道走到黑。

作为RoboBrain系列的最新迭代版本,RoboBrain 2.5 在继承原有通用感知、三维建模和时序表征能力的基础上,核心的升级来自训练数据。更大规模、更高质量的时空对齐监督数据,让两个能力模块——Precise 3D Spatial Reasoning 和 Dense Temporal Value Estimation——得到了系统性强化。机器人不仅能理解任务的语义,更重要的是,它学会了严格遵循物理规律,实时响应过程反馈。换句话说,具身智能从“看得懂、说得清”,真正迈向了“动得准、控得稳、靠得住”。
目前,RoboBrain2.5 已经在多个空间推理与价值建模的标准评测任务中刷新了SOTA(最佳性能)纪录。这个结果,为具身智能从实验室走向实际部署、实现闭环控制与规模化应用,打下了一个相当扎实的技术底座。
项目主页:https://www.php.cn/link/c7bf6d5cc46eabd157d7bb7e037b3e00
技术报告:https://www.php.cn/link/81e27154d63971cc85b7c14401e5e926
GitHub 仓库:https://www.php.cn/link/1287d29d6578e1fdbbd41fc0a38aef10
模型权重(Hugging Face):https://www.php.cn/link/b82d949cf4a38f15b1297f97b82d0a77
多芯片适配版本:https://www.php.cn/link/32e87be821dd3aeec6a5b09e59d9cd4e
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