原力靈機連擲"三枚炸彈"，開啟具身智能"原生時刻"

2 月 10 日，以“具身原生”為主題的原力靈機技術開放日在北京中關村展示中心舉行。在這場被稱為“最硬核的具身產品發布會”上，原力靈機一舉發布三大核心產品：全球首個具身原生大模型 DM0、具身原生開發框架 Dexbotic 2.0、以及具身原生應用量產工作流 DFOL。

“2026 年不是具身智能的元年，而是具身原生的元年。”原力靈機CEO唐文斌在現場表示：“過去大家在爭論用哪個大模型來改，我們直接跳出這個問題——為什么要改？為什么不從第一行代碼就為機器人而寫？”

全球首個具身原生大模型 DM0，2.4B 參數量登頂全球真機評測

原力靈機認為，不僅僅是一個“能在機器人上運行的大模型”，而是一個“智能本質和形成機制都根植于物理交互的新AI范式”。

基于此，原力靈機在業內首次提出“具身原生”概念：具身智能從誕生之初就需立足真實世界，聚焦“復雜環境中精準完成人類任務”，并發布全球首個具身大模型 DM0。

DM0 具有兩大優勢：一是從0開始訓練的具身原生大模型，聯合階躍星辰聯合訓練，除了深度融合多模態互聯網信息外，還涵蓋駕駛行為數據、機器人操作、導航等具身場景特有的多傳感數據。二是 DM0 沒有把模型限制在單一硬件或特定場景，而是在預訓練階段系統混合抓取、導航、全身控制三類核心任務，并覆蓋 UR、Franka、ARX、UMI、Aloha、R1-Lite、Realman、DOS-W1 等8種差異顯著的機型，獲得強跨機型的泛化與遷移能力。

DM0 僅 2.4B 參數量，卻實現了業內最高的智能密度，尤其在精細操作場景中表現突出。不同于市面上多數 VLA 模型僅有 224-384 像素的輸入分辨率，DM0 專屬 768×768 高分辨率設計，實時推理延遲僅 60ms，在工業級精細作業中表現優異。

DM0首創廣義動作解鎖復雜任務。DM0構建空間推理思維鏈,把環境感知、任務理解、運動規劃與精細執行串成閉環，使模型能夠在復雜真實場景中穩定完成高精度操作,實現機器人的動作不局限在手上，拍照和發送指令一樣行。

在 RoboChallage 真機評測中，DM0 獲得單任務與多任務雙項第一，目前位居榜單全球第一。為推動產業協同，原力靈機宣布DM0全面開源，開發者可在消費級顯卡上便捷微調、二次開發，助力科研工作者搭建專屬應用、訓練自有模型及產品。

夯實具身基礎設施，Dexbotic 2.0 打造具身智能的 PyTorch

基礎設施是技術迭代效率的根本，也是一家AI公司真正的競爭力，原力靈機重磅發布全球首個具身原生開發框架Dexbotic 2.0。原力靈機合伙人汪天才表示，"PyTorch讓每個研究者都能快速驗證想法，Dexbotic 2.0要做的是同樣的事——讓每個開發者都能用樂高式的方式搭建自己的具身應用。"

相比去年發布的1.0版本，Dexbotic2.0實現了具身原生的全面升級，具備五大核心優勢：模塊化架構，將具身智能系統拆成三塊可自由組合的“樂高模塊”，V（Vision encoder）、L（LLM）、A(Action Expert)模可以獨立升級、替換和混搭，便于快速試驗新模型，并適配不同硬件和任務場景。

同時全面支持多源數據混合訓練，用同一套訓練過程，讓模型同步學會“看懂世界”和“動手操作”；此外，Dexbotic 2.0還實現統一具身操作與導航、統一模仿學習與強化學習、標準化具身開發全流程，從“數據—訓練—評測—硬件”四個環節形成閉環。

目前，Dexbotic 2.0已經服務數十家機構，包括清華、北大、普林斯頓、帝國理工等知名企業，以及騰訊、北京具身智能機器人創新中心等知名企業，覆蓋超千位研發者。

正如 PyTorch 曾為深度學習社區提供統一、開放的基礎設施，加速整個領域的繁榮，原力靈機聯合清華大學、無問芯穹，共同宣布打造具身智能的 PyTorch，Dexbotic 2.0與強化學習框架 RLinf 達成戰略合作，旨在降低開發門檻，讓研究者與開發者專注于算法創新與場景突破。

規模化落地：破解工程痛點，DFOL解鎖具身應用量產工作流

在夯實具身原生技術底座、打造基礎設施降低開發門檻的基礎上，原力靈機進一步推動機器人走進工廠，實現具身規模化場景落地，原力靈機發布具身應用量產工作流 DFOL（Distributed Field Online Learning），核心是通過“硬件通用+模型智能”的模式，使機器人既能保持較高效率與確定性，又擁有接近人類的靈活性和適應性。

DFOL 關鍵創新在于數據回流機制：現場產生的訓練片段（episode）與負樣本塊（negative chunk）實時回傳云端，形成“云端訓練-現場執行-數據回流-模型更新”的持續進化閉環，使系統能夠在真實工作環境中不斷自我改進，實現柔性生產力的持續優化。這不僅是一次技術升級，更是創造真實商業價值的關鍵一躍，有利于打破非標自動化與人工的邊界，推動物理智能真正走向規模化和普惠化。

從 DM0 打破行業“改模型”的路徑依賴、以 2.4B 參數量登頂全球真機評測榜首，到 Dexbotic 2.0 聯合 RLinf 準備扛起具身智能的“PyTorch”大旗、破解研發壁壘，再到 DFOL 打通工程化難題、變現技術落地閉環，原力靈機拋出的“三枚炸彈”，對具身智能產業進行全方位重構。