智源研究院發布RoboClaw具身智能操作系統，讓機器人開箱即用

智源研究院發布RoboClaw具身智能操作系統，讓機器人開箱即用

近日，智源研究院聯合旋璣智能及面壁智能正式發布RoboClaw 具身智能操作系統。作為面向物理世界的具身智能操作系統，RoboClaw 深度打通人工智能語義理解與機器人真機任務執行之間的核心壁壘，實現機器人通過自然語言交互即可自主完成全流程任務。該系統構建起用戶、agent、技能庫與機器人本體的一體化協同入口，全面支撐跨設備、跨技能、跨場景的智能調度與精準執行。用戶無需代碼開發與專業運維，僅通過語音、文字下達目標指令，便可由系統自動完成任務拆解、環境感知、資源調度與整機任務執行。

當前，具身大模型普遍存在不好用、不易用、不通用三大落地痛點，長期制約技術從實驗室演示走向產業規?；瘧谩Ａ⒆阏鎸嵁a業需求，智源研究院此前曾發布RoboBrain和RoboOS，針對性破解行業難題和推動產業應用落地。其中，RoboBrain作為面向真實物理環境的“通用具身大腦”，依托強感知理解、智能任務拆解與空間記憶能力，補齊模型決策與實操執行脫節、任務穩定性不足的短板，讓機器人變得更好用和更易用；RoboOS作為全球首個具身智能SaaS開源框架，搭建跨機型、跨本體的大小腦協同機制，實現多品類機器人統一調度與集群聯動，破除硬件兼容壁壘，讓不同機器人也可共同協作完成各項任務，解決不通用的核心問題；具身大腦與跨本體大小腦協同框架雙擎聯動，則有效推動機器人從“單機智能”邁向“群體智能”，加速具身智能技術從實驗室走向真實場景。

本次發布的RoboClaw，憑借物理世界具身智能執行中樞的原生架構設計，實現了具身智能領域關鍵技術突破。RoboClaw率先構建 “意圖理解 — 任務拆解 — 狀態感知 — 技能調度 — 機器人執行 — 記憶回流” 全閉環執行體系，實現大模型語義理解、多模態感知與機器人物理執行深度協同，突破傳統方案僅支持單步指令或預設腳本執行的局限，使得機器人具備在開放環境下不確定性任務處理與長程任務連續執行的能力。

RoboClaw 通過統一多模態交互入口、雙層記憶機制與標準化技能調度體系，將復雜機器人控制邏輯全面封裝為底層能力，使用戶無需專業編程、手動調試或專用操控設備，僅通過語音、文本等自然交互方式下達任務目標，即可驅動機器人完成短程及長程任務的規劃與執行，同時借由系統級的安全檢測、視覺感知、目標識別等服務，完成穩定可靠的物理操作，有效降低具身智能機器人的使用與部署門檻。同時RoboClaw還可實現跨本體切換與快速接入，兼容多類型機器人硬件協同工作，使得多款不同廠商、不同形態的機器人 “開箱即用”。

面向產業生態，智源研究院以開源共建為核心理念，致力于將RoboClaw打造成一個可持續演化的生態共建平臺。該平臺覆蓋終端用戶、開發者與企業伙伴，不僅可為終端用戶大幅降低使用門檻，更為開發者提供技能開發、能力擴展與動作編排的全流程支持，同時還面向企業伙伴開放本體接入、行業方案整合及核心能力調用通道，最終實現用戶反饋真實需求、開發者持續注入新技能、企業伙伴推進本體落地與場景覆蓋的多方價值共贏。