特斯拉開源硬件，中國團隊開源大腦！首個具身智能頂配全家桶上線

編輯｜澤南

這會是具身智能的 OpenClaw 時刻嗎？

4 月，特斯拉宣布了一系列關于其人形機器人 Optimus（擎天柱）的重大技術開放舉措，引發行業巨震。首批披露的包括 Optimus 手部專利、硬件結構細節，馬斯克希望通過開源來加速技術普適性，定義具身智能硬件入場規則。

剛剛，面對硅谷巨頭的出招，在具身智能這個前沿賽道上，國內團隊來了一波回應：你開源鋼鐵軀殼，我開源靈魂「大腦」！

全球首個一站式、開箱即用的具身智能模型開源社區 AlphaBrain Platform 正式上線，一桌具身智能技術的「頂配全家桶」史無前例地端到了全行業的面前。

• 鏈接：https://www.alphabrain-platform.com/

這是一套打通「數據→訓練→架構→測試」全鏈路的完整技術棧，其中包含當前最前沿的技術（世界模型、類腦模型）、最自由組合能力（跨范式即插即用能力）、最公平評估標準（統一的 Benchmark）以及最廣泛的開發社群。

這些原本只存在于頂尖實驗室的能力全部開放了，現在任你取用。你可以在其上獲得全球范圍內最強的模型，針對自身任務測試調用，再通過整套工具鏈完成場景落地。

具身智能，從來沒這么簡單過。

推動這一社區的，是國內具身智能創業公司智平方（AI2 Robotics）。

技術路線集齊

重塑開源標準

智平方推出的具身全家桶集齊了當前領域內最火的技術路線，包括但不限于世界模型、類腦模型、RL Token。在這其中，我們也看到了一些不同之處：他們面對當前具身智能量產落地的挑戰，提出了獨特的解法。

具體來說，AlphaBrain Platform 上的技術包含五大亮點：

邁向生物腦：全球首個開源類腦 VLA 模型（NeuroVLA）

作為首個在類腦控制任務中展現出卓越效能的開源類腦 VLA 模型，它不僅刷新了類腦具身性能紀錄，更開啟了具身智能向生物腦學習機制進化的新篇章

傳統的機器人動作輸出往往依賴連續值，而NeuroVLA 創新地引入了脈沖神經網絡（SNN）動作頭，用脈沖編碼模擬了生物神經元的脈沖放電機制。NeuroVLA 擁有「在線自適應」能力，在部署階段不需要通過反向傳播來更新參數，只需要依賴環境交互的自監督獎勵信號即可實時更新權重，實現了任務過程中的在線持續適應。

配合 GRU-FiLM 動作精修模塊，該系統能基于機器人本體狀態對 SNN 輸出進行條件性修正，極大提升了機器人動作的最終精度。

告別「災難性遺忘」：首個面向跨架構 VLA 的開源持續學習算法

大模型在學習新技能時極易產生「災難性遺忘」—— 學了新動作忘了老技能，且微調成本極高。智平方通過這套算法，突破了架構兼容性的瓶頸。

通過集成 LoRA 參數的高效微調（僅訓練 VLM 骨干網 6% 的參數），智平方讓模型的訓練顯存占用降低了 60%。而經驗回放（Experience Replay）系統維護了一個可配置的任務級回放緩沖區，在學習新任務時會自動回放舊任務樣本，有效實現了知識的累積遷移。與此同時，所有的持續學習改動均為「增量式設計」，不修改基座代碼，且與具體 VLA 框架解耦。

該算法目前已在 QwenGR00T、LLamaOFT 等多種架構上驗證了兼容性，真正做到跨架構通用。

低成本泛化：首個基于 RL Token 的全新 VLA 訓練架構

強化學習（RL）是賦予機器人在復雜場景下泛化能力的關鍵，但高昂的試錯與計算成本常令人卻步。作為真正的低成本場景化利器，這套新范式率先開源了 RL-Token 技術，并在在公開基準 LIBERO 上完成了驗證。僅需極少量人類專家演示即可完成高質量訓練。

新的訓練架構通過編碼器將 VLA 龐大的隱藏狀態極度壓縮至低維瓶頸空間，強迫模型剔除冗余，提取出最關鍵的決策信息。值得一提的是，本社區實現了兩階段訓練方式，在 RL 微調的第二階段，VLA 主體參數被「完全凍結」，系統僅訓練輕量級的 RL 模塊。這一招既避免了災難性遺忘，又大幅壓低了計算成本（僅為原來的 3.5%）。在訓練時，該架構又引入了 50% 概率丟棄 VLA 參考動作的 Dropout 機制，防止 Actor 模塊退化，增強了機器人的自主探索能力。

「可插拔」的世界模型架構（WA）

「世界模型」是目前行業最火的探索方向，它能提供一個虛擬化環境，讓機器人在行動前就能預演未來，做出更優決策。智平方提出的可插拔的世界模型架構原生集成了 NVIDIA Cosmos Policy 的原始預訓練權重，支持在業界最頂尖的三大世界模型（Meta 的 V-JEPA、英偉達 Cosmos Predict 以及阿里的 Wan）上靈活自定義切換

在該架構上，所有的世界模型共享 DiT 動作解碼器，并且系統會自動適配各家的多模態文本編碼器。開發者只需要稍微修改配置文件，就能一樣自由對比不同世界模型在相同任務上的表現。

全面適配最新具身 Benchmark

為了驗證上述所有能力，智平方為整套體系適配了最新具身 Benchmark，涵蓋 LIBERO（四大任務套件）、LIBERO-plus、RoboCasa 以及 RoboCasa365 等業界最權威的評測基準。

開發者能夠對模型在長時序下的推理與記憶能力進行嚴苛驗證。AlphaBrain Platform 平臺提供了統一的評估入口，可自動完成從推理服務啟動到服務關閉的全流程。配合 WebSocket 推理服務與 BF16 加速，甚至支持遠程部署與跨機器評估，并原生支持 VLA+VLM 聯合訓練，全面提升評估效率。

讓開發者站在巨人的肩膀上

作為前沿研究方向，過去兩年具身智能領域涌現出了大量開源模型。但一個尷尬的現實是：開源的模型很多，真正「好用」的很少。開發者還要面對各種問題：這個模型怎么跑起來？哪個模型更好用？我想做的創新能不能落地到真實場景？

AlphaBrain Platform 不止開源了模型，也包含讓模型能跑起來、比得清、能落地的全鏈路能力。能夠方便人們進行復現、對比及場景化落地。

此前，硅谷明星企業 Physical Intelligence 推出的基礎模型 Pi 曾是開源的典范，但它仍處于單模型開源階段 —— 而 AlphaBrain Platform 則是直接交付了一整座高度定制化的「兵工廠」，接入的是最強的設備零件，輸出的是即開即用的具身能力，讓開發者們可以把精力聚焦于機器人本體的調優與場景落地上。

AlphaBrain Platform 發布后，以往具身智能開發中令人頭疼的繁雜環境配置、接口對齊和架構適配等底層「雜活」被徹底打包解決，高階的定制化開發變成了觸手可得的能力，前沿技術的發展或許將由此導向一條全新道路。

在該平臺之上，開發者只需幾行簡單的配置就能實現跨架構、跨范式的自由組合，快速驗證創新的研發想法，硬件需求也很低（甚至在消費級顯卡上也能運行）。通過支持低成本微調，開發者可以迅速讓模型適配自己的機器人硬件，大幅縮短從研發到落地的時間。

在能夠接入多家先進模型的前提下，AlphaBrain Platform 統一了評估標準，建立了標準評測體系，讓人們可以嘗試和選擇最適合自身任務的工具。

此次開源最大的貢獻在于打破實驗室圍墻，讓原本只存在于英偉達、Meta 等全球頂尖實驗室的能力（如類腦 VLA 模型、可插拔世界模型、跨架構持續學習等）全面開放，任由社區取用。

隨著更多的開發者加入進來，前沿技術的復用與創新，將極大推動機器人行業從重復造輪子轉向更深層次的技術突破。

這或許就是「頂配全家桶」的意義。

不止于開源大腦

「最像特斯拉」的中國具身智能獨角獸

有趣的是，打破這層技術窗戶紙的智平方，在業內被評價為「最像特斯拉」的機器人公司。

智平方自公司成立就堅持端到端大模型的技術范式。在 2023 年初，全球創業團隊僅有特斯拉機器人與智平方選擇了這條鮮有人走的技術路線。其自研具身大模型 AlphaBrain 采用原創模型架構，擁有完整的數據 — 訓練 — 迭代閉環體系，而非套用開源方案，實現了真正的「技術原生」。

早在 2024 年，智平方發布了創業公司中首個 VLA 模型，在模型規模僅為谷歌同類模型 1/20 的情況下，性能提升超過 80%；2025 年，智平方推出了快慢系統深度融合的新一代架構，在第三方評測中超越國際標桿模型 Pi0 達 30%。這些成果已全部融入 AlphaBrain 的迭代體系中，使其始終站在行業最前沿。

快慢系統深度融合的新一代架構。

當行業近期開始熱議「世界模型」時，智平方在 2023 年下半年便率先提出：世界模型不應是 VLA 的外接模塊，而應深度內生于模型之中。基于這一前瞻認知，AlphaBrain 在 2025 年 11 月吸納了新一代架構 Video2Act 的最新成果 —— 實現「先預測、后執行」。

在第三方評測中，相較于硅谷同類標桿模型，AlphaBrain 取得了超過 30% 的性能領先，證明了環境理解與動作執行一體化路線的顯著優勢。

傳統 VLA 模型「訓練完成即固定」，無法在部署后繼續學習。智平方再次引領突破 —— 他們開源了全球首個類腦 VLA 模型（NeuroVLA），并將其融入 AlphaBrain。NeuroVLA 引入脈沖神經網絡動作頭與 R-STDP 訓練算法，支持部署階段的在線自適應，讓機器人具備類似「肌肉記憶」的能力。這意味著機器人第一次從「執行指令的工具」轉變為「在任務中不斷進化的主體」：只是完成任務，而是在過程中變得更熟練、更穩定，接近人類的學習方式。

與此同時，智平方也構建了完整的硬件量產與商業落地能力。

智平方堅持面向量產的硬件設計，其最新一代 AlphaBot 2 機器人核心部件無故障運行壽命可達 5 萬小時。依托自建產線，智平方在 2025 年已具備千臺級年產能，并在年底實現了單月百臺級的真實交付。

在落地上，智平方率先跑通了數據 × 商業雙閉環，其產品在半導體顯示制造、汽車制造、公共服務等大量真實場景持續運行。他們獲得了全球第三大面板廠商惠科的 1000 臺訂單，被摩根士坦利認定為該領域全球最大單一訂單。同時，在新零售賽道，其推出的全球首個模塊化具身智能服務空間「智魔方」，已在多地實現日均 10 小時以上的常態化、零失誤自主運營。

從開源大腦到堅實的商業閉環，智平方的行動，正在定義著具身智能作為下一代先進生產力的未來。