在具身智能领域，长期存在的技术瓶颈正迎来突破性进展。阿里巴巴达摩院近日宣布推出具身智能大脑基础模型RynnBrain，并同步开源包含30B混合专家架构（MoE）在内的七款全尺寸模型，为机器人智能化发展注入新动能。该模型首次赋予机器人时空记忆与物理推理能力，在16项行业评测中刷新纪录，性能超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等国际顶尖模型。
传统具身模型面临两大核心挑战：一是缺乏对物理世界的持续认知能力，导致"时空遗忘"现象；二是推理过程脱离实际环境，产生"物理幻觉"。这些问题严重制约了机器人在复杂场景中的泛化应用。RynnBrain通过创新架构设计，将文本理解与空间定位深度融合，使机器人能够像人类一样建立环境认知框架。例如，当执行任务被打断时，该模型可精准记录中断前的时空状态，并在任务恢复后无缝衔接，有效解决了行业长期存在的"瞬时失忆"难题。
技术实现层面，RynnBrain基于Qwen3-VL框架进行深度优化，采用达摩院自研的RynnScale架构，在同等算力下实现训练效率翻倍。其训练数据规模超过2000万对，涵盖环境感知、对象推理、视觉问答等关键领域。特别值得关注的是30B MoE架构模型，通过动态参数激活机制，仅需3B活跃参数即可达到行业72B模型的效果，显著提升了机器人的响应速度与动作流畅度。
开源生态建设是本次发布的重要战略举措。达摩院不仅开放了全系列模型代码，还推出行业首个时空细粒度评测基准RynnBrain-Bench，填补了具身智能评估体系的空白。这种开放策略已产生显著效应：全球开发者可基于开源框架快速开发导航、规划等专用模型，加速技术迭代进程。数据显示，开源模型在机器人上下文理解、轨迹预测等任务中的表现较传统方案提升40%以上。
具身智能的突破与阿里巴巴集团战略调整形成呼应。达摩院经过近年来的业务聚焦，已形成"智能+计算"的双轮驱动架构。在智能领域，医疗AI、决策智能、具身智能等方向成为重点突破口。此次RynnBrain的发布，标志着达摩院在机器人大脑研发领域进入国际第一梯队，其开源生态战略更被视为重构行业技术格局的关键举措。
全球人形机器人市场正迎来爆发期。IDC数据显示，2024年全球出货量达1.8万台，同比增长508%，订单储备量突破3.5万台。但产业规模化仍受制于三大难题：真实物理数据稀缺、非结构化环境适应不足、软硬件协同效率低下。RynnBrain的开源为行业提供了标准化解决方案，其时空记忆机制可降低70%的场景适配成本，物理推理能力使机器人操作精度提升35%，为产业化落地扫清重要障碍。
技术突破的背后是持续的研发投入。达摩院具身智能团队构建了涵盖世界模型、VLA架构、上下文协议的完整技术体系，此前已开源WorldVLA融合模型、RynnEC环境理解模型等创新成果。这种系统化创新策略，正在推动具身智能从实验室走向真实应用场景。随着30B MoE模型的商业化部署，预计2025年将有超过5000台人形机器人搭载该技术进入工业、服务等领域。
