阿里巴巴达摩院近日宣布推出具身智能大脑基础模型RynnBrain，并同步开源涵盖30B混合专家架构（MoE）在内的七个全尺寸模型。该技术突破首次为机器人赋予时空记忆与物理空间推理能力，使其在复杂任务执行中可自主记录历史状态，并在中断后精准恢复工作场景。例如，当机器人执行任务A时被临时要求优先处理任务B，系统能完整保留任务A的时间轨迹与空间位置信息，待任务B完成后无缝衔接原任务。
在权威评测机构开展的16项具身智能开源基准测试中，RynnBrain展现出显著优势。该模型在环境动态感知、第一视角视觉问答、三维空间推理等核心领域均取得领先成绩，其综合性能超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5及英伟达Cosmos Reason 2等国际主流模型。评测数据显示，RynnBrain在复杂场景理解准确率上较前代技术提升27%，任务切换恢复效率达到98.6%。
达摩院具身智能实验室负责人赵德丽指出，新模型通过构建物理世界认知框架，实现了智能体对现实环境的深度解析与可靠规划。这项突破标志着通用具身智能发展进入新阶段，为机器人自主适应动态环境提供了关键技术支撑。实验室团队透露，RynnBrain采用多模态感知融合架构，通过时空注意力机制将视觉、触觉、运动数据转化为可计算的物理表征，使机器人具备类似人类的场景记忆能力。
作为持续推进AI实体化应用的重要举措，达摩院此前已陆续开源WorldVLA视觉语言模型、RynnEC运动控制模型等核心技术组件，并发布机器人上下文交互协议RynnRCP。这些开源项目累计获得全球开发者超过12万次下载使用，在工业巡检、家庭服务、物流搬运等领域形成数十个应用案例。此次全系列模型开源将进一步降低具身智能研发门槛，加速相关技术在真实场景中的落地进程。
