大模型進入Agent時代,國產AI究竟差哪了?

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機器人前瞻(公眾號:robot_pro) 作者 | 江宇 編輯 | 漠影 就在昨天,具身智能賽道迎來了一場備受業內關注的Action 2026開發者大會。 這是原力靈機(Dexmal)舉辦的首屆開發者大會。恰逢其與物流機器人公司Atomix宣佈會師的里程碑時刻,原力靈機正式公佈了其面向生產力的全棧式技術圖譜,並拿出了具身智能落地真實場景的新“王炸”——“三級火箭”戰略。 泛化通用基礎模型DM系列、包含操作系統與MaaS服務的開發者平臺DexDev,以及物理世界的Physical Harness——Ferrata,共同組成了原力靈機此次對外呈現的具身智能技術路線圖。 這也是原力靈機圍繞“具身智能規模化落地”各條核心鏈路的一次密集佈局。 當前,機器人行業正處於一個關鍵的能力躍遷節點。 原力靈機聯合創始人兼CEO唐文斌在現場判斷,具身智能領域的Scaling Law已經顯現,但距離真正意義上的“ChatGPT時刻”仍有距離。 伴隨而來的是,行業對真實物理世界數據提出了更高要求,數據規模需要完成10萬小時至100萬小時的量級跨越。 然而,在這種由真實場景反饋驅動的“數據飛輪”邏輯下,極度依賴人工採集或實驗室演示的模式正在遭遇瓶頸。行業亟需一套覆蓋底層模型、開發系統和終端物理硬件的完整動力系統。 在這樣的背景下,原力靈機加速推進的“三級火箭”戰略無疑展現出其獨特的生態優勢。 這次,原力靈機不僅亮出了DM0.5通用具身基礎模型,還同時發佈了世界模型驅動的閉環強化學習框架DFOL 2.0、具身通用MaaS服務、具身通用操作系統DexOS,以及面向通用場景的機器人Apex和場景應用解決方案Ferrata。 當越來越多機器人走向開放世界,原力靈機希望為整個生態提供一套能夠支撐模型訓練、硬件適配及場景運行的基礎設施。 一、4B參數、15萬小時數據,DM0.5補足開放場景泛化能力 長期以來,具身

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