具身智能技术突破 - 智源研究院发布RoboBrain 2.0 32B版本和跨本体大小脑协同框架RoboOS 2.0单机版，RoboBrain 2.0作为"通用具身大脑"集感知、推理与规划于一体，32B版本在多项权威具身智能基准上刷新纪录，7B版本具备轻量化设计适配边缘设备部署需求 [2] - RoboOS 2.0是全球首个具身智能SaaS开源框架，创新性集成MCP协议与无服务器架构，实现轻量化部署，同步推出单机版产品线及RoboSkill技能商店，支持"三行指令"极速部署 [3] - RoboBrain 2.0突破三大能力瓶颈：空间理解精度不足、时间依赖建模薄弱、长链推理能力欠缺，显著提升对复杂具身任务的理解与执行能力 [4] RoboBrain 2.0技术架构 - 采用模块化的编码器-解码器架构，实现感知、推理和规划的统一，专门针对具身推理任务如空间感知、时间建模和长链因果推理 [9] - 依托全面且多样化的多模态数据集，融合高分辨率图像、多视角视频序列、场景图、3D场景数据及复杂自然语言指令 [12] - 采用三阶段递进式训练流程：基础时空学习、具身时空增强、具身情境中的推理链训练，训练样本量分别为4.8M、224K、195K [14][15][17][18] 性能表现 - RoboBrain-32B-2.0在BLINK-Spatial(83.63)、CV-Bench(83.92)、RoboSpatial(72.43)等空间推理基准上表现优异 [19][20] - 在时间推理方面，RoboBrain-32B-2.0在多机器人规划(80.33)、Ego-Plan2(57.23)、RoboBench(72.16)等任务中领先 [19] - RoboBrain 2.0 7B模型在Multi-Robot Planning以81.50分拔得头筹，32B版本在Ego-Plan2以57.23分登顶 [22] RoboOS 2.0框架 - 是全球首个基于具身智能SaaS平台、支持无服务器一站式轻量化机器人本体部署的开源框架，代码量仅为传统手动注册方式的1/10 [25] - 对端到端推理链路进行系统级优化，整体性能提升30%，全链路平均响应时延低至3ms以下，端云通信效率提升27倍 [27] - 新增多本体时空记忆场景图共享机制，支持动态环境下的实时感知与建模，引入多粒度任务监控模块提升任务执行稳定性 [27] 开源生态 - RoboBrain 2.0及RoboOS 2.0已全面开源，模型权重、训练代码与评测基准全部可用 [30] - 智源研究院已与全球20余家机器人企业与顶尖实验室建立战略合作关系 [33] - 提供多个开源资源链接包括GitHub仓库、模型检查点、技术文档等 [31][34]