当前，大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在语义领域的成功未能直接迁移至物理机器人，归根结底在于其互联网原生的基因。主流的 "预训练 - 后适配"（Pretrain-then-Adapt）的范式依赖互联网静态数据，导致模型先天缺失物理基础（Physical Grounding），在落地时往往顾此失彼：要么导 致操作与导航的模块割裂，要么引发灾难性遗忘，在追求控制精度的过程中丢失了核心的通用推理能力。 为了打破这一局限，原力灵机联合阶跃星辰提出一种名为 DM0 的具身原生（Embodied-Native） VLA 模型，其工作核心在于「从 0 开始」：从训练的 最初阶段，就采用统一的视角，将具身传感器与运动数据视为与语言、视觉数据同等重要的一等公民。 作为一个端到端模型，DM0 可以无缝统一机器人的精细操作（Manipulation）与移动导航（Navigation）。在 RoboChallenge 真实世界基准测试 Table 30 中，DM0 在单任务（Specialist）和多任务（Generalist）两种设置下均以显著优势领先现有 SOTA 模型，展现出极其强大的物理世界泛化与执行能 力。 ...