阿里巴巴达摩院近日在具身智能领域取得重大突破，正式推出全球首个具备时空记忆与物理世界推理能力的智能大脑基础模型RynnBrain，并同步开源包含30B MoE架构在内的7个全尺寸模型矩阵。该模型在16项国际权威评测中刷新纪录，超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等顶尖系统，标志着机器人智能水平迈入新阶段。
传统机器人系统在执行多任务时面临显著局限，而RynnBrain通过创新性引入时空记忆模块，使机器人具备任务状态记忆能力。实验显示，当机器人执行A任务途中被要求优先完成B任务时，系统可精准记录A任务的空间坐标、物体状态及时间节点，待B任务完成后自动恢复A任务进程。这种能力在仓储物流、医疗护理等复杂场景中具有重要应用价值。
在技术架构层面，RynnBrain突破性地实现认知、定位、推理、规划等能力的深度融合。通过模块化设计，该模型可快速衍生出导航、操作、交互等垂直领域模型。以具身规划模型为例，仅需数百条场景数据微调即可达到行业领先水平，在动态障碍物避让、多目标路径优化等任务中表现尤为突出。
开源生态建设方面，达摩院此次释放的模型矩阵涵盖从1B到30B不同参数规模，其中30B MoE模型通过专家混合架构实现效率跃升，使机器人动作响应速度提升40%。配套发布的RynnBrain-Bench评测基准，首次建立时空细粒度任务评估体系，包含动态环境适应、长期任务记忆等200余项测试指标，为行业提供标准化评估工具。
据项目负责人赵德丽介绍，RynnBrain的研发突破了传统具身智能"大脑-小脑"分离架构的局限，通过构建统一的世界模型实现感知-认知-决策的闭环。目前该系统已在工业分拣、家庭服务等场景完成验证，其多模态交互能力可支持机器人理解复杂指令并自主规划解决方案。
达摩院具身智能实验室同步开源了WorldVLA视觉语言动作模型、RynnEC世界理解框架等组件，并制定首个机器人上下文通信协议RynnRCP。这些技术成果将降低具身智能研发门槛，推动AI技术从数字空间向物理世界的加速渗透。
