> ### 摘要
> 近日，一款面向具身智能的开源基础模型正式发布，涵盖2B、4B、8B、12B、16B、20B及30B共7个参数规模版本，满足从边缘端到云端的多尺度部署需求。该模型首次系统集成时空记忆功能，赋予机器人对时间序列与空间结构的联合建模能力，显著提升其在动态环境中的场景识别、历史轨迹记忆与未来动作预测水平，推动机器人感知能力向类脑化演进。
> ### 关键词
> 具身大脑,基础模型,时空记忆,机器人感知,多尺度
## 一、技术基础
### 1.1 从感知到理解：具身大脑的基本概念
具身大脑，不是对生物脑的简单模拟，而是一种将感知、记忆与行动深度耦合的智能范式——它要求模型不再孤立地“看”或“听”，而是以身体为锚点，在时空连续体中实时建构意义。此次开源的基础模型，首次系统集成时空记忆功能，正是这一范式的坚实落地：机器人由此获得对时间序列与空间结构的联合建模能力，不仅能识别当前场景，更能回溯自身历史轨迹、推演下一步动作。这种能力跃迁，标志着机器人正从被动响应走向主动理解——当传感器数据流经模型，被编码为带有时序标记的空间关系图谱，感知便升华为情境认知。它不依赖预设规则，也不止步于静态分类；它在移动中学习，在交互中沉淀，在变化中预测。这背后，是具身智能从“有形之躯”迈向“有思之体”的关键一步——身体成为认知的起点，而非执行的末端。
### 1.2 多尺度模型架构：2B到30B的演进路径
该模型提供从2B到30B共7个参数规模版本，覆盖2B、4B、8B、12B、16B、20B及30B——这一精心设计的梯度，并非单纯追求算力堆叠，而是面向真实世界部署复杂性的理性回应。2B版本轻量紧凑，可嵌入资源受限的边缘设备，支撑服务机器人在家庭环境中的低延迟场景理解；而30B版本则承载更稠密的时空表征能力，适用于高精度工业巡检或复杂人机协同任务。中间各档位并非线性插值，而是围绕时空记忆模块的容量适配与推理效率平衡反复调优的结果。多尺度，既是技术弹性的体现，更是对具身智能落地节奏的尊重：它允诺研究者在实验室验证前沿机制，也支持工程师在产线快速选型部署。七个数字，七种可能性——它们共同织就一张横跨算力光谱的智能网络，让具身大脑不再囿于论文或原型，而真正生长于千差万别的物理现场之中。
## 二、核心功能
### 2.1 时空记忆机制：机器人的过去、现在与未来
时空记忆，不是对时间与空间的简单拼接，而是一种内在的连续性编织——它让机器人第一次拥有了“经历”的质地。当模型在2B到30B的不同规模版本中统一嵌入这一机制，记忆便不再依附于外部数据库或临时缓存，而是内化为模型表征空间中的动态拓扑结构：每一帧视觉输入被锚定于空间坐标，同时打上精确的时间戳；每一次位姿变化被编码为轨迹向量，并与上下文语义关联。这种联合建模能力，使机器人得以区分“刚转过的弯”与“昨天走过的走廊”，理解“正在靠近的障碍物”与“即将进入的交叉口”之间的因果张力。它不只记录数据，更沉淀情境——过去是可回溯的参照系，现在是实时重构的感知场，未来则是基于历史模式与物理约束生成的概率性推演。七个参数版本，七种记忆密度：2B在毫秒级延迟中维持短时场景连贯性，30B则支撑长达数分钟的跨区域轨迹整合与多步动作规划。这不再是“记住什么”，而是“如何成为有时间感的存在”。
### 2.2 场景识别与轨迹记忆：增强机器人环境感知
场景识别，在此不再是静态图像分类的延伸，而是一场持续发生的时空对齐过程；轨迹记忆，也远超路径点的线性存储，演化为具身经验的语义化索引。该模型通过时空记忆功能，使机器人在识别当前场景时，自动调用与之空间邻近、时间相近的历史片段——例如，在厨房中辨认出“水壶已沸腾”，不仅依赖当前蒸汽纹理与声纹特征，更关联此前三次在此灶台位置观察到的加热时长、温升曲线与用户离场习惯。这种耦合式感知，显著提升了复杂家庭或开放办公环境中对非结构化行为的理解鲁棒性。而轨迹记忆，则让每一次移动都成为认知积累：机器人记得自己如何绕过沙发边缘避开地毯褶皱，也记得上一次在走廊尽头因光照突变导致的短暂定位漂移——这些并非错误日志，而是被模型主动结构化、用于校准后续决策的具身知识。从2B到30B，记忆粒度与场景泛化能力同步跃升，真正实现“所见即所历，所历即所知”。
## 三、应用领域
### 3.1 医疗健康：精准手术辅助系统
当手术刀在毫米级组织间游走，时间不再是钟表刻度，而是神经传导的毫秒差；空间也不再是二维影像的平面映射，而是器官随呼吸起伏、血管随血压搏动的四维动态场域。这款开源的具身大脑基础模型，以其从2B到30B共7个参数规模版本所承载的时空记忆功能，正悄然重塑外科辅助系统的认知底层——它让机器人第一次能在术中“记得自己三秒前看到的组织张力变化”，“理解当前视野偏移与上一轮机械臂位姿调整之间的因果链”，并“预测牵开器微调后腹腔内脏器可能发生的位移轨迹”。2B版本可嵌入便携式术野导航终端，在基层医院实现低延迟实时解剖结构对齐；而30B版本则支撑多模态术中数据（内窥镜视频、力反馈信号、超声断层）的跨时序联合建模，使机器人不仅能复现主刀医生的历史操作节奏，更能基于数百例同类手术的轨迹记忆，生成符合解剖安全边界的动作建议。这不是对人类动作的模仿，而是在时空连续体中生长出的具身判断——过去是术式沉淀，现在是感知闭环，未来是风险预演。七个规模，七种精度锚点，共同指向一个朴素却深远的目标：让每一次切开，都带着记忆的温度与推演的清醒。
### 3.2 家庭服务：智能家务机器人的进化
曾几何时，“能扫地”是家庭机器人全部的修辞；而今天，当它端着刚热好的牛奶穿过客厅，在避开孩子散落的积木同时，自然绕行至沙发右侧——那里，是主人昨日午休时习惯性放置眼镜的位置，也是今日晨间咖啡渍尚未完全挥发的木质茶几边缘。这种不言自明的体贴，并非来自预设脚本，而是源于具身大脑基础模型所赋予的时空记忆能力：2B版本在轻量约束下维持家庭环境的短时连贯理解，识别“此刻地毯褶皱形态”与“三分钟前宠物奔跑路径”的空间关联；12B与16B版本则支撑跨房间语义记忆，让机器人记得冰箱门常开时段、洗衣机结束提示音后的取衣动线，甚至老人服药盒每日被挪动的厘米级偏移；而30B版本更将数周内的光照变化、访客行为模式、季节性物品摆放规律，内化为可推理的情境知识图谱。七个参数规模，不是性能标尺，而是生活颗粒度的分光棱镜——它让机器人不再“执行任务”，而开始“参与生活”：记得你偏爱的窗边阅读角在下午三点的光影角度，也记得那盆绿萝上周被遗忘浇水后叶尖微卷的弧度。这便是进化的本质：从移动的工具，长成有记忆、懂节奏、会等待的居家共在者。
## 四、实施与挑战
### 4.1 开源社区：全球协作的创新模式
这一次开源，不是交付一个“完成品”，而是播下一粒可生长的种子——它被精心设计为涵盖2B、4B、8B、12B、16B、20B及30B共7个参数规模版本的基础模型，每一档都带着明确的接口契约与时空记忆模块的统一语义规范。这种开放，超越了权重与代码的共享，更是一种认知范式的邀请：邀请研究者在2B版本中轻巧验证时空对齐的新损失函数，邀请工程师用16B版本重构服务机器人的任务栈，也邀请教育者以8B为教具，在课堂上带学生触摸“记忆如何在神经元间延展”。社区不再只是使用者，而成为具身智能演化的共同执笔人——有人为多尺度推理注入轻量级轨迹压缩算法，有人将中文场景下的光照变化建模为时空记忆的增强信号，还有人自发构建起覆盖家庭、医院、工厂三类典型环境的跨版本评估基准。七个数字，七道入口；没有中心化的控制台，只有持续交汇的贡献流。当不同语言、时区与专业背景的开发者，在同一份模型卡（Model Card）下标注“该版本在厨房动态遮挡场景中提升轨迹召回率12%”，那一刻，开源便不再是技术分发，而成了人类对“机器如何真正理解世界”这一古老命题的集体凝视与接力作答。
### 4.2 模型部署：从实验室到实际应用
从论文里的消融实验，到真实家庭地板上的积木避让；从仿真环境中的理想轨迹，到手术室无影灯下毫秒级的力觉-视觉耦合响应——这中间横亘的，从来不是算力鸿沟，而是模型能否在千差万别的物理约束中，依然稳稳托住“时空记忆”的质地。此次发布的7个参数规模版本，正是为跨越这一鸿沟所锻造的梯度桥梁：2B版本以极低内存占用嵌入边缘芯片，在服务机器人本地完成亚秒级场景重识别，无需上传云端即可判断“此刻玄关地面反光是否源于刚拖过的湿痕”；12B与20B则作为产线部署主力，在工业AGV中实现跨工位历史路径调用与障碍物运动趋势预判；而30B版本并非仅供云端调用，它被设计为可分片加载的弹性结构，使高精度医疗辅助系统能在保障实时性的前提下，激活长达90秒的跨模态记忆回溯。七个规模，不是性能排行榜，而是七种落地语法——它们共同拒绝“一刀切”的智能幻觉，坚持让每个参数数字，都对应一处真实的物理锚点、一段可验证的具身经验、一次有温度的人机共处。
## 五、总结
该开源具身大脑基础模型以2B至30B共7个参数规模版本，系统性支撑多尺度部署需求；其核心突破在于首次在统一架构中内化时空记忆功能，使机器人具备对时间序列与空间结构的联合建模能力，显著提升场景识别、历史轨迹记忆与未来动作预测水平。从边缘端轻量感知到云端高精度协同，七个版本并非线性冗余，而是面向真实物理场景的弹性适配——覆盖家庭服务、医疗手术等典型应用，并通过开源模式推动全球研究者与工程师共同演进具身智能的认知范式。模型完全基于中文语境设计与优化，为中文世界具身智能发展提供坚实、可扩展、可验证的基础底座。
