2026赛道竞争白热化，具身智能行业爆炸式发展

2026-02-10 22:14

2026年具身智能赛道竞争白热化，硅谷各大玩家纷纷亮出技术成果，阿里达摩院则推出开源具身大脑RynnBrain，成为基于视觉-语言模型（VLM）的分层架构路线核心破局者，其解决了传统机器人「健忘」和「物理幻觉」的核心痛点，实测性能全面超越国际前沿模型，同时达摩院公布了从「造大脑」到打造通用机器人OS的长远布局，并完成全系列技术开源，推动具身智能行业发展。以下是核心内容总结：

一、具身智能赛道的全球三大技术路线

2026年全球具身智能领域形成三种差异化技术路线，各有优劣且并非互斥，共同向通用机器人目标迈进：

VLA端到端流派（Figure、π等）：最火热的路线，主张一个模型从感知直通动作，但极度依赖昂贵真机数据，陌生场景下泛化能力断崖式下跌；

世界模型流派（英伟达等）：从像素级模拟物理世界，让机器人在虚拟环境大量试错，被认为是2026年支撑机器人和多模态AI的核心方向；

VLM大小脑分层架构（阿里达摩院）：达摩院独创的仿生路线，基于泛化能力强的VLM打造「具身大脑」，大脑负责时空记忆、物理推理，小脑专注具体执行，既利用VLM的海量数据优势，又通过空间定位解决模型「空想」的幻觉问题，RynnBrain是该路线的核心成果。

二、RynnBrain的核心能力与惊艳表现

RynnBrain让机器人首次拥有时空记忆和物理空间推理能力，演示中展现出远超传统机器人的综合能力：可实现多任务穿插执行（被打断后无缝衔接原任务）、实时调整动作路径、中文OCR+常识理解（精准筛选低卡食物）、空间/长程规划（创新解决物品分配问题）、物体记忆+复杂视频理解（锁定动态变换的目标），彻底摆脱了传统机器人的机械性短板。

三、RynnBrain的核心技术突破与架构设计

达摩院为RynnBrain打造了全链路的技术创新，既解决了底层感知问题，又实现了高效推理和痛点攻克：

感知层：RynnEC打造「火眼金睛」

达摩院与浙大联合打造的RynnEC，在VLM基础上加入区域编码器和SAM2掩码解码器，实现区域级视频交互，可精准锁定局部物体；通过掩码对齐、属性注入、空间推理、指代分割四阶段训练，让模型真正理解物理世界的材质、尺度、功能等核心信息，为RynnBrain奠定感知基础。

模型架构：MoE架构实现「以小博大」

基于Qwen3-VL底座，自研RynnScale架构让训练加速两倍，输入端支持任意分辨率图片、多视角图像和视频，输出端统一区域、轨迹、夹爪位姿等多模态；MoE架构的RynnBrain仅用3B推理激活参数，性能便全面超越72B的Pelican-VL巨型模型，兼具大模型的智商和端侧部署的快速响应能力。

痛点攻克：两大技术解决「健忘」和「幻觉」

全局时空回溯：建立空间、位置、事件、轨迹的三维认知表征，让机器人实现历史记忆和轨迹预测，告别「鱼的记忆」；

文本与空间交错推理：抛弃纯文本推理，采用「边说边指」模式，强制将推理内容与视频像素位置绑定，无物理依据则不生成文本，从根源抑制物理幻觉，确保指令可执行、可验证。

四、RynnBrain的训练策略与超强泛化能力

全真数据的「暴力美学」：预训练采用2000万高质量真实数据对，涵盖通用多模态、具身认知、具身定位、规划四大类，拒绝虚拟数据；标签通过「Gemini 2.5 Pro生成推理链+GPT-4o-mini实体分类+人工精标」打造，结构化格式实现语言与空间精准对齐；

后训练的超强泛化：基础模型无需改架构，仅微调即可适配下游任务，导航任务中RynnBrain-Nav成功率超SOTA模型2%-3%，比Qwen3-VL额外提升5%；操作规划任务中，仅用几百条数据微调的RynnBrain-Plan-30B，便全面超越Gemini 3 Pro。

五、实测性能：全面超越国际前沿模型

RynnBrain在16项具身评测基准中，全面超越Gemini Robotics ER 1.5、Mimo-Embodied、Cosmos Reason 2等国际前沿模型，部分核心能力提升幅度超30%；在空间推理、物体认知、视觉理解等核心维度表现亮眼，同时兼顾推理效率，实现性能与效率的双重突破。

六、达摩院的具身智能布局：从大脑到机器人OS

达摩院并非具身智能领域的新晋选手，2023年已开始深耕，形成了完整的技术版图和清晰的发展路径：

前期技术积累：2025年开源具身智能「三大件」——RynnVLA-001-7B模型、RynnEC世界理解模型、RynnRCP机器人上下文协议，其中RynnRCP是核心，如同MCP之于AI智能体，搭建起异构数据、模型与机器人硬件的连接桥梁，已适配Pi0、GR00T N1.5等模型和多款机械臂；

清晰发展路径：瞄准物理AI这一数万亿美金的赛道，遵循「先造大脑，再造OS」的路线，先打造能感知、推理、决策的具身大脑RynnBrain，再通过硬件控制、平台架构、生态整合，打造通用机器人OS，填补具身智能领域统一底层系统的空白，如同PC时代的Windows、移动时代的Android。

七、重磅开源动作：全链路技术开放

达摩院秉持开源理念，为RynnBrain发布了全链路的开源内容，助力行业共同发展：

全系列模型开源：包含2B、8B、30B三种参数的基础模型，以及RynnBrain-Nav（导航）、RynnBrain-Plan-30B（规划）等场景化专有模型，共7个模型；

全新评测基准：发布RynnBrain-Bench，针对具身智能「时空细粒度」任务的空白，从物体认知、空间认知、物体定位、具身点预测四大维度，考察模型的视频序列记忆和精准时空定位能力；

全栈代码开源：开放完整的推理与训练代码，提供GitHub、Hugging Face、专属项目主页三大开源渠道，代码可即刻使用。

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