一、技术发布背景：从单点突破到全栈体系
在具身智能领域长期面临”评测标准缺失、技术链路割裂”的双重困境下，某技术团队在首次技术开放日上系统性推出三大核心成果：具身原生大模型DM0、具身开发框架Dexbotic2.0及量产工作流DFOL。这套技术栈的完整亮相，标志着行业首次实现从数据采集、模型训练到工程部署的全链路闭环。
团队历时18个月构建的RoboChallenge评测平台，包含30+桌面级任务场景，涵盖精密装配、柔性操作等工业级任务。该平台通过标准化数据采集接口和自动化评测流程，解决了行业长期存在的”测试场景碎片化、评估指标主观化”问题。据技术白皮书披露，其毫米级操作精度要求较传统评测体系提升3个数量级。
二、DM0技术架构：原生设计的三重创新
1. 数据融合新范式
区别于传统视觉语言模型（VLM）的”感知-认知”二阶段架构，DM0采用多模态数据原生融合方案。其训练数据包含三大来源：
- 互联网图文数据（占比45%）
- 驾驶行为数据（占比30%）
- 具身多传感器数据（占比25%）
通过自主研发的”空间推理链”机制，模型能够建立三维空间坐标系与语义标签的映射关系。例如在”拿起红色杯子”任务中，模型可同步解析物体的几何中心、抓取着力点及运动轨迹，这种能力在传统VLM中需要额外部署运动规划模块。
2. 模型结构创新
DM0采用双编码器-单解码器架构，其中：
- 视觉编码器：基于改进的Swin Transformer，通过窗口注意力机制降低计算复杂度
- 语言编码器：采用12层Transformer结构，支持中英双语指令理解
- 动作解码器：创新引入动态门控机制，可根据任务复杂度自动调节输出维度
该架构在2.4B参数规模下实现128ms的端到端推理延迟，较同等参数量模型提升40%。技术团队通过参数共享策略，使视觉特征提取与语言理解模块共享70%的权重参数，显著降低模型训练成本。
3. 三阶段训练流程
- 预训练阶段：在1.2亿图文对上完成基础VLM训练，重点优化空间关系理解能力
- 空间推理建模：使用500万条具身操作数据，通过对比学习强化动作-效果关联
- 硬件适配阶段：采用监督微调（SFT）技术，支持跨机型部署时的快速参数调整
三、性能突破：重新定义智能密度
在RoboChallenge评测中，DM0以综合得分92.3分登顶榜首，较第二名模型领先8.7分。其核心优势体现在：
1. 毫米级操作精度
在”精密螺丝装配”任务中，DM0实现0.1mm的定位误差控制，这得益于其创新的”力觉-视觉”融合感知模块。该模块通过模拟人类触觉反馈机制，在接触瞬间动态调整操作力度，较纯视觉方案成功率提升65%。
2. 多任务泛化能力
测试数据显示，经过1000次训练的DM0模型，在未见过的任务场景中仍保持82%的成功率。这种泛化能力源于其训练数据中包含200+种物体材质、150+种光照条件及50+种机械臂型号，构建起丰富的物理世界先验知识库。
3. 硬件适配效率
通过标准化接口设计，DM0可在2小时内完成从训练环境到真实机械臂的部署迁移。对比行业平均72小时的适配周期，该技术显著降低工程化落地成本。在某电子制造企业的试点中，模型部署后使产线换型时间从4小时缩短至45分钟。
四、技术启示：原生设计引领行业变革
DM0的成功验证了具身智能发展的新路径：
- 智能密度优先：参数规模与性能不再呈线性关系，模型效率成为关键指标
- 数据原生融合：从训练源头构建物理世界认知，避免后期模块拼接的误差累积
- 闭环训练体系：通过”感知-决策-执行”的实时反馈优化模型参数
据行业分析报告预测，到2026年，采用原生设计理念的具身模型将占据60%以上的市场份额。某技术团队已开放DM0的基础版本供研究使用，其提供的API接口支持Python/C++/Java等多语言调用，日均处理请求量达百万级。
五、未来展望：构建具身智能生态
团队正在研发的DM1.0版本将引入多智能体协作机制，支持复杂场景下的分布式决策。同时，基于云原生的模型训练平台正在内测，可实现千卡级集群的弹性扩展。这些技术演进方向表明，具身智能正从实验室走向规模化工业应用，为智能制造、智慧物流等领域带来革命性变革。
对于开发者而言，DM0提供的不仅是技术工具，更是一种新的研发范式。其开源的30+工业场景数据集和预训练模型权重，将显著降低具身智能的研发门槛。随着更多企业加入原生技术生态，一个真正理解物理世界的智能时代正在到来。