7月9日，Action2026原力灵机开发者大会在北京举行。站在具身智能产业从“爆发前夜”走向“产业落地”的交汇点上，原力灵机重磅发布五大新品：通用具身基础模型DM0.5、通用机器人本体Apex，以及全面支持模型走向规模化应用的开发者平台DexDev，包括DFOL2.0、MaaS、DexOS三件套，现场还深度展示了面向真实生产场景的解决方案Ferrata 的最新产业实践。
这背后，是具身智能从模型走向生产力的"三级火箭"：第一级是泛化的通用模型，第二级是具身开发者三件套（后训练、MaaS、OS），第三级是体系化的场景解决方案能力。三级接力，全面打通、协同演进，让具身智能真正具备了从实验室驶向产业现场的完整动力。
原力灵机CEO唐文斌表示："具身智能行业正处在一个关键拐点上。Scaling Law已经全面显现，模型能力正从完成特定任务加速迈向真正的泛化，这是继大模型之后AI能力的又一次质变。但从模型能力迈向真实生产力，行业还需要跨越具身模型应用的门槛。持续的Scaling up，需要推动数据从“采集型”向“场景型”跃迁。这需要更强的通用模型、系统化的落地能力支持。"
更强模型：DM0.5，泛化涌现的具身基础模型
全新发布的DM0.5，定位于面向开放世界的通用具身基础模型（Foundation Model）。相比上一代 DM0，DM0.5 在训练数据规模、架构创新以及开放世界泛化能力等方面实现全面升级，标志着系统能力从"执行固定指令、单次动作重复"向"理解意图、多维连续泛化、长时可靠运行"的跃升。
规模、效率与成本的全面提升
• 规模跃升：4B参数，基于15万小时多源数据深度训练，数据量提升400%，参数量提升100%；
• 性能霸榜：推理延迟低至50ms，推理效率提升25%；在RoboChallenge真机评测（Table30 V2）中以42%成功率、60.1总得分位列第一；LIBERO评测综合表现达99.1%，大幅领跑RoboTwin 2.0、R2R、RxR等公开榜单；
• 成本普惠：微调成本下降60%，一块4090消费级显卡、18小时即可完成一个下游任务的专家级部署；
• 泛化跃迁（相较DM0）：Zero-shot导航成功率提升31%，Few-shot成功率提升45%，Fine-tuning成功率提升20%。
高质量数据是泛化能力的底座
DM0.5构建了覆盖导航、抓取、全身控制三大任务及六类机器人本体的庞大数据资产：
• 真机数据5万小时，覆盖100余种精细动作，实现秒级指令动作对齐；
• Egocentric第一视角数据10万小时，支持毫米级3D场景理解；
• 场景重建数据覆盖100万平米空间，高精度还原复杂室内环境，有效解决Sim2Real差距。
三大架构创新，让模型真正"理解"世界
• 上下文抽象层：通过高效的上下文信息压缩技术，原生支持最长60秒记忆能力，一套架构即可支持变长时间窗口；
• 具身思维链任务：通过11项推理任务，驱动模型对"指令+本体+环境"进行三方联合建模，让动作生成具备真正的语义理解与世界预判能力，而不是简单的动作复读；
• 轨迹对齐层：利用约束动态规划算法，让动作监督从传统的"逐点对齐"走向"轨迹对齐"，一次性解决动作序列不一致的问题。
五大核心泛化能力，定义开放世界下的具身智能
• Zero-shot：面对未被穷举的真实世界，即使没有针对目标任务进行训练，DM0.5依然能够完整闭环"看懂目标—做出动作—跨本体统一执行"的全流程，在抓、放、覆盖、旋转、推、拉、擦、堆叠等核心动作及复杂指令遵循上均取得跨越式提升；
• Fine-tuning：面向真实工业与生活场景的专家模型微调能力持续领先，权威评测全面刷新纪录；
• 原生记忆：支持60秒长时记忆，能够连贯记住此前的动作序列，并可直接理解人类示教视频，实现"看完演示、即时对齐、跟随完成"的直觉化交互；
• 抗干扰：采用双系统大脑架构，Sys2负责理解与大局预判，Sys1负责高频动作响应，在相机视角剧烈变化、人类动作强行打断等真实长尾场景中仍能保持稳定执行；
• 多本体支持：采用"多机型+多任务"一体化融合训练，可快速适配双足人形、轮式、双臂/单臂机械臂及灵巧手等主流及异构机型，实现对未知新机型的轻量化快速部署。
发布会后，原力灵机将同步开源：7月9日前，DM0.5在GitHub开放代码仓库、HuggingFace上线模型权重；7月15日，核心代码提交至LeRobot社区，技术报告同步公开。
支持模型走向应用的三件套：DFOL2.0、MaaS、DexOS
具身智能行业正在从"模型能力"走向"真实生产力"的关键拐点。模型要真正进入产业应用，光靠模型和本体还不够，中间还需要一套工程化、系统化、平台化的支撑层：
• DFOL2.0:世界模型驱动的闭环强化学习框架。解决"模型如何变强"，以全新发布的通用具身世界模型DW0.5作为高保真仿真器，把强化学习"搬进"虚拟世界，让模型在仿真中批量试错、持续进化，不再依赖昂贵的真机集群反复迭代。这一框架驱动下，真机训练数据需求下降60%，整体训练成本下降40%。
• DexOS：行业首个具身通用操作系统。解决"模型如何跑得稳"，打通大模型与机器人硬件之间的"最后一公里"，开发者只需几行Python代码，即可完成机器人连接、感知获取、模型推理与动作执行，无需为每一款新机型重新适配底层硬件。目前，原力灵机已携手天工、华勤、史河等知名机器人本体厂商共建生态。
• MaaS：行业首个具身通用MaaS服务。解决"能力如何被规模化调用"，提供一站式具身大模型服务，支持"一行命令"启动Zero-shot推理，也支持可视化工作台完成定制模型的在线训练与部署，并采用按量计费模式，大幅降低企业接入门槛。同时，我们也将联合平头哥、摩尔线程、爱芯元智、天数智芯等国产算力领军企业，构筑坚实、安全的本土算力底座。
通过 DFOL 2.0 驱动模型进化，DexOS 实现软硬件深度解耦，MaaS 支撑能力规模化部署，三者构建起驱动具身智能进化的动力系统，让DM0.5这样的通用基础模型真正从实验室走进产业场景。
场景落地：Ferrata，让具身智能走向规模化
Ferrata是具身智能面向真实场景的多智能体混合作业系统，是具身智能进入真实产业场景的系统化解决方案。它在目标、模型、多形态硬件与安全边界之间建立一套可保护、可验证、可闭环的调度机制，让机器人能够在受保护的状态下进入真实场景，实现持续、高频的作业与数据回流。
• 底层能力：依托DM系列模型与Realtime-VLA构建，将视觉、语言、空间推理与动作生成统一到单一具身基础模型中，综合评测成功率全球第一；Realtime-VLA实现30Hz多视角推理帧率、480Hz最高轨迹频率，响应节拍接近人工操作水平；
• 任务分级与容错：按业务特征分层协同——低成本硬件覆盖简单高频任务，具身大模型攻坚异形、软包等复杂长尾场景，异常情况自动重试、安全回退或流转人工接管，确保生产线不因局部异常停摆；
• 应用场景：专注解决中小件商品的"货到机器人"拆零拣选难题，可适配ToC电商仓（爆款与订单拣选）、ToB流通仓（门店补货整箱拆零）、逆向物流（退货质检与上架）三大核心仓储物流场景。
Ferrata通过多设备协同降低综合部署成本，形成"经济飞轮"。规模化部署带来的高频真实数据反哺模型进化，形成"数据飞轮"，双轮驱动下走向规模化交付。目前，Ferrata已在某行业头部客户的真实仓库完成实地测试，场景涵盖超10万SKU、日订单峰值数万单。
具身原生的通用机器人：Apex
Dexmal Apex是具身原生的通用机器人，最大的特点在于充分考虑具身模型的应用特点，以及多场景使用需求设计，具有四大优势：
1、模块化：构型自由，末端1分钟快换
硬件彻底解耦，底盘/双臂/夹爪自由组合。单臂臂展1m（覆盖0-2m空间），末端形态支持热插拔与1分钟内闪电快换，软件自动识别无缝切换。
2、强感知：微秒级同步，支持“影子模式”
专为大模型设计。360°环视+双激光雷达，实现传感器与执行器微秒级同步；采用Sys0-Sys2三分层架构，支持在真机作业中无感采集场景数据的“影子模式”。
3、能干活：毫米级微操，全身一体化控制
彻底攻克手脚分离。单臂负载3kg，单次开合<0.4s，末端毫米级精度；底盘支持全向横移，可在1m极窄通道调头，实现底盘与上身在大负载、快节拍下的全身同步控制。
4、能持续：工业级高可靠，30秒不断电换电
专为高强度场景而生，硬件设计目标MTBF超1000小时。支持30秒快速换电，且换电期间大脑热备在线、无需重新初始化，保障7*24小时业务流无缝衔接。
5、支持国产硬件
始于敬畏，成于扎根
今天是具身智能最好的时代。中国具身智能不缺优秀的人才、丰富的数据、领先的硬件。真正稀缺的，是对物理世界的敬畏心，是愿意长期扎根的耐心，是脚踏实地把每一个场景做扎实的坚持。只有这样，具身智能才有机会真正跨越属于自己的"ChatGPT时刻"。
原力灵机将持续打造极致的产品，穿越具身智能的技术周期与产业周期——把模型训练到极致、把系统打通到极致、把场景验证到极致，让机器人真正走进工厂、走进生活，走进每一个需要它的真实角落。
