阿里巴巴达摩院近日宣布推出具身智能大脑基础模型RynnBrain，并同步开源包含30B MoE架构在内的7个全尺寸模型系列。该模型通过引入时空记忆与物理空间推理能力，使机器人首次具备任务执行过程中的状态记忆与场景恢复功能。当机器人执行任务被意外中断时，系统可精准记录当前任务的时间坐标与空间位置，待完成新任务后无缝衔接原任务进程。
在权威机构开展的16项具身智能基准测试中，RynnBrain展现出显著优势。该模型在环境感知精度、第一视角视觉问答准确率及三维空间推理效率等核心指标上，均超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5和英伟达Cosmos Reason 2等国际主流模型。测试数据显示，其空间定位误差较同类产品降低37%，任务恢复成功率达到92%。
达摩院具身智能实验室负责人赵德丽指出，RynnBrain通过构建物理世界认知框架，实现了智能体对复杂场景的深度解析与可靠决策。该模型采用动态记忆网络架构，可实时更新任务状态图谱，配合多模态感知融合技术，使机器人具备类似人类的场景理解能力。此前，该团队已陆续开源WorldVLA视觉语言模型、RynnEC运动控制模型等基础组件，并发布机器人通信协议RynnRCP。
目前，RynnBrain全系列模型已在Hugging Face等开源平台开放下载，支持机器人导航、工业分拣、家庭服务等场景的快速部署。研究团队透露，下一代模型将重点优化动态障碍物规避与多智能体协作能力，进一步拓展具身智能的应用边界。
