RoboBrain 2.0 – 智谱开源的具身大脑模型

RoboBrain 2.0是什么

RoboBrain 2.0 是强大的开源具身大脑模型，能统一感知、推理和规划，支持复杂任务的执行。RoboBrain 2.0 包含 7B（轻量级）和 32B（全规模）两个版本，基于异构架构，融合视觉编码器和语言模型，支持多图像、长视频和高分辨率视觉输入，及复杂任务指令和场景图。模型在空间理解、时间建模和长链推理方面表现出色，适用机器人操作、导航和多智能体协作等任务，助力具身智能从实验室走向真实场景。

RoboBrain 2.0的主要功能

空间理解：根据复杂指令进行精确点定位、边界框预测和空间关系推理，支持三维空间内的复杂任务。
时间建模：具备长期规划、闭环交互和多智能体协作能力，应对动态环境中的连续决策任务。
复杂推理：支持多步推理、因果逻辑分析，能生成推理过程的详细解释，提升决策透明性。
多模态输入处理：支持高分辨率图像、多视图输入、视频帧、语言指令和场景图等多种输入形式。
实时场景适应：快速适应新场景，实时更新环境信息，支持动态任务执行。

RoboBrain 2.0的技术原理

语言模型：将自然语言指令和场景图编码为统一的多模态标记序列，支持复杂任务指令的理解。
多模态融合：将视觉和语言信息融合，通过解码器进行长链推理，输出结构化计划和空间关系。
分阶段训练：基于三阶段训练策略，包括基础时空学习、具身时空增强和具身情境中的推理链训练，逐步提升模型性能。
分布式训练与评估：使用 FlagScale 分布式训练框架和 FlagEvalMM 评估框架，支持大规模训练和多模态模型评估。

RoboBrain 2.0的项目地址

项目官网：https://superrobobrain.github.io/
GitHub仓库：https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2507.02029

RoboBrain 2.0的应用场景

工业自动化：RoboBrain 2.0 用在工业生产线上的复杂任务，如零部件抓取与组装、焊接、喷涂等，通过精确的空间感知和长链推理能力，优化生产流程，提高生产效率和质量。
物流与仓储：在物流仓库中，控制机器人完成货物搬运、分拣和库存管理任务，支持多智能体协作，提升物流效率，降低人力成本。
智能家居与服务：作为智能家居的核心大脑，理解自然语言指令，控制机器人完成清洁、整理房间等家务任务，同时支持家庭安全监控，实时识别异常情况并报警。
医疗康复：在康复治疗中，控制康复机器人，根据患者的康复进度提供个性化的训练方案，帮助患者更快恢复身体功能。
农业自动化：在农业领域，监测农作物生长情况，识别病虫害，并控制采摘机器人进行精准采摘，提高农业生产效率和质量。