3月29日，在2025中关村论坛年会“积淀·涌现”未来人工智能先锋论坛上，北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）院长王仲远发布了首个跨本体具身大小脑协作框架RoboOS与开源具身大脑RoboBrain，可实现跨场景多任务轻量化快速部署与跨本体协作，推动单机智能迈向群体智能，为构建具身智能开源统一生态加速场景应用提供底层技术支持。
增强长程操作任务能力
打造感知-认知-决策-行动闭环
在具身场景中，长程操作任务是机器人执行复杂任务的核心能力之一。本次发布的开源具身大脑RoboBrain融合了机器人任务规划、可操作区域感知、轨迹预测的三维能力，通过将抽象指令映射为具象动作序列，增强长程操作任务的能力，表现出卓越性能。智源研究院相关业务负责人告诉记者：“RoboBrain由三个模块组成：用于任务规划的基座模型、用于可操作区域感知的A-LoRA模块和用于轨迹预测的T-LoRA模块。在推理时，模型首先感知视觉输入，并将输入指令分解为一系列可执行的子任务，然后执行可操作区域感知和轨迹预测。RoboBrain采用多阶段训练策略，使其具备长历史帧记忆和高分辨率图像感知能力，进而提升场景感知和操作规划的能力。”
据悉，目前RoboBrain能够解读人类指令和视觉图像，以生成基于实时图像反馈的行动计划和评估，预测每一步的轨迹并感知相应的可操作区域。具体而言，RoboBrain 能够有效利用环境信息和交互对象的状态——无论是从第一人称还是第三人称视角捕捉的图像——生成针对不同类型机器人操作任务的任务规划，并基于人类指令和视觉信息，提供合理的可操作区域，并能在不同场景中表现出良好的泛化能力，生成既可行又合理的轨迹。
“具身大脑RoboBrain、小脑技能库以及跨机器人数据中枢，是跨本体框架RoboOS的核心要素。具身大脑RoboBrain，负责全局感知与决策，构建动态时空感知、规划指导和反馈纠错机制；小脑技能库，负责低延迟精准执行，实现柔性与精密操作等；跨机器人数据中枢，负责实时共享空间、时间和本体记忆，为决策规划与优化协作操作提供信息支持，从而形成感知-认知-决策-行动的闭环。”智源研究院相关业务负责人表示。
一脑多机实现跨本体协作
从单体智能迈向群体智能
本次论坛还发布了首个跨本体具身大小脑协作框架RoboOS，记者从论坛现场获悉，RoboOS基于“大脑-小脑”分层架构，通过模块化设计、智能任务管理和跨本体协作，可以为机器人提供高效、灵活、可扩展的底层支持，实现从单机智能到群体智能的跃迁。
智源研究院相关业务负责人告诉记者，在RoboOS的分层架构下，具身大脑RoboBrain的复杂场景感知与决策能力，可与小脑技能库的高效执行能力深度结合，确保协作框架在长周期、高动态任务中的稳定运行。实现大脑模型（如LLM/VLM）与小脑技能（如抓取、导航）的“即插即用”，目前，可支持松灵双臂、睿尔曼单/双臂、智元人形、宇树人形等不同类型的具身本体。
“RoboOS可以通过共享记忆系统的方法，实现多个机器人之间的状态同步与智能协作，突破传统机器人协作中‘信息孤岛’限制，实现跨本体协作控制。”智源研究院相关业务负责人告诉记者，“RoboOS可动态管理多机器人任务队列，支持优先级抢占与资源优化分配，确保复杂场景下实时响应，实现高并发任务调度。此外，RoboOS可基于执行反馈动态调整策略，结合环境变化，持续优化任务规划，提升鲁棒性，做到实时闭环优化。”
记者观看演示视频发现，在“递送苹果和水果刀”的任务场景中，基于RoboOS及RoboBrain，睿尔曼单臂机器人、宇树人形G1、松灵双臂机器人成功实现了相互之间的分工协作。“RoboOS接收‘拿离杯子最近的水果，并递送一把水果刀’指令后，递送RoboBrain进行任务拆解，并将拆解后的子任务分发给3台跨本体机器人。RoboBrain通过 ‘空间记忆’ 感知环境，确定果篮、苹果位置，并拆解任务为宇树G1挑拣苹果、睿尔曼传递果篮、松灵机器人抓取水果刀、睿尔曼返回几个步骤。在各机器人本体执行子任务过程中，由RoboOS提供端云协作能力，将任务规划为技能粒度，实现云端RoboBrain分发规划，端侧执行技能并实时反馈。”智源研究院相关业务负责人向记者解释视频的内容。
目前，智源研究院依托多模态大模型技术优势资源，正在联合北大、清华、中国科学院等高校院所以及银河通用、乐聚、加速进化、宇树等产业链上下游企业，积极建设具身智能创新平台，重点开展数据、模型、场景验证等研究。此次智源研究院发布的跨本体具身大小脑协作框架RoboOS及开源具身大脑RoboBrain，将有机融合和广泛链接不同构型的具身本体与丰富多元的具身模型，加速具身智能跨本体协作与规模化应用。
记者：郭思岐
编辑：罗雨涵
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