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智源全新「悟界」系列的出現(xiàn)，正當(dāng)其時(shí)，反映了其對大模型發(fā)展現(xiàn)狀和未來走向的合理研判與前瞻洞見。

在跨模態(tài)、跨場景之外，見微 Brainμ 還具備了跨物種能力，從而加速腦疾病機(jī)制的跨物種驗(yàn)證，進(jìn)一步推動(dòng)認(rèn)知科學(xué)與比較神經(jīng)科學(xué)的協(xié)同發(fā)展。

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不難發(fā)現(xiàn)，從 2021 年的悟道 1.0、2.0 到 2023 年的 3.0，智源引領(lǐng)并與行業(yè)主流發(fā)展趨勢保持一致。此后，隨著 Scaling Law 放緩等因素影響，拼參數(shù)的預(yù)訓(xùn)練語言大模型和視覺大模型不再是關(guān)注的唯一重心，兩種顯著的趨勢開始開頭：一是大模型架構(gòu)朝著統(tǒng)一建模、底層融合的方向進(jìn)化；二是 AI 研究加速與科學(xué)建模（如物理與生物規(guī)律、神經(jīng)機(jī)制等）深度融合并演化成一種新范式。

可以預(yù)見，機(jī)器人在復(fù)雜 3D 空間中更能「收放自如」，定位、避障、操作性不可同日而語。

其中，RoboOS 2.0 創(chuàng)下了兩項(xiàng)全球第一：全球首個(gè)基于具身智能 SaaS 平臺(tái)、支持無服務(wù)器一站式輕量化機(jī)器人本體部署的開源框架以及全球首個(gè)兼容 MCP（模型上下文協(xié)議）的跨本體具身大小腦協(xié)作框架，通過將「應(yīng)用商店」模式引入具身領(lǐng)域，既可以促進(jìn)協(xié)作共享與生態(tài)繁榮，也將降低「重復(fù)造輪子」的成本。

2018 年，David Ha 和 Jürgen Schmidhuber 的里程碑式工作《World Models》發(fā)表，此后世界模型開始成為一個(gè)更具類腦啟發(fā)性和統(tǒng)一框架意義的 AI 研究方向，尤其是與強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)建模、機(jī)器人控制等領(lǐng)域的深度融合。

究其原因，OpenComplex2 對生物分子研究范式的突破構(gòu)建在兩大關(guān)鍵創(chuàng)新之上，一是基于 FloydNetwork 的圖擴(kuò)散框架，二是多尺度原子級精度表示，二者結(jié)合可以更加真實(shí)地還原生物分子的構(gòu)象多樣性和動(dòng)態(tài)特性。

對于 AI for Science 而言，OpenComplex2 為原子級結(jié)構(gòu)生物學(xué)開辟全新的建模路徑，通過在統(tǒng)一框架下精準(zhǔn)解析生物分子系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)作用機(jī)制，為生命科學(xué)研究與應(yīng)用帶來變革性進(jìn)展。

可以說，見微 Brainμ 展示了原生多模態(tài)世界模型在腦科學(xué)領(lǐng)域的跨越式賦能潛力，有望成為類腦智能時(shí)代理解與模擬大腦活動(dòng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，并進(jìn)一步激發(fā)腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)與 AI 之間的深度融合。

智源研究院院長王仲遠(yuǎn)。

Emu3 的強(qiáng)大不止于文圖視頻創(chuàng)作領(lǐng)域，此次更是推動(dòng)了腦科學(xué)領(lǐng)域的科研范式變革，帶來全球首個(gè)腦科學(xué)多模態(tài)通用基礎(chǔ)模型「見微 Brainμ」

具體來講，現(xiàn)在該模型能夠描述生物分子系統(tǒng)的連續(xù)演化能量景觀，并在結(jié)合擴(kuò)散生成式建模機(jī)制與真實(shí)生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，從原子分辨率層面精確捕捉分子間相互作用及平衡構(gòu)象分布。這一能力進(jìn)一步拓展了大模型在生命科學(xué)中的跨尺度建模能力。

如今，世界模型已經(jīng)成為 AI 領(lǐng)域的一個(gè)「必爭之地」。從李飛飛世界模型首秀到英偉達(dá)、谷歌紛紛押注于此，再到國內(nèi)的自研世界模型，這一 AI 方向的重要性愈加凸顯，并成為實(shí)現(xiàn)通用智能、具身智能的關(guān)鍵基石。

該模型能夠同步處理多類編解碼任務(wù)，兼容了包括人類以及小鼠、狨猴、獼猴等多物種神經(jīng)數(shù)據(jù)，支持科學(xué)數(shù)據(jù)自動(dòng)注釋、交互式科學(xué)結(jié)論解讀、大腦感覺信號(hào)重建和模擬刺激信號(hào)生成等復(fù)雜任務(wù)。其中，在自動(dòng)化睡眠分型、感覺信號(hào)重建與多種腦疾病診斷等任務(wù)中，見微 Brainμ 作為單一模型的性能顯著超越了現(xiàn)有的專用模型，并刷新 SOTA 表現(xiàn)。

提到世界模型，它的提出與發(fā)展源自人工智能、認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域?qū)Α咐斫馐澜纭沟幕咀穯枴?/p>

隨著大模型深化在語言、圖像、視頻等宏觀世界建模層面的能力，AI 也逐漸從對人類可感知世界的理解拓展到對微觀世界的深層建構(gòu)。

此外，作為統(tǒng)一的大模型平臺(tái)，見微 Brainμ 為腦機(jī)接口提供了強(qiáng)大技術(shù)支撐，與腦機(jī)接口企業(yè)強(qiáng)腦科技 BrainCO 的合作首次實(shí)現(xiàn)在便攜式消費(fèi)級腦電系統(tǒng)上重建感覺信號(hào)，推動(dòng)腦機(jī)接口技術(shù)走向?qū)嵱没?/p>

大模型開始理解微觀生命的「靜動(dòng)態(tài)」

隨著該模型的出現(xiàn)，從基礎(chǔ)分子機(jī)制探索到新藥發(fā)現(xiàn)、靶點(diǎn)驗(yàn)證等各個(gè)下游環(huán)節(jié)都有望實(shí)現(xiàn)加速，從而大幅縮短生物醫(yī)藥研發(fā)周期、降低研發(fā)成本并提升成果轉(zhuǎn)化率。

智源「悟界」系列不再只強(qiáng)調(diào)語言建模，轉(zhuǎn)而回到了 AI 的更本源問題 —— 如何建模這個(gè)世界。這一目標(biāo)的牽引，會(huì)為原生多模態(tài)、世界模型、具身智能、AI for Science 等多個(gè)賽道注入新的活力。同時(shí)，這四大方向的協(xié)同布局，是現(xiàn)階段智源從認(rèn)知智能走向具身智能與科學(xué)智能的關(guān)鍵一步。

一晃 2025 年已經(jīng)快要過半了！AI 領(lǐng)域依然「熱鬧非凡」，令人目不暇接。

具體來講，「悟界」系列包含了多項(xiàng)重要成果，它們分別是原生多模態(tài)世界模型 Emu3、腦科學(xué)多模態(tài)通用基礎(chǔ)模型見微 Brainμ、跨本體具身大小腦協(xié)作框架 RoboOS 2.0 與具身大腦 RoboBrain 2.0以及全原子微觀生命模型 OpenComplex2。其中原生多模態(tài)世界模型實(shí)現(xiàn)了真正的可擴(kuò)展性，從一開始便在底層結(jié)構(gòu)中融合進(jìn)文本、圖像、視頻、聲音甚至腦信號(hào)在內(nèi)的各種模態(tài)，告別了簡單的模態(tài)拼接。

未來，真正的大模型時(shí)代不會(huì)止步于提示框，而將深入到每一個(gè)理解世界、改變世界的系統(tǒng)中。

在這一趨勢下，智源在「悟界」系列中推出了全原子微觀生命模型 OpenComplex2， 標(biāo)志著多模態(tài)大模型在科學(xué)領(lǐng)域突破了又一生命尺度。

加速大模型實(shí)體化落地

開源的 RoboOS 2.0 框架對開發(fā)者非常友好，他們可以一鍵下載并部署全球開發(fā)者創(chuàng)建的同型號(hào)機(jī)器人本體的小腦技能，進(jìn)而完成大小腦間的即插即用、無縫協(xié)同。該框架還實(shí)現(xiàn)了小腦技能的免適配注冊機(jī)制，將開發(fā)門檻打了下來，典型場景下所需代碼量僅為傳統(tǒng)手動(dòng)注冊方式的 1/10。

種種技術(shù)加持下，RoboOS 2.0 的工程可用性與商業(yè)落地能力也大大增強(qiáng)。

對于任務(wù)規(guī)劃，RoboBrain 2.0 在 1.0 基礎(chǔ)上「脫胎換骨」，由原來依賴 Prompt 的多機(jī)任務(wù)規(guī)劃機(jī)制和初級空間理解能力，進(jìn)化為基于多本體 - 環(huán)境動(dòng)態(tài)建模的多機(jī)協(xié)同規(guī)劃系統(tǒng)。如此一來，該模型能夠?qū)崟r(shí)生成包含本體定位的場景圖并自動(dòng)完成跨本體的任務(wù)規(guī)劃與調(diào)度。效果也非常顯著，任務(wù)規(guī)劃準(zhǔn)確率相較于 1.0 實(shí)現(xiàn)了74%的大幅提升，展現(xiàn)出了多機(jī)協(xié)同執(zhí)行的智能性與穩(wěn)定性。

此外，OpenComplex2 還能捕捉原子級、殘基級和基序級的相關(guān)性，兼顧建模過程中的局部結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)與全局構(gòu)象演化，為理解分子功能機(jī)制提供了更加系統(tǒng)、完整的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。

面對這些挑戰(zhàn)，今年 3 月，智源提出并開源全球首個(gè)跨本體具身大小腦協(xié)作框架 RoboOS 1.0 和首個(gè)跨本體具身大腦 RoboBrain 1.0，打破「專機(jī)專模」限制，構(gòu)建真正的通用具身智能基礎(chǔ)模型，在實(shí)現(xiàn)極強(qiáng)遷移性的同時(shí)，極大降低了微調(diào)與適配成本。

今天，「悟界」系列迎來了跨本體具身大小腦協(xié)作框架 RoboOS 2.0 與具身大腦 RoboBrain 2.0，相較于 1.0 雙雙實(shí)現(xiàn)了性能的跨越式提升。

隨著當(dāng)前以及未來多模態(tài)數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中日益豐富，Emu3 展示出的統(tǒng)一建模能力有望推動(dòng) AI 系統(tǒng)從「理解與生成單一模態(tài)」向「無縫協(xié)同多模態(tài)」的躍遷，進(jìn)而加速在創(chuàng)意生成、智能搜索等應(yīng)用場景中的落地。王仲遠(yuǎn)院長表示，Emu3 下個(gè)版本正在研發(fā)中，屆時(shí)將會(huì)更加強(qiáng)大。

前沿 AI 技術(shù)的進(jìn)步讓整個(gè) AI 圈充滿了活力，并推動(dòng)各個(gè) AI 方向在當(dāng)前行業(yè)最有前景的道路上狂奔。

具身領(lǐng)域的「Linux+GPT」式組合

這代表著：大模型開始從文圖視頻主導(dǎo)的數(shù)字世界進(jìn)入到更加真實(shí)的物理世界，并且對物理世界的理解從宏觀跨越到了微觀尺度。

今年 1 月，智源發(fā)布 2025 十大 AI 技術(shù)趨勢，其中就囊括了「悟界」系列大模型中的這些內(nèi)容。從行業(yè)趨勢預(yù)測到今天全新系列模型的問世，智源稱得上行動(dòng)迅速，向整個(gè) AI 社區(qū)宣告了自身范式的戰(zhàn)略性升級。

AI 開始從理解文字，全面進(jìn)化到建模世界、操控實(shí)體、模擬大腦、解構(gòu)分子。

從功能上來看，OpenComplex2 既可以預(yù)測蛋白質(zhì)、DNA、RNA 小分子結(jié)構(gòu)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)，也能夠進(jìn)行動(dòng)態(tài)構(gòu)象分布建模。這意味著，該模型在預(yù)測「生物分子某一瞬間形態(tài)」的同時(shí)，對它們在不同時(shí)間尺度下的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律也開始有了理解，更貼近真實(shí)生命系統(tǒng)的行為機(jī)制。

與 RoboOS 2.0 配套的具身大腦 RoboBrain 2.0 成為目前全球性能最強(qiáng)的開源具身智能大模型，在任務(wù)規(guī)劃、空間推理等多項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)上全面超越主流模型，進(jìn)一步鞏固智源在具身智能生態(tài)中的領(lǐng)先地位。

當(dāng)然，受益的不單單是智源自身，整個(gè) AI 社區(qū)也會(huì)從「悟界」系列中得到一些啟發(fā)。在主流語言建模范式之外，一組面向科學(xué)認(rèn)知、具身行為、神經(jīng)與生命模擬的基礎(chǔ)模型群鋪展開來。以物理世界為探索目標(biāo)的 AI，為行業(yè)其他玩家提供了一種可借鑒的發(fā)展路徑。

另外，RoboBrain 2.0 像語言模型一樣，新增了深度思考能力以及閉環(huán)反饋能力，前者讓機(jī)器人可以對復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行推理分解以提升整體執(zhí)行準(zhǔn)確率與任務(wù)完成準(zhǔn)確率，后者讓機(jī)器人可以根據(jù)當(dāng)前環(huán)境感知任務(wù)狀態(tài)，實(shí)時(shí)調(diào)整任務(wù)規(guī)劃與操作策略以應(yīng)對突發(fā)變化與擾動(dòng)。

近年來，具身智能已經(jīng)演化成了最具戰(zhàn)略意義的 AI 技術(shù)突破口之一?，F(xiàn)階段，機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及多模態(tài)技術(shù)與控制系統(tǒng)的深度融合，讓具身大模型百花齊放，尤其以人形機(jī)器人、四足機(jī)器人為代表的物理實(shí)體，不斷引爆 AI 社區(qū)甚至火出圈。

配備 RoboOS 2.0 與 RoboBrain 2.0 的機(jī)器人遵照指令制作面包三明治。

讓世界模型真正實(shí)現(xiàn)「一對多」

目前，智源已經(jīng)全面開源了這兩大成果，與社區(qū)共享框架代碼、模型權(quán)重、數(shù)據(jù)集和評測基準(zhǔn)，并與全球 20 多家具身智能企業(yè)建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，在該領(lǐng)域繼續(xù)貫徹科技普惠與開放協(xié)同理念。

該模型基于 Emu3 的底層架構(gòu)構(gòu)建，首次實(shí)現(xiàn)了對 MRI（功能性磁共振成像）、EEG（腦電圖）、雙光子成像等多種神經(jīng)信號(hào)的統(tǒng)一 token 化，并借助預(yù)訓(xùn)練模型的多模態(tài)對齊能力，建立起腦信號(hào)與文本、圖像等模態(tài)之間的多向映射。在數(shù)據(jù)層面，該模型的高質(zhì)量神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)來自多個(gè)大型公開數(shù)據(jù)集和多個(gè)合作實(shí)驗(yàn)室，累計(jì)處理超過 100 萬單位的神經(jīng)信號(hào)數(shù)據(jù)。

因此，見微 Brainμ 模型支持跨任務(wù)、跨模態(tài)、跨個(gè)體的統(tǒng)一建?？蚣埽軌蛞詥我荒Ｐ屯瓿砂ㄐ盘?hào)解碼、感覺重建、腦疾病診斷在內(nèi)的多類型神經(jīng)科學(xué)下游任務(wù)，展出了強(qiáng)大的通用性與擴(kuò)展性。而在基礎(chǔ)腦科學(xué)研究、臨床神經(jīng)應(yīng)用、腦機(jī)接口等多個(gè)方向的廣泛適應(yīng)能力，讓該模型有望成為「神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的 AlphaFold」。

在空間智能方面，RoboBrain 2.0 在原有可操作區(qū)域（Affordance）感知與操作軌跡（Trajectory）生成能力的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了17%的性能提升。同時(shí)，RoboBrain 2.0 增加了空間推理能力（Spatial Referring），既包含機(jī)器人對相對空間位置（如前后、左右、遠(yuǎn)近）及絕對距離的基礎(chǔ)感知與理解能力，也實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜空間的多步推理能力。

6 月 6 日，一年一度的國內(nèi)「AI 內(nèi)行頂級盛會(huì)」——第七屆智源大會(huì)拉開了序幕！會(huì)上，Yoshua Bengio、Richard Sutton 等四位圖靈獎(jiǎng)得主、三十余位大模型企業(yè)創(chuàng)始人及 CEO、一百多位青年科學(xué)家及學(xué)者集思廣益，從學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界的多樣化視角出發(fā)，圍繞上面這些 AI 課題進(jìn)行了頭腦風(fēng)暴，并針對下一代 AI 路徑等行業(yè)前景問題貢獻(xiàn)出了很多真知灼見。

OpenComplex2 的效果已經(jīng)得到了驗(yàn)證，在 2024 年第 16 屆蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測關(guān)鍵評估競賽 CASP16 中，OpenComplex2 成功預(yù)測了蛋白質(zhì) T1200/T1300 的空間構(gòu)象分布（定性上與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)一致），成為 23 支參賽隊(duì)伍中唯一取得該突破的團(tuán)隊(duì)。

未來，AI for Science 將逐步進(jìn)入深水區(qū)，更早構(gòu)建跨模態(tài)、跨學(xué)科、跨任務(wù)、跨物種、跨尺度的科學(xué)建?；A(chǔ)設(shè)施，勢必會(huì)在競爭中獲得先發(fā)優(yōu)勢。

隨著 RoboOS 2.0 與 RoboBrain 2.0 組合的到來，一個(gè)強(qiáng)大的「Linux+GPT」式平臺(tái)正在具身智能領(lǐng)域冉冉升起，為新一代 AI 原生機(jī)器人系統(tǒng)提供通用的技術(shù)底座與基礎(chǔ)架構(gòu)。

從對行業(yè)的觀察中發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的世界模型多關(guān)注如何創(chuàng)建物理逼真、可交互并具備全局一致性的 3D 世界，落在了圖像視頻領(lǐng)域?！肝蚪纭瓜盗兄械氖澜缒Ｐ驮陉P(guān)注圖像視頻之外，憑借其強(qiáng)大的底層架構(gòu)將自身能力拓展到了與物理世界息息相關(guān)的應(yīng)用場景。

此次，「悟界」系列中的Emu3 是全球首個(gè)原生多模態(tài)世界模型，它以下一個(gè) token 預(yù)測作為核心范式，打通了多模態(tài)學(xué)習(xí)的路徑，擺脫了擴(kuò)散模型或組合式架構(gòu)的復(fù)雜性。

年初爆火的 DeepSeek R1 以及后續(xù)的 OpenAI o3，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)讓推理模型能力強(qiáng)勢增長；同時(shí)，智能體、世界模型、多模態(tài)大模型、具身智能與人形機(jī)器人、AI4S 等領(lǐng)域也不斷產(chǎn)出引爆社區(qū)的成果，比如最初一碼難求的智能體 Manus、CES 大會(huì)上英偉達(dá)的 Cosmos 世界基礎(chǔ)模型。

在執(zhí)行過程中，Emu3 通過引入新型視覺 tokenizer，將圖像與視頻編碼為與文本同構(gòu)的離散符號(hào)序列，構(gòu)建出了一個(gè)無需考慮模態(tài)的統(tǒng)一表征空間，最終讓文本、圖像、視頻任意模態(tài)組合的理解與生成變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。此外，Emu3 還支持多模態(tài)輸入與輸出的端到端映射，驗(yàn)證了自回歸框架在多模態(tài)領(lǐng)域的通用性與先進(jìn)性，為更自然、更強(qiáng)大的跨模態(tài)交互提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

作為主辦方的智源研究院（簡稱智源），重磅亮相了全新一代「悟界」系列大模型。從命名來看，「悟界」代表了智源對于虛實(shí)邊界的突破，通過深化對物理世界的賦能向著物理 AGI 方向邁進(jìn)。這預(yù)示著這家人工智能領(lǐng)域的前沿科研機(jī)構(gòu)對大模型的探索進(jìn)入到了一個(gè)全新階段。

此外，「高效、可靠、智能協(xié)同」成為此次 RoboOS 2.0 的代名詞。得益于端到端推理鏈路的系統(tǒng)級優(yōu)化，該框架的整體性能提升達(dá)30%，全鏈路平均響應(yīng)時(shí)延壓縮至3 毫秒以下，端云通信效率提升高達(dá)27 倍。同時(shí)，新增多本體時(shí)空記憶場景圖共享機(jī)制，支持動(dòng)態(tài)環(huán)境下的實(shí)時(shí)感知與建模；引入多粒度任務(wù)監(jiān)控與閉環(huán)反饋模塊，顯著提升任務(wù)執(zhí)行的穩(wěn)定性與成功率。

不過，不通用、不好用、不易用構(gòu)成了具身智能的三大瓶頸，多數(shù)模型依賴特定硬件本體，感知、認(rèn)知、決策能力不強(qiáng)并在大小腦與本體的適配層面存在較大難度。