当机器人学会“直觉”：具身原生如何重塑物理世界的AI逻辑
在实验室的灯光下，一台由3D打印制成的SO-101机械臂正精准地将不同形状的物品分拣至对应容器中。它的动作流畅自然，仿佛拥有某种“直觉”——能在毫秒级内调整抓取力度、识别物体姿态，并应对桌面微小的倾斜或震动。这并非依靠针对特定任务的反复调参，而是源于一套全新的底层逻辑：具身原生。
从“数字旁观者”到“物理参与者”
当前的多模态大模型虽已具备强大的语言理解和视觉推理能力，但一旦接入真实世界的机器人肢体，往往表现笨拙甚至危险。问题根源在于“大脑”与“身体”的割裂：模型在数字空间中训练，却要指挥物理实体行动，中间存在难以弥合的语义鸿沟。
原力灵机提出的“具身原生”概念，正是为了打破这一困境。它强调感知、决策与执行必须高度闭环，模型需从0开始学习物理交互逻辑，而非简单继承互联网数据的预训练成果。这意味着AI不再只是观察世界，而是真正介入并改变世界——每一次抓取、移动或避障，都承载着真实的因果责任。
基础设施的“Type-C时刻”
机器人研发长期面临碎片化难题：不同硬件接口、数据格式、仿真环境导致开发者耗费大量精力在底层适配上。原力灵机合伙人汪天才将Dexbotic 2.0与RLinf的结合比作具身智能的“PyTorch时刻”——正如PyTorch统一了深度学习开发范式，这套新框架试图建立通用的具身算法基础设施。
Dexbotic 2.0定位为“具身算法研发的Infra”，通过标准化数据流、动作接口与奖励机制，大幅降低开发门槛。开发者不再需要为每个新项目重写数据解析代码或调试仿真器连接，从而将精力集中于核心算法创新。这种基建的确定性，是物理AGI实现规模化落地的前提。
端到端范式的信仰者
在模块化与端到端之间，汪天才坚定选择后者。他认为，真正的智能应发生在隐式空间中，而非依赖显式的检索机制（如RAG）。Dexbotic 2.0虽采用模块化设计，但底层数据流坚持端到端逻辑，让智能体直接从感知输入跨越到动作输出，实现深度耦合。
这种设计背后是对“直觉”的追求——模型无需显式打印思考过程，而是像人类一样在潜意识中完成复杂判断。从端到端自动驾驶算法PETR到通用多目标追踪MOTR，汪天才的职业生涯始终贯穿着对端到端范式的坚持。
多模态传感的深度融合
具身原生不仅关乎算法架构，更依赖多模态传感的深度整合。触觉、六维力信息等维度的引入，直接影响模型对物理世界的建模能力。例如，在抓取易碎物品时，力反馈能帮助机器人实时调整握力，避免损坏。
这种全方位的原生设计，正在推动具身智能从实验室展示品向真实生产力工具进化。原力灵机同步发布的具身原生大模型DM0与应用量产工作流DFOL，进一步打通了从研发到落地的全链路。
物理AGI的未来图景
当底层框架变得确定且易用，开发者将能专注于算法创新，加速具身智能的迭代飞轮。正如原力灵机CEO唐文斌所言：“2026年不是具身智能的元年，而是具身原生的元年。”这意味着行业正告别“大模型+机械手”的拼凑模式，迈向感知、决策与控制高度协同的新阶段。
在这场变革中，Dexbotic 2.0与RLinf的联手，或许将成为具身智能领域的“Type-C接口”——统一标准、降低摩擦、释放潜能。当机器人真正学会“直觉”，物理世界的AI革命才刚刚开始。