你斥巨資買回家的全能家務機器人，正在執行“把藥片拿給奶奶”的任務。

它在大腦里推理得有條有理：“奶奶在沙發上，藥在茶幾，我要先去茶幾那……”

結果站在茶幾前的它，對著上面的半瓶可樂陷入了沉思。

短暫的停頓之后，機械臂伸出，抓起了遙控器。

恭喜你！你家的具身機器人翻車了。

其實，“一旦被扔進物理世界做任務，智商立刻欠費”是具身智能機器人當下的尷尬現狀。

因為缺乏對三維物理空間的感知，模型無法像人類一樣建立空間坐標系，無法記住剛剛轉身后背對著的物體，也無法判斷目標是否仍然存在于空間中。

這種“腦子學會了，手跟不上”的現象，本質上是因為現有的大模型大多是“缸中之腦”，它們只見過二維的圖片和文本，從未真正理解過物理世界的深度與連續性。

現在，阿里達摩院出手了。

今天，達摩院開源了RynnBrain具身大腦基礎模型，從2B到30B，全系列共計7個。

這是業界首個擁有時空記憶的具身大腦基礎模型，其最大的特點是給具身機器人裝上了一個能理解“時”與“空”的大腦：它不僅能看懂現在的畫面，還能記住過去的軌跡，甚至預判未來的動作。

在20項具身Benchmark上，RynnBrain全面超越了英偉達的Cosmos-reason2和谷歌的Gemini Robotics ER 1.5等頂尖模型，輕松實現16個SOTA。