作为中国人工智能领域的标杆机构，BAAI 智源研究院在多模态智能与具身智能领域的探索堪称行业典范。最近几年，这家成立于 2018 年的研究机构不断突破技术边界，从发布全球最大规模的预训练模型到打造首个跨本体具身协作框架，每一项进展都在重塑 AI 技术的发展轨迹。今天咱们就来聊聊，智源研究院在这两个前沿领域到底搞出了哪些大动作，以及这些技术会如何影响我们的生活。
? 多模态智能：让 AI 看懂世界的「万能钥匙」
多模态智能的核心，是让 AI 能够像人类一样，同时理解文字、图像、视频等多种信息。智源研究院在这方面的突破，主要体现在几个关键模型的迭代上。
首先得说说Emu 系列模型。这个系列的最新版本 Emu3，彻底颠覆了传统多模态模型的训练方式。它不需要依赖 CLIP（对比学习图像预训练）和预训练语言模型，而是通过「next-token prediction」的方法，把图像、文本和视频都转化成离散的 token 序列进行统一训练。这种方法让 Emu3 在生成和感知任务中表现得相当惊艳：比如根据一段文字描述生成高清图像，或者理解视频内容并预测下一步动作。更厉害的是，它还能因果地生成视频序列，这在 AR、视频编辑等领域的应用潜力可不小。
再看看BGE 向量模型。这个模型已经发展成支持多场景、多语言、多功能的技术生态体系，多次刷新 BEIR、MTEB 等主流评测榜单。简单来说，它就像是一个「超级翻译官」，能把不同语言、不同形式的信息转化成计算机能理解的向量，在信息检索、语义匹配等场景中特别有用。比如你在搜索时输入一句模糊的中文，BGE 能精准地匹配到对应的英文文献，大大提高搜索效率。
还有EVA 视觉模型，它融合了 CLIP 语义学习和 MIM 几何结构学习，参数规模从 10 亿到 180 亿不等。EVA-CLIP-18B 在 27 个图像分类基准测试上取得了 80.7% 的零样本准确率，这意味着它不需要针对特定任务进行微调，就能直接识别图像、视频和 3D 模型中的物体。这种能力在自动驾驶、工业检测等领域非常关键，能让 AI 快速适应新环境。
? 具身智能：让机器人拥有「身体」和「大脑」
具身智能的目标，是让机器人不仅能感知环境，还能通过物理交互完成复杂任务。智源研究院在这方面的布局，从底层框架到具体应用都相当全面。
RoboOS 与 RoboBrain 的发布是一个重要里程碑。这个跨本体具身大小脑协作框架，就像是机器人的「操作系统」，能让不同类型的机器人（比如双臂机器人、人形机器人）协同工作。比如在「递送苹果和水果刀」的任务中，RoboOS 会把任务拆解成子任务，分配给不同机器人：睿尔曼单臂机器人负责导航和搬运，宇树人形 G1 负责挑拣水果，松灵双臂机器人负责抓取水果刀。整个过程中，RoboBrain 作为「大脑」，通过空间记忆和实时图像反馈，指导每个机器人的动作，任务成功率超过 99.97%。
在具体应用上，GALBOT 机器人已经在零售场景中崭露头角。这个身高 173cm 的人形机器人，能在无人店铺内完成商品盘点、补货、取送等全流程操作。在北京的近十家门店中，GALBOT 每天处理 5000 种商品、6000 个货道，单个新门店的部署时间仅需 1 天。更厉害的是，它还能自主分析货架上的商品状态，动态调整补货策略，甚至应对货物意外移位或倾倒的情况。2025 年，GALBOT 计划在全国百家门店投入使用，率先在一线城市的智慧药房和便利店落地。
GraspVLA 模型则是具身智能的另一个突破。这个由智源研究院联合多家机构开发的模型，通过十亿级仿真合成动作数据进行预训练，然后只需少量真实数据进行微调，就能让机器人快速掌握抓取、搬运等技能。比如在零售场景中，机器人只需采集一人一天的数据，就能学会「按顺序抓取矿泉水」的任务。这种「合成预训练 + 真机对齐」的模式，大大降低了数据采集成本，让机器人能快速适应新场景。
? 开源生态：推动技术普惠的「加速器」
智源研究院一直秉持开源理念，通过开放模型和代码，推动 AI 技术的普及。比如Tele-FLM 系列模型，不仅训练成本降低了一个数量级，还全面开源并荣登中国科协 2024 年度开源创新榜单。它的 mini 版 52B 模型，中文能力超过 GPT-4 的 90%，在中文自然语言处理任务中表现出色。
RoboBrain 2.0作为全球最强的开源具身大脑大模型，在空间推理和任务规划指标上超越了主流大模型。它的开源，让开发者能轻松获取具身智能的核心技术，快速构建自己的机器人应用。此外，智源研究院还与博世集团、宁德时代等企业合作，将具身智能技术引入工业制造、新能源等领域，推动技术的商业化落地。
? 未来展望：从实验室到现实世界的跨越
多模态智能与具身智能的结合，正在让 AI 从虚拟世界走向现实。智源研究院的技术突破，不仅体现在模型性能的提升上，更在于解决了实际应用中的痛点。比如在医疗领域，全原子生物分子模型 OpenComplex 2 能有效预测蛋白质、RNA 等复合物的结构，为药物研发提供支持；在教育领域，多模态大脑大模型「悟界」能帮助学生理解复杂的物理现象，通过 4D 空间时序世界模型模拟实验过程。
不过，技术的发展也面临着挑战。比如具身智能需要软件和硬件的协同进化，而目前硬件的发展速度还跟不上软件的需求。此外，数据隐私和伦理问题也需要进一步解决。但正如智源研究院院长王仲远所说，他们正通过开源生态和跨机构合作，逐步攻克这些难题。
总的来说，BAAI 智源研究院在多模态智能与具身智能领域的进展，不仅展示了中国 AI 技术的实力，也为全球 AI 发展提供了新的思路。从 Emu3 的多模态生成到 RoboOS 的跨机器人协作，从 GALBOT 的零售应用到 GraspVLA 的合成数据训练，这些技术正在重塑我们的生活和工作方式。未来，随着技术的不断成熟，我们有理由相信，AI 将不再是冰冷的代码，而是能感知、思考、行动的「伙伴」。
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