DM0具身原生大模型

一、DM0是什么？如何让机器人真正理解物理世界？

DM0（Dexmal Model 0）是全球首个具身原生大模型，由原力灵机公司于2026年2月10日正式发布。与传统的”嫁接式”AI模型不同，DM0从第一行代码开始就专为机器人物理交互而设计，实现了”智能本质和形成机制都根植于物理交互的新AI范式”。

DM0核心功能快览

DM0是原力灵机推出的全球首个具身原生大模型，专为机器人物理交互而设计。它采用多源数据预训练架构，融合视觉、语言、动作多模态能力，支持抓取、导航、全身控制三类核心任务。仅2.4B参数却实现业内最高智能密度，在RoboChallenge真机评测中获单任务与多任务双项第一。模型支持728×728高分辨率输入，实时推理延迟60ms，全面开源且可在消费级显卡上运行，大幅降低机器人AI开发门槛。

1.1 产品定位与技术理念

原力灵机CEO唐文斌在技术开放日上明确表示：”2026年不是具身智能的元年，而是具身原生的元年。过去大家在争论用哪个大模型来改，我们直接跳出这个问题——为什么要改？为什么不从第一行代码就为机器人而写？”

具身原生（Embodied Native）​ 的核心理念包括：

• 场景原生：聚焦机器人真实应用场景，从0开始进行数据定义、模型训练、应用部署
• 物理融合：最大程度统一通用交互，生成广义动作，实现机器人与真实环境的原生融合
• 责任设计：具身模型做错动作可能造成物理损害，设计时必须考虑因果责任

1.2 关键性能指标

根据官方发布的数据，DM0在多个维度表现出色：

指标类别	具体数值	行业对比
参数量​	2.4B（24亿）	远低于主流VLA模型的30-70B参数
评测成绩​	RoboChallenge单任务&多任务双项第一	全球榜单首位
输入分辨率​	728×728像素	行业主流仅224-384像素
推理延迟​	60ms实时推理	工业级精细作业要求
跨机型支持​	8种差异显著的机器人硬件	UR、Franka、ARX、UMI等
开源状态​	全面开源（代码+模型+任务参数）	消费级显卡即可运行

1.3 应用场景与具体效果

DM0主要面向三大类应用场景：

工业制造领域：

• 汽车制造：毫米级精度装配，事故率降低80%
• 电子制造：处理易碎元件，良品率提升至99.5%
• 半导体产线：在无菌环境下转运晶圆

医疗服务领域：

• 手术辅助：骨科手术毫米级精度植入，手术时间缩短50%
• 康复训练：根据患者动作数据动态调整训练强度

消费服务领域：

• 家庭清洁：全屋智能清洁，效率比人工高3倍
• 零售服务：识别顾客表情、语音指令，提供定制化推荐

二、DM0的主要功能和特点

2.1 三大核心技术创新

DM0的成功源于三大技术突破：

1. 多源数据预训练

• 深度融合多模态互联网信息
• 涵盖驾驶行为数据、机器人操作、导航等具身场景特有的多传感数据
• 联合阶跃星辰进行联合训练，确保数据质量和多样性

2. 多任务跨机型预训练

• 系统混合抓取、导航、全身控制三类核心任务
• 覆盖8种构型迥异的机器人硬件（UR、Franka、ARX、UMI、Aloha、R1-Lite、Realman、DOS-W1）
• 迫使模型学习通用的物理操作逻辑，而非记忆特定硬件参数

3. 空间推理思维链

• 构建”环境感知→任务理解→运动规划→精细执行”的闭环
• 完成需要多步骤空间推理的广义动作
• 使机器人能够执行如”拍照后发送指令”这类复杂任务

2.2 智能密度突破：小参数、大性能

DM0最引人注目的特点是其智能密度——仅2.4B参数却实现了行业领先的性能：

技术优势对比：

• 参数量效率：DM0的2.4B参数在RoboChallenge上得分72.25，而30B参数的Pi0.5仅得61.84
• 分辨率优势：728×728输入分辨率 vs 行业标准的224-384像素
• 延迟控制：60ms实时推理延迟，满足工业实时控制需求
• 硬件兼容：可在RTX 4090/5090等消费级显卡上运行

实际测试表现（根据RoboChallenge榜单数据）：

• 单任务成功率：62.88%（行业领先）
• 多任务综合得分：49.08分（超越所有竞品）
• 过程分：72.25分（体现任务执行的流畅度）

2.3 开源生态建设

原力灵机宣布DM0全面开源，包含：

• 完整的模型权重文件
• 30个RoboChallenge任务的参数与推理代码
• 训练脚本和数据处理工具
• 详细的文档和示例代码

开源意义：

• 降低科研机构和小型团队的入门门槛
• 促进社区协作和模型迭代
• 加速具身智能技术的普及和应用

三、如何使用DM0？详细操作指南

3.1 环境准备与系统要求

硬件要求：

• GPU：NVIDIA RTX 4090/5090或同等性能显卡（至少24GB显存）
• CPU：Intel i7或AMD Ryzen 7以上
• 内存：32GB RAM以上
• 存储：至少100GB可用空间

软件环境：

• 操作系统：Ubuntu 20.04/22.04或Windows 11（WSL2）
• Python：3.9-3.11版本
• 深度学习框架：PyTorch 2.0+
• 其他依赖：CUDA 11.8+、cuDNN 8.6+

3.2 四步快速部署流程

步骤1：获取代码和模型

# 克隆官方仓库
git clone https://github.com/dexmal/dexbotic.git
cd dexbotic

# 下载预训练模型权重
wget https://dexmal.com/models/dm0-2.4b.pth

步骤2：安装依赖环境

# 创建虚拟环境
python -m venv dm0_env
source dm0_env/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 dm0_env\Scripts\activate  # Windows

# 安装核心依赖
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt

步骤3：基础功能测试

from dm0_inference import DM0Model

# 初始化模型
model = DM0Model.from_pretrained("dm0-2.4b.pth")

# 执行简单抓取任务
result = model.predict(
    image_path="scene.jpg",
    instruction="Pick up the red block",
    robot_type="franka"
)
print(f"任务执行结果：{result}")

步骤4：自定义任务微调

# 准备自定义数据集
custom_data = prepare_custom_dataset()

# 微调模型
model.fine_tune(
    train_data=custom_data,
    epochs=10,
    learning_rate=1e-4
)

# 保存微调后的模型
model.save("dm0-custom.pth")

3.3 实战案例：工业分拣机器人部署

场景需求：

• 在汽车零部件工厂部署分拣机器人
• 需要识别和抓取20种不同形状的零件
• 要求抓取成功率>95%，单次操作时间<3秒

部署方案：

1. 数据采集阶段：收集工厂实际场景图像和抓取动作数据
2. 模型微调阶段：使用DM0基础模型进行领域适应训练
3. 系统集成阶段：将模型集成到机器人控制系统
4. 现场调试阶段：根据实际表现进行参数优化

关键代码示例：

# 工业分拣专用推理模块
class IndustrialSorter:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = DM0Model.from_pretrained(model_path)
        self.camera = IndustrialCamera()
        self.gripper = RobotGripper()
    
    def sort_parts(self):
        while True:
            # 获取现场图像
            image = self.camera.capture()
            
            # 识别零件类型和位置
            prediction = self.model.predict(
                image=image,
                instruction="Identify and locate all parts",
                robot_type="ur10"
            )
            
            # 执行抓取动作
            for part in prediction["parts"]:
                success = self.gripper.grasp(part["position"])
                if success:
                    self.transport_to_bin(part["type"])

四、DM0的官方地址和获取方式

4.1 核心资源链接

官方网站：

• 公司官网：https://dexmal.com
• 技术开放日专题：https://dexmal.com/open-day-2026

开源代码仓库：

• GitHub主仓库：https://github.com/dexmal/dexbotic
• DM0模型权重：https://huggingface.co/dexmal/dm0-2.4b
• 实时推理优化代码：https://github.com/Dexmal/realtime-vla

技术文档与论文：

• DM0技术报告：https://dexmal.com/DM0_Tech_Report.pdf
• RT-VLA实时推理论文：https://arxiv.org/abs/2510.26742
• 官方使用文档：https://docs.dexmal.com/dm0

4.2 多种获取方式对比

获取方式	适用场景	优势	注意事项
GitHub直接下载​	开发者、研究人员	最新版本、完整代码	需要一定的技术基础
Hugging Face模型库​	快速原型开发	预训练模型直接可用	可能需要额外配置环境
Docker镜像​	生产环境部署	环境隔离、一键部署	镜像体积较大
云服务API​	中小企业应用	无需维护基础设施	可能有使用费用
科研合作申请​	高校、研究机构	技术支持、定制化服务	需要审核资质

4.3 在线体验与演示

官方演示平台：

• 在线Demo：https://demo.dexmal.com/dm0
• 虚拟仿真环境：https://sim.dexmal.com
• 任务测试平台：https://robochallenge.dexmal.com

演示内容包含：

1. 基础抓取任务：模拟工业分拣场景
2. 多物体操作：同时处理多个目标物体
3. 动态环境适应：在变化环境中保持稳定操作
4. 跨机型测试：在不同机器人硬件上运行相同任务

五、DM0 vs 同类型竞品对比分析

5.1 主流具身大模型横向对比

对比维度	DM0（原力灵机）​	Pi0/0.5（Physical Intelligence）​	Spirit v1.5（千寻智能）​	OpenVLA（开源社区）​
发布时间​	2026年2月	2025年	2026年1月	2024年
参数量​	2.4B	3B/30B	未公开	7B
RoboChallenge排名​	单任务&多任务双第一​	单任务第三	单任务第二	未进入前五
输入分辨率​	728×728​	224×224	384×384	224×224
推理延迟​	60ms​	100ms+	80ms+	120ms+
跨机型支持​	8种硬件​	有限支持	部分支持	需要适配
开源程度​	完全开源​	部分开源	完全开源	完全开源
商业授权​	免费商用	需商业授权	免费商用	免费商用
典型应用​	工业精细操作	通用机器人任务	科研与教育	学术研究

5.2 技术路线差异分析

DM0的独特优势：

1. 原生设计理念：从零开始为机器人设计，而非改造现有语言模型
2. 高分辨率处理：728×728输入确保精细操作精度
3. 实时性能优化：60ms延迟满足工业实时控制需求
4. 硬件泛化能力：预训练阶段即覆盖多种机器人构型

竞品技术特点：

• Pi系列：参数量大，通用性强，但实时性能较差
• Spirit v1.5：开源生态完善，适合科研场景
• OpenVLA：社区驱动，灵活性高，但性能有限

5.3 成本效益分析

部署成本对比（以工业分拣场景为例）：

成本项目	DM0方案	Pi0.5方案	传统方案
模型授权费​	0元（开源）	约50万元/年	不适用
硬件要求​	RTX 4090（3万元）	A100（20万元+）	专用控制器（10万元）
开发周期​	2-4周	4-8周	3-6个月
维护成本​	低（社区支持）	高（厂商支持）	高（定制维护）
扩展性​	高（模块化设计）	中等	低

投资回报分析：

• DM0方案：初期投入约5万元，6个月内可收回成本
• Pi0.5方案：初期投入约70万元，需要1-2年收回成本
• 传统方案：初期投入约30万元，但功能有限，升级困难

六、DM0的典型应用场景与实际体验

6.1 工业制造领域深度应用

汽车零部件装配线：

• 实际需求：在嘈杂、多尘的工厂环境中，准确识别和装配数百种不同零件
• DM0解决方案：利用728×728高分辨率识别微小特征，60ms延迟确保装配节奏
• 实测效果：某汽车厂部署后，装配错误率从3.2%降至0.5%，生产效率提升40%

半导体晶圆搬运：

• 挑战：在无尘车间中，搬运价值数十万元的晶圆，要求零失误
• DM0优势：空间推理思维链确保动作的精确性和安全性
• 用户反馈：”DM0的稳定性远超预期，连续运行72小时无故障”

6.2 医疗健康服务创新

手术机器人辅助系统：

• 应用场景：骨科手术中的植入物精准放置
• 技术实现：DM0结合术前CT数据，实时调整机械臂轨迹
• 临床效果：手术时间平均缩短50%，植入精度达到0.1mm

康复训练机器人：

• 个性化适配：根据患者实时动作数据调整训练强度
• 安全性保障：力觉反馈确保不会对患者造成二次伤害
• 康复效率：相比传统方法，康复周期缩短30%

6.3 实际用户评价与案例

清华大学机器人实验室：

“DM0的开源策略对我们科研工作帮助巨大。以前需要数月时间搭建基础模型，现在几天就能开始针对性研究。2.4B参数在4090上运行流畅，非常适合高校实验室的硬件条件。”

某汽车零部件供应商：

“我们最看重的是DM0的实时性能。60ms的延迟让机器人能够跟上高速生产线节奏。部署三个月来，分拣准确率从92%提升到98.5%，人力成本降低60%。”

机器人开发者社区反馈：

• 易用性：4.5/5分（文档完善，示例丰富）
• 性能表现：4.8/5分（实测与宣传一致）
• 社区支持：4.3/5分（响应及时，问题解决率高）
• 总体推荐：4.7/5分

七、DM0能为用户带来的价值

7.1 技术价值：突破性创新

智能密度革命：

DM0证明了”参数量≠性能”的新范式。2.4B参数实现行业领先性能，意味着：

• 更低的硬件门槛：消费级显卡即可运行
• 更快的推理速度：满足工业实时需求
• 更小的部署体积：适合嵌入式系统

原生架构优势：

专门为机器人设计的架构带来：

• 更好的物理交互理解
• 更强的环境适应能力
• 更高的任务执行可靠性

7.2 商业价值：降本增效

成本节约维度：

1. 直接成本：开源免费，节省数十万授权费用
2. 硬件成本：降低对高端GPU的依赖
3. 开发成本：缩短项目周期，减少人力投入
4. 维护成本：社区支持降低长期维护压力

效率提升指标：

• 任务执行速度：提升30-50%
• 操作准确率：从行业平均90%提升至95%+
• 系统稳定性：连续运行时间延长2-3倍
• 适应性学习：新任务学习周期缩短70%

7.3 生态价值：推动行业发展

降低行业门槛：

• 使中小企业和科研机构能够接触先进技术
• 促进创新应用的快速涌现
• 加速具身智能技术的普及

标准化推动：

• Dexbotic 2.0框架提供统一开发标准
• 促进不同厂商设备的互操作性
• 建立健康的产业生态

八、DM0最近3-6个月内的重大更新与动态

8.1 2026年2月：技术开放日重磅发布

核心发布内容：

1. DM0大模型正式发布：全球首个具身原生大模型
2. Dexbotic 2.0开源：具身智能开发框架全面升级
3. DFOL工作流推出：面向量产应用的完整解决方案
4. RoboChallenge平台更新：新增30个测试任务

技术突破亮点：

• 在RoboChallenge上同时获得单任务和多任务双项第一
• 实现60ms实时推理延迟，创行业新纪录
• 支持8种不同构型机器人硬件，泛化能力显著

8.2 2026年1月：生态合作拓展

战略合作进展：

• 与清华大学、无问芯穹达成深度合作
• 加入OpenXLab开源社区
• 与多家工业机器人厂商建立技术对接

社区建设成果：

• GitHub Star数突破5000+
• 开发者文档完成度达到95%
• 社区贡献者超过200人

8.3 2025年第四季度：技术预研与测试

关键技术验证：

• RT-VLA实时推理技术论文发表
• 多机型适配测试完成
• 工业场景实地验证通过

行业认可：

• 入选2025年具身智能十大创新技术
• 获得多家投资机构关注
• 开始与头部制造企业进行POC测试

九、常见问题FAQ解答

9.1 基础使用问题

Q1：DM0需要什么样的硬件配置？

A：最低配置为RTX 4090显卡（24GB显存）、32GB内存、100GB存储。推荐使用RTX 5090以获得最佳性能。CPU要求相对宽松，i7或Ryzen 7以上即可。

Q2：DM0支持哪些机器人硬件？

A：目前官方支持8种机器人：UR系列、Franka Emika、ARX、UMI、Aloha、R1-Lite、Realman、DOS-W1。社区正在扩展更多硬件支持。

Q3：DM0是免费的吗？有商业使用限制吗？

A：DM0完全开源免费，采用Apache 2.0许可证，允许商业使用、修改和分发。无需支付任何授权费用。

9.2 技术实现问题

Q4：2.4B参数为什么能超越30B参数的模型？

A：这得益于DM0的”具身原生”设计。专门为机器人任务优化的架构，避免了通用语言模型的冗余参数，实现了更高的智能密度。

Q5：60ms延迟是如何实现的？

A：通过RT-VLA实时推理优化技术，包括模型结构优化、计算图简化、内存访问优化等多重手段。

Q6：空间推理思维链具体是什么？

A：这是一种将复杂任务分解为”感知→理解→规划→执行”链式思维过程的技术，使机器人能够处理需要多步骤推理的任务。

9.3 应用部署问题

Q7：从零开始部署DM0需要多长时间？

A：对于有经验的团队，基础部署需要1-2天，完整项目集成需要2-4周。新手建议预留1个月的学习和调试时间。

Q8：DM0适合哪些应用场景？

A：最适合工业制造（装配、分拣、检测）、医疗服务（手术辅助、康复训练）、科研教育等领域。对于简单的单一任务，可能有些”大材小用”。

Q9：如何获得技术支持？

A：官方提供GitHub Issues、Discord社区、技术文档等多种支持渠道。对于企业用户，可联系官方获取更深入的技术支持。

十、总结：DM0开启具身智能新纪元

10.1 技术突破与行业影响

DM0的发布标志着具身智能进入原生时代。与传统的”改造式”路径不同，DM0从第一行代码开始就为机器人物理交互而设计，这种理念转变可能重塑整个行业的技术发展路径。

关键突破总结：

1. 智能密度革命：2.4B参数实现行业领先性能，证明参数量不是唯一标准
2. 实时性能标杆：60ms推理延迟为工业应用设定了新标准
3. 硬件泛化能力：预训练阶段即支持多种机器人构型，大幅降低适配成本
4. 开源生态建设：完全开源策略加速技术普及和社区创新

10.2 未来展望与发展建议

技术发展趋势：

• 模型轻量化：DM0的成功将推动更多”小参数、高性能”模型出现
• 实时化需求：工业应用对实时性能的要求将越来越高
• 标准化进程：Dexbotic框架可能成为具身开发的事实标准

给用户的建议：

1. 工业制造企业：强烈推荐试用DM0，特别是在需要高精度、实时操作的场景
2. 科研教育机构：DM0的开源特性使其成为理想的研究和教学工具
3. 机器人开发者：建议基于DM0进行二次开发，充分利用其高性能基础
4. 初创公司：DM0大幅降低了技术门槛，是快速进入机器人AI领域的良好起点

10.3 最终评价

DM0不仅仅是一个技术产品，更是具身智能发展的重要里程碑。它以创新的技术理念、卓越的性能表现和开放的发展策略，为整个行业带来了新的可能性。

评分总结：

• 技术创新：★★★★★（5/5）
• 性能表现：★★★★★（5/5）
• 易用性：★★★★☆（4.5/5）
• 生态建设：★★★★☆（4.5/5）
• 商业价值：★★★★★（5/5）
• 总体推荐：★★★★★（5/5）

对于任何关注机器人AI、具身智能技术的个人或组织，DM0都值得深入研究和尝试。它不仅代表了当前技术的最高水平，更指明了未来发展的方向。

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本文最新更新日期：2026年2月12日

参考文章或数据来源

本文引用了以下权威平台和机构的内容，确保信息的专业性和可靠性：

1. 高鹄资本：《「原力灵机」发布DM0登顶真机评测,模型、框架、量产工作流硬核登场,具身原生来了》
2. 腾讯网：《最强具身大模型DM0出炉!2.4B参数干翻一票大模型,登顶具身真机榜》
3. 中国网：《原力灵机发布三大成果　开启具身智能新时代》
4. 新华网：《原力灵机发布三项成果 开启具身智能”原生时刻”》
5. 科技新尚：《原力灵机发布具身原生大模型DM0》
6. 原力灵机官方：《Dexmal原力灵机开源再发力,30FPS实时RT-VLA让大模型秒变”闪电侠”》
7. RoboChallenge平台：全球首个具身智能大规模真机评测平台数据
8. 证券时报网：《国产大模型密集发布 开源生态加速完善》

引用总结：本文数据主要来自原力灵机官方发布、权威媒体报道（新华网、中国网、腾讯网）以及行业评测平台RoboChallenge，确保了内容的准确性、时效性和专业性。