RynnBrain官网使用入口，阿里达摩院开源的具身智能大脑基础模型

RynnBrain是阿里巴巴达摩院推出的开源具身智能大脑基础模型，基于Qwen3-VL训练并采用自研RynnScale架构，训练数据超2000万对。该模型首次赋予机器人时空记忆与物理空间推理核心能力，在16项具身开源评测中刷新SOTA（State-of-the-Art）纪录，性能超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等顶尖模型；阿里一次性开源全系列7个模型，其中包含业界首个30B MoE架构具身模型——仅需3B激活参数即可实现高效推理，让机器人动作更流畅，为复杂移动操作、长期任务规划提供“大脑级”核心支撑。

RynnBrain核心优势：

1、能力突破：

首次让机器人具备全局时空记忆与物理空间推理能力，解决传统具身智能模型“失忆”“AI幻觉”的核心痛点；在16项具身开源评测中刷新SOTA纪录，性能超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等国际顶尖模型。

2、功能特性：

支持时空记忆、物理空间推理、任务连续性、多维度感知四大核心能力，机器人可定位物体轨迹、贴合物理规律推理、中断任务后自动续接，覆盖16项全场景具身能力；基于基础模型仅需几百条数据微调，即可快速拓展出导航、规划等专属具身模型。

3、技术架构：

采用端到端多模态融合架构，整合第一人称视频、语言指令与物理环境信息；针对动态视角设计自我中心认知、精准时空定位、物理感知规划模块，同时提供Dense（2B/8B）、MoE（30B-A3B）两类架构，兼顾边缘实时部署与低推理成本需求。

4、落地适配：

开源全系列7个模型，包含业界首个30B MoE架构具身模型，仅需3B激活参数即可实现高效推理，机器人动作响应更快更丝滑，适配工业、家庭、医疗等多场景复杂任务。

RynnBrain核心功能：

1、时空记忆：

机器人可在完整历史记忆中定位物体与目标区域，预测运动轨迹，实现全局时空回溯能力，不再丢失任务上下文。

2、物理空间推理：

采用文本与空间定位交错的推理策略，让推理过程紧密扎根于物理环境，大幅减弱AI幻觉问题，决策符合现实物理规则。

3、任务连续性：

执行A任务被中断转做B任务后，能记住A任务的时间和空间状态，完成B任务后自动续接，适配复杂场景任务调度。

4、多维度感知：

支持环境感知、对象推理、第一人称视觉问答、空间推理与轨迹预测等16项具身能力，覆盖全场景智能需求。

5、快速拓展：

基于基础模型仅需几百条数据微调，可快速训练出导航、规划、动作控制等多种具身专有模型，降低场景适配成本。

RynnBrain典型应用场景：

1、工业制造：

支持复杂装配线多步骤操作，任务中断后自动续接，无需人工重置流程，提升产线柔性与操作效率。

2、家庭服务：

智能管家机器人记忆物品摆放位置，完成跨房间取物指令，预测人员轨迹并主动避让，适配复杂居家环境。

3、医疗护理：

辅助机器人记忆患者位置与状态，紧急中断后恢复护理流程，精准递送器械，保障护理连续性。

4、物流仓储：

叉车与AGV在动态货架间实时更新环境记忆，预测运动轨迹避免碰撞，提升仓储周转效率。

5、科研探索：

野外考察机器人记录采样点时空信息，支持长期科考任务与灾难救援搜索，保障任务连续性。

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