[AI小新闻] 阿里巴巴推出身体性AI「RynnBrain」！理解物理空间并操控机器人新星！

📰 新闻概述

• 基于物理现实的身体性基础模型: 阿里巴巴的DAMO Academy发布了专注于视频理解和物理空间推理的「RynnBrain」。
• 多样化的模型阵容: 除了20亿（2B）和80亿（8B）的Dense模型外，还提供300亿（30B-A3B）的混合专家（MoE）模型。
• 三款专用模型: 同时发布了针对机器人任务规划（Plan）、视觉语言导航（Nav）和链式点推理（CoP）的后期训练模型。

💡 重要要点

• 全面的一人称视角理解: 在理解自我中心（一人称）视频方面表现出色，在embodied QA、计数、OCR等任务中展现出高性能。
• 时空定位能力: 能够准确识别和注释图像或视频中的特定对象、区域，甚至运动轨迹。
• 物理空间推理机制: 采用文本推理与空间位置交替进行的策略，实现在现实环境中适应思维过程。

🦈 鲨鱼的眼（策展人视点）

身体性AI（Embodied AI）正在迅速发展！这次的RynnBrain不仅仅是识别图像，它还能够从视频中推导出“哪里有什么，应该如何移动”的物理轨迹。尤其是能够精确定位“可操作性（物体的操作可能性）”的位置，对于机器人实际应用而言，这是一个非常具体且强大的方法！在基于Qwen3-VL的同时，提供MoE架构，兼顾了通用性和专业性，显示出阿里巴巴的诚意。机器人“脑子”的智能正在不断提升！

🚀 接下来会怎样？

机器人将能够理解复杂指令，即使在未知环境中也能根据物理法则制定准确的行为规划。未来，RynnBrain-VLA系统将进一步整合更高级的层次控制。

💬 鲨鱼视点的一句话

机器人追踪鲨鱼的动作的日子是不是不远了？期待AI在物理空间中游刃有余的表现！🦈🔥

📚 术语解说

• 身体性AI（Embodied AI）: 拥有物理实体（如机器人），并通过与环境互动而学习和行动的AI。

• 混合专家（MoE）: 结合多个专业网络（专家），根据输入选择最优的进行处理，从而提高效率的AI结构。

• VLA（视觉-语言-行动）: 结合视觉信息与自然语言指令，直接输出机器人等的动作（行为）模型。

• 信息来源: RynnBrain