云深处科技密集发布具身大脑系列成果

10月23日，记者从云深处科技获悉，近日，公司围绕自研具身大脑DEEPRobotics-Brain密集发布多篇论文，集中公布五项研究成果：世界模型DR-WM-1.0、具身基础模型DR-VLA-2.0、具身智能体DR-Agent、策略优化框架DR-APO和数据闭环平台DR-Benchmark。五项成果覆盖具身大脑全链路技术。

这五项研究是围绕具身大脑体系开展的协同攻关。云深处科技联合麻省理工学院、加州大学圣地亚哥分校、伊利诺伊大学、清华大学、浙江大学、香港科技大学、北京理工大学七所高校，分别聚焦数据闭环平台、具身智能体、具身基础模型、策略优化算法与空间智能五大领域开展创新探索。

例如，在世界模型方面，云深处科技联合浙江大学、北京理工大学、清华大学、麻省理工学院和伊利诺伊大学发布的DR-WM-1.0，在四足机器人领域的世界模型中首次引入摩擦力、粗糙度与刚度等物理特性，在传统的基于视频生成的世界模型基础上加入了经大规模训练的物理属性先验模块，使得世界模型预测未来的画面符合物理规律。

智能体方面，云深处科技联合加州大学圣地亚哥分校和浙江大学发布DR-Agent，定位为持续演化世界的自进化4D信念具身导航智能体可让机器人结合抵达时间完成时序推理、依靠视觉完成目标校验，能根据记忆不断优化行为策略，实现人机交互场景下记忆体系的动态迭代与持续更新。