具身智能标准化工具箱Dexbotic引领加速发展时代

当前，具身智能正处于从实验室演示迈向规模化商用的关键转折点。据不完全统计，仅2025年前7个月，我国具身智能领域就已发生投融资事件108起，公开融资规模超过271亿元，数量和金额均超过2024年全年。人形机器人作为具身智能的重要载体，其产业规模被普遍认为有望超越新能源汽车。

然而，在资本与热度背后，整个具身智能领域正面临标准化缺失带来的发展瓶颈：各大研究机构各自为战，技术路线分散、实验难以复现、工程效率低下，形成了一座座“技术巴别塔”。学术界虽已涌现Pi0、OpenVLA、CogACT等代表性模型，产业界也在持续推动机器人实现“听得懂、看得懂、做得对”，但不同团队采用的框架、基座与接口各不相同，导致研究成果难以横向对比，工业落地也缺乏统一的技术底座。

Dexmal原力灵机在2025年推出了一站式视觉－语言－动作（VLA）开源工具箱——Dexbotic。它以“实验为中心”为核心设计理念，结合跨模态预训练模型DexboticVLM与配套开源硬件DOS-W1，构建出一个软硬件协同的具身智能基础设施。

Dexbotic不只是一个模型框架，更像是具身智能领域的底层系统，为研究者和工程团队提供了可复现、可扩展、可落地的统一底座，帮助行业摆脱重复造轮子的困境。

具身智能行业面临的挑战包括技术路线分散、实验难复现、工程效率低下等问题。不同的VLA模型因框架、基座与接口不同，导致研究成果难以横向对比，工业落地也缺乏统一的技术底座。在这样的背景下，一个像Dexbotic一样的VLA模型工具箱显得至关重要，它能为行业提供统一、开放、可复现的框架，实现标准化与模块化。

Dexbotic的核心设计理念是“统一”。它将所有VLA方法重新抽象为两大模块：视觉语言模型（VLM）与动作专家（ActionExpert）。VLM由视觉编码器、投影层和大语言模型组成，用于理解视觉与指令信息；ActionExpert则负责将这些信息转化为具体动作，支持不同的动作模型实现。

此外，Dexbotic还自带强大的预训练模型基座——DexboticVLM。该模型采用CLIP作为视觉编码器，结合Qwen2.5语言模型，并通过跨模态对齐预训练，让模型在理解视觉信息与语言指令的关联上更为精准。与以往基于LLaMA2的方案相比，它在感知和语言理解能力上都有显著提升。

Dexbotic的系统设计上，支持多构型本体（multi-configuration embodiment），能够在单臂、双臂、移动操作平台乃至全身控制任务间无缝切换，支持多种机器人平台，使具身智能的研究从单一平台走向多样形态的协同发展。

同时，Dexbotic引入“以实验为中心”的开发范式，进一步解决了“能否高效运行”的挑战。它通过Python脚本定义实验，用户只需继承基础实验模板，修改少量字段，即可构建新的实验流程，让开发过程更贴近研究者的思维习惯，回归实验本质。

Dexbotic的架构分为三层：数据层、模型层与实验层。数据层负责整合和标准化多构型本体的数据，将来自不同机器人平台的原始信息统一转化为Dexdata格式；模型层汇聚了多种主流VLA算法，提供标准化的实现和统一的接口；实验层承担快速开发与部署的功能，支持在云平台与消费级显卡上运行，确保模型稳定落地。

基于此架构，Dexbotic将VLA的开发周期从月、周级别缩短至天级别，让研究者不再需要重复搭建环境，仅需几行脚本即可完成实验验证、模型微调与性能比对。更重要的是，它为未来的“全身智能”接口预留了接口，实现了操控与导航的统一，为全身控制下拓展空间。

Dexmal原力灵机同步推出了首款开源硬件产品——Dexbotic Open Source - W1（DOS-W1），采用全面开源的设计理念，公开技术文档、物料清单等，支持多构型机器人，降低实验搭建门槛，提升操作稳定性。

Dexbotic的贡献不仅体现在工程实践中，更在研究方法上带来重要革新。它让VLA研究第一次具备了结构化、可复现、可扩展的标准；为具身智能建立了一个真正开放的合作平台，让研究成果能够以模块化形式共享与演化。

Dexbotic的推出推动具身智能研究进入加速发展阶段，让VLA从碎片走向统一，从实验走向生态。它为学术界提供统一代码库与预训练模型，打破实验复现壁垒，让算法公平比较；为工程与产业提供“模块即用”解决方案，降低落地门槛。

未来，Dexmal原力灵机将联合更多产业伙伴，拓展Dexbotic Open Source系列产品，让具身智能研究从仿真走向现实，加速机器人技术在实际场景中的落地与应用。Dexbotic的成功将加速具身智能领域标准化进程，为行业未来发展奠定坚实基础。