IXThinker·2026-01-27 19:10RoboBrain 2.5攻最後一厘米 解機器人操作失準
具身智能模型 RoboBrain 2.5 直指機器人落地失敗的「最後一厘米」：模型看得見卻做不對，根源在空間度量盲區與過程建模不足兩大短板，新版本嘗試把視覺能力升級為精確三維規劃。
落地困境拆解
過去一年，具身智能在視覺理解與語言推理上進步顯著，但從實驗室的演示走向真實的部署時，機器人經常「看得見、做不對」，失誤頻生。
RoboBrain 2.5 團隊分析認為，問題並非單純的模型不夠大，而是兩個長期被低估的結構性短板，拖住了系統的最後一厘米。
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