特斯拉开源硬件专利后，所有人都在等：中国公司怎么回应？
现在答案来了——跟风硬件没意思，要开源就找比硬件更值钱的东西。
4 月 22 日，智平方发布AlphaBrain Platform 开源社区。这是全球首个一站式、开箱即用的具身智能模型开源社区。
注意，这次不是单模型开源，智平方联合港科大（广州）熊辉团队直接拿出了一套"顶配全家桶"：
具身前沿技术（类脑 / 世界模型）
最全架构覆盖（RL/ 传统 VLA/ 类脑）
最自由组合能力（跨范式即插即用）
最公平评估标准（统一 Benchmark）
最广泛开发社群（汇聚全球产学研开源力量）
这些原本只存在于顶尖实验室的前沿技术，现在全部开放！任你取用！
有开发者评价：
以前开源是给你一个工具，现在开源是直接给你一个工具箱。
2023 年成立的智平方，专注 AGI 原生的通用智能机器人，目前公司规模近 300 人。
因一年 12 次融资，该公司被外界称为全球具身智能领域融资节奏最快的独角兽。摩根士丹利也把它列为具身基础模型的代表企业。
此时拿出这样一套"工具箱"，智平方有什么考量？
过去两年，具身智能涌现了大量开源模型。但一个尴尬的现实是：开源模型很多，真正"好用"的很少。
开发者还是要面对各种问题：这个模型怎么跑起来？那个模型跟它比谁更强？我想做的创新能不能落地到真实场景？
现在，AlphaBrain Platform 选择开源"让模型跑起来、比得清、落得地"的全链路能力，方便复现、方便对比、方便场景化落地。
信号已经很明确了：中国具身智能的开源战，正式进入头部玩家卡位阶段。
5 大技术亮点，有 3 个最值得看
前面说过了，这套"顶配全家桶"集齐了业内五大核心技术。
其中最受关注的，当属世界模型、类脑模型、RL Token 和持续学习算法。
它们是当前具身智能领域最火的技术路线，各有各的狠活儿。别急，咱们一个个来看。
世界模型：最火的"想象力引擎"
AlphaBrain Platform 最硬核的地方，是把世界模型的能力给拉满了，带来了全球首个可插拔世界模型架构（WA）。
亮点有主要有 2 个：
1、原生集成 NVIDIA Cosmos Policy 原始权重。
这可不是挂个名头。
开发者可以直接加载 NVIDIA Cosmos Predict2 那个 2B 参数的 DiT 原始预训练权重，在 latent space 里通过视频扩散模型预测机器人动作。
说白了，就是把 NVIDIA 最核心的那套"动作预测"能力，原封不动地搬了过来，可训参数约1,956M，这底子打得够厚。
2、预设三大主流世界模型 Backbone，自由切换。
Meta 的 V-JEPA 2.1（约 18 亿参数），视频联合嵌入预测架构；
NVIDIA 自家的 Cosmos Predict 系列（约 21 亿参数）世界模型；
通义万相的 Wan 2.2（约 50 亿参数），是这三款中体量最大的一个，主打大规模文本 - 视频生成。
这阵容拿出来，基本就是把全球顶尖的世界模型一网打尽了。
这三个 Backbone 可以在 Flow-Matching 解码器中进行自由切换。
啥意思？就是一个动作解码器（约 1.1 亿参数），喂给这三个世界模型都能用。
AI 生成
开发者想对比不同世界模型在同一个任务上的表现，一键切换就行了。
训练模式切换也做到了极致简化。
一条命令，就能通过统一配置入口切换训练模式，只需要简单修改配置文件即可运行。
RL Token：强化学习 +VLA 的黄金组合
智平方自创立起，便确定了构建物理世界大模型的核心技术方向，在行业尚未形成共识前，率先布局 VLA 架构。这些年对 VLA 的研究一直没有停下。
在面对 VLA 结合强化学习的研究方向时，开发者往往要面对两座大山：动辄数十亿参数带来的极低的推理效率的门槛，以及微调时极易引发的"灾难性遗忘"难题。
RL Token 则是打破这一僵局的"黄金组合"，也是让大模型真正可落地的场景化利器。
智平方率先在 LIBERO 环境上完成了该路线的验证，并提出了一套对开发者极其友好的开源优化方案。
这套方案的核心突破在于：
1、信息瓶颈编码与 VLA 主体冻结
为了解决算力开销和遗忘问题，方案引入了信息瓶颈编码器与两阶段训练策略。
在 RL 微调阶段，庞大的 VLA 主体参数被完全冻结。这不仅守住了模型原有的通用能力底线（避免灾难性遗忘），更让训练的计算成本实现了断崖式下降。
2、降低 RL 的训练门槛
通过架构优化，系统所需训练的参数量从原本庞大的 3.9B 骤降至约 137M（仅占 VLA 总参数的 3.5%）。
更硬核的是，在实际的强化学习梯度更新环节，仅涉及极轻量的 1.3M 参数。
这意味着，开发者不需要庞大的算力集群，仅需单张普通消费级 RTX 4090 显卡，就能跑通 VLA 的强化学习后训练（Post-training）。
3、告别推翻重来，实现"稳定进化"
换句话说，广大开发者可以在不破坏模型原有能力的前提下，对特定任务进行低成本优化。
大模型终于可以像人类一样，在已有的丰富经验基础上不断精进，而不是每次遇到新场景都反复推翻重来。
这套方案证明了强化学习 +VLA这对黄金组合，可以让每个行业、每个场景都用它来定制自己的"能干活的 AI "。
持续学习：数据洪流下的"不会忘"工程
机器人一旦真实部署，每天都在产生新场景、新任务、新技能。
传统训练模式有个老大难问题——学新的忘旧的，也就是业内公认的"灾难性遗忘"。
要做通用智能机器人，持续学习（Continual Learning，CL）是绕不开的底层能力。
AlphaBrain Platform 在这一块做了比较系统的工程化工作：把 CL 从"单模型上的研究玩具"推向多架构可复现的对比平台。
技术亮点主要有 3 个：
1、多架构横向对比
当前前沿的 VLA 架构—— QwenGR00T、NeuroVLA、LlamaOFT、PaliGemmaOFT ——都被纳入了同一套 CL 验证流程。
每个架构上都跑了全参与 LoRA 两种训练变体，形成统一基准下的横向对比，而不是只在某一个 backbone 上秀单点效果。
2、跨架构解耦：算法和模型互不侵入
CL 算法接口和业务模型完全解耦——换 backbone 成本极低。
想把 Experience Replay 换成别的 CL 方法？实现一个统一的抽象类，所有架构即可自动适配。
LoRA 的注入、保存、加载合并也抽成独立模块，对外只暴露少量清晰 API。
也就是说，算法研究者不用啃每个 VLA 的实现细节，模型开发者也不用操心 CL 算法内部怎么跑，双方各司其职，协作成本降一档。
3、开箱即用的训练 - 评估链路
从训练一条命令启动，到矩阵评估、遗忘分析出结果，整套 pipeline 有配套的 wrapper 和文档。
LoRA 路线下的 checkpoint 体积也显著小于全参版本，对显存和存储更友好，更多研究者能在自己机器上复现和二次改造。
总而言之，以前做"一个模型连续学多个任务还不忘"这类实验，光搭环境就够折腾一阵。
现在这套工具链把门槛降了一档：实现了一键切换架构、可复现、可对比、可扩展。
老牌股票配资类脑模型：VLA 的未来
前面讲了"想得远"和"学得快"，但真正让机器人像人类一样"边干边学、越干越聪明"的，还得是类脑计算。
智平方这次拿出来的NeuroVLA，是全球首个支持在公开基准上验证的类脑具身开源模型。
它不是简单贴个"类脑"标签，而是从底层架构上，向生物脑的学习机制迈了一大步。关键的设计有 4 个：
1、脉冲神经网络（SNN）动作头
传统 AI 输出的是连续数值，像开关一样，要么 0，要么 1。NeuroVLA 引入了 LIF（Leaky Integrate-and-Fire）神经元，用脉冲编码来输出。
它在模拟生物神经元的"放电"机制。有刺激才发脉冲，没刺激就歇着，更像人脑的工作方式。
2、R-STDP 训练算法
这名字听着复杂，核心就一件事：让机器人能从"成败"中学习。
它支持反向传播 +STDP的混合模式，以及纯 STDP模式。
奖励信号会调制神经元的连接强度，做对了就强化，做错了就弱化。这就是生物大脑里的"用进废退"。
3、在线 STDP 测试时自适应
大多数模型部署后就定型了，遇到新环境只能认栽。
但 NeuroVLA 不一样，它在运行阶段不需要反向传播，只靠环境交互产生的自监督奖励信号（比如状态预测准不准、动作顺不顺滑），就能实时更新 SNN 权重。
关键是，零额外计算开销。也就是说，机器人一边干活一边学习，还不费算力。
4、GRU-FiLM 动作精修模块
SNN 输出之后，还有一个"精修师"在把关。
GRU-FiLM 模块会基于机器人当前的本体状态（比如关节角度、速度），对动作进行条件性修正。粗调之后再来个精调，动作精度直接拉满。
简言之，以前的机器人，出厂啥样就啥样，遇到新场景只能傻眼。
NeuroVLA 这套方案，让机器人拥有了"终身学习"的能力，不仅边干边学、越干越顺手，学习成本还几乎为零。
这不就是生物大脑最核心的优势吗？
这个"顶配全家桶"，可以用来做什么？
聊完技术，咱来说一个更实际的问题：这个"顶配全家桶"到底能拿来干啥？
四个字：拿来就用。
全球范围内，只有两家创业公司能把 VLA 模型做到开源，一家是智平方，另一家是 Pi。
但和 Pi 开源单个模型不同，智平方这次玩了把大的，把自己家的模型和其他头部模型开放集成。
最牛的模型，马上能用。它开源了自己最先进的三个"全球首个"模型、不用调依赖，直接上手。
哪个模型好，开发者一测便知。 统一 Benchmark，一键评测。世界模型 A 和世界模型 B 谁更强？跑一下就知道了，不用自己搭擂台。
而且，它把路直接给开发者们铺好了：从数据到训练，从架构到测试，场景落地，有一整套工具链。
更狠的是，消费级显卡就能跑，需训练参数降低到原本的 3.5%。
想适配自己的机器人？低成本强化学习后训练微调，快速搞定。
类脑计算、世界模型、RL+VLA 黄金组合——这些原本只存在于顶尖实验室的前沿技术，现在开源社区里就能拿到。
最未来的黑科技，直接拥有。
和 Pi 一对比，格局大小立见。
前者让你"有一个模型可以用"，但智平方让你"有多个模型可以选，而且能复现、能对比、能落地"。
当技术门槛被降下来，更多人能参与，行业共识也会更快形成。
开源这件事，智平方不是第一次干了。
作为全球具身智能大模型的领跑者，智平方自主研发的 AlphaBrain，致力于为通用智能机器人提供"最强大脑"。
早在 2024 年 6 月，智平方就扔出了 AlphaBrain 的初期版本，这也是该公司首个开源的 VLA 模型。
当时有个数据挺有意思：模型规模只有谷歌同类的 1/20，但性能反超了 80%。
这波操作直接入选了 NeurIPS 2024，连图灵奖得主 Yann LeCun 都公开关注并引用了。
到了 2025 年 7 月，智平方推出了快慢系统深度融合的新一代 VLA 架构，这是业内首个"异构输入 + 异步频率"的双系统 VLA 模型，性能直接超越国际标杆 Pi0 达 30%。
它更以 117.7 Hz 的超高控制频率，重新定义了机器人"又快又聪明"的可能性。
当行业近期开始热议"世界模型"时，智平方早在 2023 年下半年便率先提出：世界模型不应是 VLA 的外接模块，而应深度内生于模型之中。
基于这一前瞻认知，AlphaBrain 在 2025 年 11 月吸纳了新一代架构 Video2Act 的最新成果——实现"先预测、后执行"。
如今，智平方再次引领突破——开源了全球首个类脑 VLA 模型（NeuroVLA），并将其融入 AlphaBrain。
从 AlphaBrain 再到今天的 AlphaBrain Platform，智平方走了一条"先自己跑通，再开源给所有人"的路。
"最像特斯拉"的中国机器人公司
说实话，智平方这次把这么多好东西直接摊在桌上，我属实没想到。
它为啥敢这么干？到底什么来头？
资本和产业界给智平方贴过同一个标签："最像特斯拉"的中国机器人公司。
因为端到端的思考最早由自动驾驶行业提出，特斯拉是最早走端到端大模型技术路线的企业。
智平方则是人形机器人赛道，首家引入该理念的公司。
创业之初，智平方就是奔着"物理世界大模型"去的，明确坚持 VLA 技术路线，是行业中最早推动具身大模型从概念走向落地的团队。
AlphaBrain 采用原创模型架构，拥有完整的数据 - 训练 - 迭代闭环体系，而非套用开源方案。
该公司创始人兼 CEO 郭彦东，本硕就读于北京邮电大学，后赴美就读普渡大学电气与计算机工程博士，师从 AI 领域的美国工程院院士 Jan P. Allebach 和 Charles A. Bouman。
他还曾在微软美国研究院参与过深度学习技术研发。
回国后，郭彦东担任过小鹏汽车和 OPPO 的首席科学家与研发高管，曾主导数亿台智能终端的 AI 研发工作。
2021 年，郭彦东获得中国图像与图形学会技术发明一等奖，并在国际顶级期刊上发表了 100 余篇论文（被引用超万次）。
2025 年，他被任命为香港科技大学（广州）兼职教授，还入选当年福布斯中国科创人物。
同一年，他的团队有数十篇论文被顶级会议收录，仅 NeurIPS 就达 6 篇，在世界模型、多模态理解与 VLA 方向持续获得国际认可。
智平方不只有郭彦东坐镇，还拥有最高密度的科学家团队，其中有5 位斯坦福全球前 2% 科学家。
来自微软、谷歌、OPPO、小鹏、Momenta，以及清华、北大、中科院、CMU、伯克利的成员也不少。
智平方最不一样的地方在于，它是行业稀缺的生产力型通用智能机器人玩家。不搞表演、不堆 demo，专攻真正能干活、能交付的机器人。
AI 公司容易犯一个毛病：模型很牛，但落不了地。
智平方的创始团队脱胎于手机和汽车产业，对"端侧智能"和"规模化量产"的理解几乎是刻在骨子里的。
他们太清楚什么叫"要在真实产线上扛住压力"。
他们打造的轮式通用智能机器人AlphaBot（爱宝），由 AlphaBrain 大模型驱动，2025 年开始在工业场景规模化应用。
所以你会看到这样的数据：
2025 年 9 月自建产线启用；
同月，与全球前三的液晶面板厂商惠科签了 5 个亿的大单。这也是全球生产力型机器人最大的单一订单；
2025 年 12 月，单月百台级 AlphaBot 2 真实交付；
2026 年产线规划扩至万台规模。
直接把"演示型机器人"和"生产力型机器人"划清了界限。
作为工业场景之外的第二增量曲线，2025 年底，其推出的全球首个模块化具身智能服务空间"智魔方"，已在北京、深圳、上海、贵州、福建等多地常态化运营。
最后说两句，智平方之所以敢和以前所有开源都不一样，是因为它不想只秀肌肉，更想做标准的制定者。
中国具身智能的开源竞赛，已经进入头部玩家的卡位阶段。
智平方这一拳，打得很重。
开源社区链接：https://www.alphabrain-platform.com/
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