RoboBrain2.0翻译站点

一、RoboBrain 2.0 是什么？

RoboBrain 2.0是北京智源人工智能研究院（BAAI）于 2025 年上半年发布的最新一代开源机器人视觉-语言大模型，结合视觉编码器与 LLM 解码器，能够理解图像、视频与自然语言指令，并生成结构化计划、空间坐标、动作路径等输出，是部署于实体机器人上的“智能大脑”。

• 官方 7B 与 32B 版本：适配轻量部署与高性能需求。

• 支持多模态输入：包括多张图、长视频、高分辨图像以及自然语言指令。

• 开源开放：模型、代码、评估工具全面公开，推动全行业协同创新。

二、技术架构与能力详解

2.1 架构概览

• 视觉编码器 + MLP 项目器：将图像、视频嵌入统一 token 格式；

• LLM 解码器：处理解析后的视觉与文本输入，执行长链思维复杂推理；

• 输出涵盖结构化场景图、相对与绝对位置信息、动作指令等。

2.2 强大感知与规划机制

• 空间理解：支持 affordance 识别、bbox 点预测与空间定位能力；

• 时域认知：具备路径预测、动作序列规划、闭环反馈调整；

• 交互记忆：动态生成场景记忆图，支持长期交互中的状态维护。

2.3 多阶段训练与开放评测

• 采用多阶段训练策略融合视频、图像、语言等模态数据；

• 包含空间推理、轨迹预测、场景更新等多种评测任务，结果表现已超同类开源与闭源模型。

三、性能提升与产业价值

3.1 卓越性能指标

• 相比 RoboBrain 1.0 性能提升：空间任务上快 17%、准确率高 74%。

• 多项 Embodied AI 基准测试强劲领先，包括 CVPR 与 ArXiv 展示数据。

3.2 支持实际部署与系统集成

• 7B 模型适配边缘端应用，具备推理示例代码；

• 32B 能力完整，适合复杂场景；

• 可快速一键部署并与 RoboOS 2.0 等中间件协作，降低机械人智能集成门槛。

3.3 推动机器人平台创新

• 加速协作机器人、服务机器人、仿人机器人等落地；

• 支持视觉导航、语音指令控制、物体操作等多种任务；

• 系统能力支持商业级集成与规模化推广。

四、如何使用 RoboBrain 2.0？

4.1 获取资源与安装

git clone https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0.git cd RoboBrain2.0 conda create -n robobrain2 python=3.10 conda activate robobrain2 pip install -r requirements.txt

下载 7B 或 32B 模型 checkpoint（Huggingface）。

4.2 基础调用示例

from inference import SimpleInference model = SimpleInference("BAAI/RoboBrain2.0-7B") pred = model.inference(prompt, image, task="general", enable_thinking=True)

4.3 进阶集成建议

• 集成 RoboOS 2.0 及 MCP 协作框架，提高实体机器人接入效率；

• 定制模态感知任务，加入自定义语音或点云；

• 使用闭环反馈控制器，加快系统鲁棒性提升。

五、应用场景与落地示例

5.1 仿人服务机器人

能够在动态环境中，感知障碍物、规划轨迹、执行抓取、避免碰撞，实现人性化协作。

5.2 工业自动化

在装配线上实现视觉感知与动作决策一体化，减少人工调试，并自动规划操作步骤。

5.3 商用无人配送

如物流机器人结合地图与视觉识别，实现避障、路径规划、传感交互与预测。

5.4 家庭智能产品

助力扫地机器人、陪伴机器人理解家居环境并适应日常需求。

六、用户常见问题（FAQ）

Q1：RoboBrain 2.0 模型是否完全开源？
是，7B 与 32B checkpoint、代码、训练及评测工具已全部开源。

Q2：7B 与 32B 版本差异？
7B 更轻适合边缘端；32B 在性能上更优，适配更复杂场景。

Q3：是否提供实体机器人适配教程？
虽无完整 HRI 教程，但官方提供推理 demo 与 RoboOS 配套说明。

Q4：能处理视频输入吗？
支持长视频输入，可进行时序理解与轨迹预测。适合连续交互任务。

Q5：对接语音指令可以实现吗？
目前需外部语音识别模块生成文本指令后喂入 LLM；未来可能整合口语模块。

Q6：硬件部署要求有多高？
7B 能在含有单卡 A100 / H100 GPU 上部署，32B 则需多卡或分布式系统支撑。

Q7：是否支持多 agent 协作？
模型具备多实体环境规划能力，集成于 MCP 架构场景可进行机器人协作。

Q8：社区与后续更新？
BAAI 与 FlagOpen 将持续迭代，开放更多模型与评测，欢迎贡献代码与数据 。

七、优劣对比与选择建议

八、未来方向与产业建议

1. 集成语音交互模块：接入 speech-to-text，提升人机交互自然度；

2. 移动端轻量部署：如 Jetson 平台落地；

3. 增强实体交互反馈：结合真实感触传感器反馈数据训练；

4. 扩展协作机制：支持多机器人协作任务；

5. 生态建设：开源社区发布更多示例、benchmark 与机器人适配指南。

九、总结

RoboBrain 2.0 是一款真正意义上的机器人视觉-语言一体化开源大脑，集感知、规划、执行于一体，是 AI 工具使用者向智能实体系统迁移的关键桥梁。无论你是机器人开发者、AI 创业者，还是技术爱好者，其强大的空间理解与交互能力，都值得深入实践与二次开发。机器人智能已迈入“脑力”时代，RoboBrain 2.0 是不可错过的开端。