國(guó)產(chǎn)算力破冰具身智能!摩爾線程聯(lián)合智源完成RoboBrain 2.5全流程訓(xùn)練,誤差<0.62%

在具身智能成為AI下一戰(zhàn)略高地的競(jìng)爭(zhēng)中,國(guó)產(chǎn)算力終于實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵突破。2026年1月13日,摩爾線程聯(lián)合北京智源人工智能研究院正式宣布,依托MTTS5000千卡智算集群與FlagOS-Robo框架,成功完成智源自研具身大腦模型RoboBrain 2.5的全流程訓(xùn)練。這是行業(yè)首次驗(yàn)證國(guó)產(chǎn)算力集群在具身智能大模型訓(xùn)練中的可用性與高效性,交出訓(xùn)練誤差<0.62%、千卡加速比超90%的亮眼成績(jī),不僅打破國(guó)外算力壟斷,更為具身智能從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化鋪就了自主可控的技術(shù)底座。

此次突破的核心在于“國(guó)產(chǎn)算力+自主框架”的高效協(xié)同。摩爾線程MTTS5000千卡智算集群憑借自主研發(fā)的MUSA架構(gòu),實(shí)現(xiàn)從FP8到FP64的全精度計(jì)算支持,單卡Prefill吞吐速度突破4000tokens/s,Decode吞吐速度超1000tokens/s,算力效率比肩國(guó)際主流GPU集群。更關(guān)鍵的是其卓越的擴(kuò)展能力,從64卡擴(kuò)展至1024卡時(shí),線性擴(kuò)展效率保持90%以上,意味著算力增加時(shí)訓(xùn)練速度幾乎同步倍增,具備萬(wàn)卡級(jí)訓(xùn)練潛力。而智源FlagOS-Robo框架則解決了跨平臺(tái)適配難題,通過(guò)算子自動(dòng)生成等技術(shù)實(shí)現(xiàn)“代碼不改、精度不降”,開發(fā)者無(wú)需修改原有PyTorch代碼即可快速遷移至國(guó)產(chǎn)算力平臺(tái),大幅降低適配成本。

RoboBrain 2.5模型本身也實(shí)現(xiàn)能力升級(jí)。作為面向真實(shí)物理場(chǎng)景的通用具身大腦,該模型采用“大腦-小腦”分層架構(gòu),新增動(dòng)作時(shí)序價(jià)值評(píng)估與三維空間結(jié)構(gòu)理解能力,可預(yù)判動(dòng)作連鎖反應(yīng)、解決復(fù)雜環(huán)境定位難題。權(quán)威評(píng)測(cè)顯示,其在CrossPoint、Q-Spatial等2D/3D空間感知任務(wù),以及VABench-V物理常識(shí)推理任務(wù)中,表現(xiàn)均優(yōu)于傳統(tǒng)模型,關(guān)鍵指標(biāo)與國(guó)際主流GPU訓(xùn)練結(jié)果完全對(duì)齊。在多機(jī)器人協(xié)作場(chǎng)景中,模型可通過(guò)共享記憶庫(kù)實(shí)現(xiàn)“導(dǎo)航-抓取-遞送”的復(fù)雜協(xié)同,顯著提升下游任務(wù)執(zhí)行成功率。

評(píng)析來(lái)看,此次成果標(biāo)志著國(guó)產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施邁過(guò)具身智能訓(xùn)練的“生死線”。此前,具身智能大模型訓(xùn)練高度依賴國(guó)外高端GPU,國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)常面臨算力卡脖子困境。摩爾線程與智源的合作,構(gòu)建起“國(guó)產(chǎn)算力硬件+自主框架軟件+開源生態(tài)”的完整鏈條,驗(yàn)證了國(guó)產(chǎn)方案“能訓(xùn)、訓(xùn)得穩(wěn)、訓(xùn)得快”的核心優(yōu)勢(shì)。從行業(yè)價(jià)值看,這一突破破解了具身智能產(chǎn)業(yè)化的核心瓶頸——FlagOS-Robo框架已吸引15萬(wàn)開發(fā)者參與,首批適配5個(gè)開源項(xiàng)目覆蓋服務(wù)機(jī)器人導(dǎo)航、工業(yè)機(jī)械臂控制等核心場(chǎng)景,中小企業(yè)無(wú)需重復(fù)投入基礎(chǔ)研發(fā)即可快速落地應(yīng)用。

在全球AI算力競(jìng)爭(zhēng)加劇的背景下,此次突破更具戰(zhàn)略意義。半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示,國(guó)產(chǎn)GPU芯片良率已達(dá)國(guó)際主流水平,MTTS5000集群的穩(wěn)定運(yùn)行正是這一基礎(chǔ)的有力印證。隨著“國(guó)產(chǎn)算力訓(xùn)練范式”的形成,未來(lái)將在智能制造、智慧物流等領(lǐng)域催生更多規(guī)?;瘧?yīng)用場(chǎng)景。從DeepSeek的架構(gòu)創(chuàng)新到摩爾線程的算力突破,中國(guó)團(tuán)隊(duì)正在AI核心領(lǐng)域逐步構(gòu)建自主話語(yǔ)權(quán),而這種“硬件+軟件+生態(tài)”的協(xié)同創(chuàng)新模式,終將推動(dòng)國(guó)產(chǎn)AI走向高質(zhì)量發(fā)展的自主道路。

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