[数码讨论]智元推出新一代机器人基座模型，赋予机器人肌肉记忆 [复制链接]

IT之家 5 月 23 日消息，智元今天宣布推出新一代二阶段 Motion-Between 运控基座模型 BFM-2，号称让机器人拥有“肌肉记忆”。

据介绍，该模型可在任意状态下（IT之家注：静态 or 预设动作 or 随机输入），让机器人自主进行高稳定性的动作插值、动态任务闭环，为具身智能提供更可靠的运动底座。

根据官方发布的演示视频，搭载该模型的机器人能够在被打倒在地板的状态下快速站起，还能够自己找平衡。

智元发布BFM-2运控基座模型：给机器人装上“肌肉记忆”小脑
5月23日，智元机器人正式推出新一代二阶段Motion-Between运控基座模型BFM-2，核心是让机器人拥有类似人的“肌肉记忆”，大幅提升复杂物理环境下的运动稳定性与自恢复能力。


一、核心定位：机器人的“运动小脑”
BFM-2是底层运动控制基座模型（非上层大模型），负责全身关节动态协调、力控、平衡与轨迹平滑，为具身智能提供高可靠的运动底座。
- 全称：二阶段 Motion-Between 运控基座模型 BFM-2
- 核心标签：肌肉记忆、高鲁棒性、抗扰动、自平衡、快速复位

二、关键能力：任意状态下自主稳控
1. 全状态自适应：无论静态站立、执行预设动作，还是被外力推倒、放倒等随机扰动，均能自主完成高稳定性动作插值与动态任务闭环。
2. 极致抗扰动与自恢复：被踹倒、打翻在地后，可快速自主站起并瞬间找回平衡，无需提前编程或远程操控。
3. 解决传统痛点：告别动作僵硬、遇扰失控、轨迹死板、容错率低等问题，运动鲁棒性与动态自适应能力大幅升级。

三、技术意义：具身智能的关键底座突破
- 从“程序动作”到“本能反应”：传统机器人按固定轨迹运行，一碰就倒；BFM-2让机器人像人一样，靠“肌肉记忆”本能调整关节、发力、找平衡。
- 国内运控第一梯队：BFM-2是国内首个摸到全球顶尖运控门槛的通用基座模型，适配工业、救援、家庭服务等复杂物理交互场景。
- 适配智元全系人形机器人：可快速部署于远征A3等机型，强化真实环境下的作业可靠性。

四、演示亮点：被打倒也能秒起
官方视频显示：机器人被猛力踹倒在地后，无需人工干预，快速翻身、发力站起，随即自动调整姿态恢复稳定，全程流畅自然，展现极强的动态平衡与自恢复能力。

智元于2026年5月23日正式推出新一代机器人基座模型，核心是让机器人具备类似“肌肉记忆”的自主运动能力，以下是关键信息梳理：

一、核心模型：BFM-2运控基座模型
智元此次发布的二阶段Motion-Between运控基座模型（BFM-2），是赋予机器人“肌肉记忆”的核心技术载体，主要特点包括：

全场景状态适配：支持任意初始状态（静态、预设动作或随机输入），让机器人自主完成高稳定性动作插值与动态任务闭环，为具身智能提供可靠运动底座
。
抗扰动自恢复能力：官方演示显示，搭载BFM-2的机器人可在被放倒后快速自主站起，并迅速恢复平衡，模拟了人类“摔倒后本能起身”的肌肉记忆能力
。
技术定位：聚焦机器人底层运动控制，解决复杂场景下的动作稳定性问题，是具身智能从“实验室”走向“真实场景”的关键技术支撑
。
二、技术背景：智元机器人基座模型的迭代进化
BFM-2的推出，是智元机器人基座模型技术迭代的延续：

此前智元发布的GenieOperator-2（GO-2）基座大模型，已实现从“逻辑推理”到“精准动作执行”的全链路打通，通过“动作思维链”机制让机器人先规划高层动作序列，再稳定执行，解决了传统机器人“规划与执行割裂”的问题，在多个机器人基准测试中刷新行业SOTA成绩
。
GO-2为BFM-2提供了上层任务规划能力，BFM-2则专注于底层运动控制的“肌肉记忆”强化，两者结合让机器人从“理解指令”到“稳定执行”实现真正“知行合一”。
三、行业意义
BFM-2的推出，标志着具身智能在运动鲁棒性和场景适应性上取得关键突破，为机器人进入家庭服务、工业巡检、应急救援等复杂真实场景提供了技术前提，推动具身智能从“概念验证”迈向“规模化落地”。