获NVIDIA、Pi双重认可，原力灵机DM0重构具身智能范式

原力灵机旗下DM0具身智能模型凭借核心技术MemoryVLA与Real-time VLA，解决了行业内VLA模型“记忆缺失”或“反应迟缓”的痛点，近期两大技术相继被NVIDIA、Physical Intelligence（Pi）等行业标杆采纳认可，为机器人实现“又聪明又敏捷”的具身能力提供了新路径，重塑了具身智能发展新范式。

在具身智能赛道，机器人“想得快却记不住，记得住却动得慢”的矛盾，长期制约着其在真实场景的落地应用——比如在复杂装配任务中，既能快速响应环境中的突发变量，又能完整记住此前的操作流程与目标，曾是行业难以兼顾的两大核心目标。

过去，主流视觉-语言-动作（VLA）模型始终存在性能失衡的问题：一类模型可实现实时动作响应，但缺乏长期记忆能力，无法完成需要上下文关联的连续任务；另一类模型虽具备一定的语义理解与记忆能力，但计算延迟过高，导致机器人动作迟缓，难以适配动态场景。

原力灵机针对这两大痛点推出的MemoryVLA与Real-time VLA技术，直接打破了这一僵局。其中MemoryVLA通过优化上下文窗口与记忆检索机制，让机器人能够存储并调用数小时前的任务数据，甚至记住复杂环境中的关键特征；Real-time VLA则依托轻量化模型架构与边缘计算优化，将动作决策延迟压缩至毫秒级，确保机器人对环境变化做出即时响应。

两大核心技术的价值，已得到行业顶尖力量的验证。近期，MemoryVLA技术被NVIDIA纳入其具身智能生态技术栈，成为官方推荐的机器人长记忆解决方案；而Real-time VLA则获得Physical Intelligence（Pi）的采纳，应用于其旗下高速机器人的实时控制场景中。