深度机智发布PhysBrain 1.0 具身智能实现物理常识内化突破

2026年3月27日，由中关村学院与中关村人工智能研究院联合孵化的具身智能企业深度机智，在中关村论坛现场正式发布全球首个以人类学习范式构建的具身通用智能基座模型PhysBrain 1.0。该模型突破传统具身智能仅能动作模仿的局限，实现物理常识参数化内化，可在有限数据下完成跨场景泛化适配，为具身智能规模化落地提供了全新技术路径。

如果家里的服务机器人打翻了桌上的热汤，工业流水线的机械臂碰到临时摆放的零件直接停机，本质上不是它们动作不够精准，而是根本不理解“液体撒了会烫人”“外力碰撞会让零件移位”这类人类与生俱来的物理常识——这一困扰具身智能行业多年的痛点，终于迎来了系统性的解决方案。

过去几年，具身智能行业的技术迭代始终围绕“动作精度”展开，不管是海外的波士顿动力人形机器人，还是国内厂商推出的工业机械臂、家政服务机器人，核心技术路径都绕不开行为克隆与强化学习：开发者需要为特定场景录制数万条动作样本，才能让机器人完成单一任务，一旦场景出现微小变动，机器人的完成率就会骤降。

据国内人工智能产业研究院2026年初发布的报告显示，2025年国内具身智能整机出货量同比增长122%，但商用落地的场景覆盖率不足7%，数据匮乏、泛化能力弱已经成为制约行业发展的核心瓶颈。

此次发布的PhysBrain 1.0，核心差异就在于完全跳脱了传统的“模仿学习”逻辑，直接复刻人类认知物理世界的学习范式，把物理规则直接编码进模型参数中，让机器人真正具备“理解”物理世界的能力。

官方公开的技术参数显示，该模型的核心优势集中在三个层面：首先是时空一致性理解，模型能够像人类一样认知物理世界的因果律与时空演变逻辑，执行任务时可自动校验动作的合理性，不会出现“推倒积木还要放回原位”的逻辑矛盾；其次是物理常识内化，海量力学、运动学等基础物理规则被嵌入参数，机器人不再机械执行指令，而是能够预判动作的后果，比如拿取装水的容器时会自动调整力度与移动速度，避免液体洒出；第三是小样本泛化能力，传统模型需要上百条样本才能学会的动作，PhysBrain 1.0仅需不到10条样本就能完成适配，真正实现“举一反三”，直接解决了行业数据不足的痛点。

这一技术突破，也标志着具身智能正式从“模仿动作”的1.0阶段，进入“理解原理”的2.0阶段。

据深度机智相关负责人透露，目前PhysBrain 1.0已经完成了12类主流机器人硬件的适配测试，接下来将和国内3家头部工业机器人厂商、2家服务机器人企业展开联合落地测试，预计2026年第四季度就会有搭载该模型的商用产品推向市场。

行业分析师认为，具备物理常识的通用具身基座出现，将大幅降低机器人的场景适配成本，未来除了工业、家政等成熟场景之外，还将在应急救援、深空探测等未知场景占比高的领域发挥核心价值，整个具身智能行业的落地速度有望提升3-5倍。