先了解这件事
2026年10月24日,云深处科技围绕自研具身大脑DEEPRobotics-Brain集中公布五项研究成果:世界模型DR-WM-1.0、具身基础模型DR-VLA-2.0、具身智能体DR-Agent、策略优化框架DR-APO和数据闭环平台DR-Benchmark,覆盖具身大脑全链路技术。相关研究由云深处联合麻省理工学院、清华大学、浙江大学等七所高校分别推进。其中,DR-APO在具身视觉导航后训练中把NavDP仿真成功率从70.33%提升至89.55%;DR-Benchmark基于山猫M20轮足机器人完成833.6小时、3294.7公里真实作业采集。10月26日,上观新闻报道补充称,DR-APO还将山猫M20真实场景导航成功率从25%提升至65%。目前尚无后续进展。
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云深处科技发布 DR-WM-1.0、DR-VLA-2.0 等五项具身大脑成果事件进展
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- 来源：智能制造网
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10月26日
上观新闻
云深处科技发布 DR-WM-1.0、DR-VLA-2.0 等五项具身大脑成果
云深处科技密集发布五项具身大脑成果：世界模型 DR-WM-1.0、具身基础模型 DR-VLA-2.0、具身智能体 DR-Agent、策略优化框架 DR-APO 和数据闭环平台 DR-Benchmark。DR-APO 在具身视觉导航后训练中将 NavDP 仿真成功率从 70.33% 提升至 89.55%，山猫 M20 真实场景导航成功率从 25% 提升至 65%。DR-Benchmark 核心数据集 LynxScenes 基于山猫 M20 累计采集 833.6 小时、3294.7 公里真实作业数据。
10月24日
智能制造网
云深处科技发布具身大脑五项研究成果
云深处科技围绕自研具身大脑DEEPRobotics-Brain集中公布五项成果：世界模型DR-WM-1.0、具身基础模型DR-VLA-2.0、具身智能体DR-Agent、策略优化框架DR-APO和数据闭环平台DR-Benchmark，覆盖具身大脑全链路技术。这些研究由云深处联合麻省理工学院、清华大学、浙江大学等七所高校分别推进。其中DR-APO在具身视觉导航后训练中把NavDP仿真成功率从70.33%提升至89.55%，DR-Benchmark基于山猫M20轮足机器人完成833.6小时、3294.7公里真实作业采集。
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- 16 10月26日 10:00
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