Dexbotic是什么
Dexbotic是由原力灵机（Dexmal）开源的具身智能视觉-语言-动作（VLA）模型一站式科研服务平台，旨在解决具身智能研究中的碎片化与低效率问题。该平台基于PyTorch构建，为具身智能领域的研究与开发提供了一站式解决方案。Dexbotic的核心优势在于其统一的模块化框架，能够兼容多种主流大语言模型接口，并集成了具身操作与导航模块，同时预留了扩展能力，为未来更复杂的任务场景构建了基础架构。平台提供了高性能的预训练基础模型，针对多种主流算法进行了优化，显著增强了在仿真和真实任务中的表现。Dexbotic支持云端与本地的一体化训练，适配多种研发环境，提供了全链路的机器人训练与部署支持，覆盖从仿真验证到真实机器人落地的完整流程。
Dexbotic的功能特色
- 统一模块化 VLA 框架：Dexbotic以视觉语言动作模型为核心，兼容主流大语言模型接口，集成具身操作与导航模块，并预留扩展能力，为未来实现全身控制等复杂任务场景奠定架构基础。
- 高性能预训练基础模型：针对 Pi0、CogACT 等主流算法，提供多个在仿真与真实任务中表现更优的预训练模型，有效降低训练成本。
- 实验导向型开发框架：采用“分层配置 + 工厂注册 + 入口分发”的系统架构，符合软件开闭原则，支持用户快速切换任务、模型与参数，实现高效实验迭代。
- 云端与本地一体化训练：全面适配多样化研发环境，既支持阿里云、火山引擎等云平台的大规模分布式训练，也能在搭载 RTX 4090 等消费级显卡的本地机器上高效运行。
- 全链路机器人训练与部署：针对 UR5、Franka、ALOHA 等主流机器人平台，提供标准化的数据接口与通用部署脚本，覆盖从仿真验证到真实机器人无缝落地的完整流程。
- 开源硬件支持：Dexmal 原力灵机推出了首款开源硬件产品——Dexbotic Open Source – W1（DOS-W1），以助力具身智能的研究发展。
- 性能提升表现：Dexbotic 的预训练模型在多个主流仿真器及真实物理世界任务中均能带来显著的性能提升，例如在 SimplerEnv 的四项任务测试中，Dexbotic 版本（DB-*）在所有任务上显著优于原始模型。
Dexbotic的核心优势
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统一模块化 VLA 框架：以视觉语言动作模型为核心，兼容主流大语言模型接口，集成具身操作与导航模块，并预留扩展能力，为未来实现全身控制等复杂任务场景奠定架构基础。
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高性能预训练基础模型：针对 Pi0、CogACT 等主流算法，提供多个在仿真与真实任务中表现更优的预训练模型，有效降低训练成本。
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实验导向型开发框架：采用“分层配置 + 工厂注册 + 入口分发”的系统架构，符合软件开闭原则，支持用户快速切换任务、模型与参数，实现高效实验迭代。
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云端与本地一体化训练：全面适配多样化研发环境，既支持阿里云、火山引擎等云平台的大规模分布式训练，也能在搭载 RTX 4090 等消费级显卡的本地机器上高效运行。
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全链路机器人训练与部署：针对 UR5、Franka、ALOHA 等主流机器人平台，提供标准化的数据接口与通用部署脚本，覆盖从仿真验证到真实机器人无缝落地的完整流程。
Dexbotic官网是什么
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项目官网：https://dexbotic.com/。
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GitHub仓库：https://github.com/Dexmal/dexbotic。
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Hugging Face模型库：https://huggingface.co/collections/Dexmal/dexbotic-68f20493f6808a776bfc9fc4。
- 技术报告：https://dexbotic.com/Dexbotic_Tech_Report.pdf。
Dexbotic的适用人群
- 具身智能领域的研究人员：Dexbotic提供标准化、模块化的科研基础设施，能帮助研究人员快速开展实验，验证新的算法和模型架构，加速具身智能领域的研究进展。
- 机器人技术开发者：对于从事机器人开发的技术人员，Dexbotic提供了从仿真到真实机器人部署的全链路支持，可以用于开发和优化机器人的视觉、语言和动作控制功能。
- 人工智能算法工程师：为算法工程师提供了高性能的预训练模型和灵活的实验框架，便于他们进行算法优化和创新，探索新的应用场景。
- 高校和科研机构的学生：Dexbotic的开源特性和详细的文档资料使其成为高校和科研机构学生学习和研究具身智能的理想工具，有助于培养相关领域的专业人才。
- 对具身智能感兴趣的爱好者：对于对具身智能感兴趣但缺乏专业背景的爱好者，Dexbotic提供了易于上手的框架和丰富的资源，可以帮助他们入门并深入了解这一领域。
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