横亘在具身智能开发前的工程高墙正被打破。开源框架Dexbotic 2.0通过模块化架构与全流程标准化，旨在降低开发门槛，构建一个类似PyTorch的统一生态，推动具身智能进入新阶段。
智能速览
采用乐高式模块化架构，解耦感知、认知与控制。
统一机器人操作与导航，实现手眼脑步闭环。
支持混合训练，融合互联网、自动驾驶与机器人数据。
标准化开发全流程，打通数据、训练、评测到硬件。
与强化学习框架RLinf合作，统一模仿学习与强化学习。
精华内容
具身智能的繁荣，需要一个像PyTorch那样的统一基座。Dexbotic 2.0正围绕五大核心能力，构建这个具身原生的技术底座。
乐高式新架构
Dexbotic 2.0摒弃了冗余的单体模型，引入模块化的乐高式架构。该架构将感知、认知与控制解耦：Vision Encoder负责“看”，LLM负责“想”，Action Expert负责“做”。这种设计让开发者可以像搭积木一样，对各模块进行独立升级与自由混搭，大幅简化了新模型的验证流程，加速了具身智能的研发迭代。
统一的训练与能力
框架统一了具身操作与导航任务，支持Pi0.5、OpenVLA、MemoryVLA等多种模型，覆盖从端到端操作到长时序决策的全过程。同时，其多源数据混合训练能力允许模型在同一流程中学习互联网文本、自动驾驶数据及机器人本体数据。这使得模型既能获得通用的语义理解能力，又能掌握落地的物理操作技能，真正实现“知行合一”。
全流程标准化
为打通工程全链路，Dexbotic 2.0构建了标准化的开发流程。其Dexdata组件统一了数据格式，实现了从存储到训练的无缝衔接。此外，它直接支持SO-101、DOS-W1等主流开源硬件。通过与强化学习框架RLinf的战略合作，形成了“VLA预训练+RL微调”的黄金闭环，致力于为全球开发者提供一个一体化的高效开发体验。
Dexbotic 2.0的出现，为碎片化的具身智能开发领域带来了统一的曙光。随着其开源生态的壮大，一个由全球开发者共同打造的具身智能“PyTorch时刻”是否正在加速到来？
