扬子晚报 10 月 24 日报道：云深处科技围绕自研具身大脑 DEEPRobotics-Brain 密集发布多篇论文，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。企业方面的表述是：体系化能力无法靠零散 Demo 拼凑，核心支撑是一颗真正为真实作业场景打磨的具身大脑。
五项成果并非单点突破，而是围绕具身大脑体系开展的协同攻关：企业联合麻省理工学院、加州大学圣地亚哥分校、伊利诺伊大学、清华大学、浙江大学、中国香港科技大学、北京理工大学七所高校，分别聚焦数据闭环平台、具身智能体、具身基础模型、策略优化算法与空间智能五大领域。其中世界模型 DR-WM-1.0 针对的正是当下生成式世界模型的通病——能生成机器人穿过雪地的精致视频，却忽视极低摩擦会导致打滑，视觉上的合理不等于动力学上的可行；该研究引入物理约束，试图把「像素空间的美学想象」转换为可用于决策的「物理想象」。
北创大为具身智能产教融合研究组认为：这是一份值得院校研究的「论文级产教融合」样本。与挂牌式联合实验室不同，这里的校企分工落在具体技术模块上——高校承担的是可署名、可复现、可被引用的单点攻关，企业提供真实场景数据与工程化验证，产出直接进入产品链路。对院校的启示是：进入企业研发体系的入口不是「整体战略合作」，而是「某个模块的专长」，一所学校只要在世界模型、数据闭环或策略优化中的任一环节有积累，就有资格坐到这张桌子上。信源 · 扬子晚报（2026-10-24）
本页为行业快讯整理稿，信源：扬子晚报（2026-10-24）。
