近日，摩尔线程携手北京智源人工智能研究院，基于FlagOS-Robo框架，依托MTTS5000千卡智能计算集群，顺利完成智源自主研发的具身大脑模型RoboBrain2.5的端到端训练任务。据悉，这是业内首次在国产算力集群上完整验证具身智能大模型训练的可行性与高性能表现，标志着我国AI底层基础设施在支撑高复杂度多模态任务方面取得实质性突破。依托面向异构芯片的统一AI系统软件栈FlagOS与MTTS5000硬件平台的深度协同，该方案不仅具备“可训练”能力，更实现了“稳训、快训”的双重目标，为具身智能...
近日，摩尔线程携手北京智源人工智能研究院，基于flagos-robo框架，依托mtt s5000千卡智能计算集群，顺利完成智源自主研发的具身大脑模型robobrain 2.5的端到端训练任务。
据悉，这是业内首次在国产算力集群上完整验证具身智能大模型训练的可行性与高性能表现，标志着我国AI底层基础设施在支撑高复杂度多模态任务方面取得实质性突破。依托面向异构芯片的统一AI系统软件栈FlagOS与MTT S5000硬件平台的深度协同，该方案不仅具备“可训练”能力，更实现了“稳训、快训”的双重目标，为具身智能技术由科研探索迈向规模化产业应用筑牢了根基。
RoboBrain是智源面向真实物理世界构建的通用型具身智能中枢，采用统一的视觉—语言多模态架构，为机器人在环境感知、抽象认知、逻辑推理与自主决策等核心能力上提供底层支撑。RoboBrain 2.5在前代基础上进一步强化了对动作序列价值判断及三维空间结构建模与推理的能力，显著提升了模型在各类下游具身任务中的执行准确率与完成率。
FlagOS-Robo是在开源、开放的多芯片AI软件栈FlagOS之上，专为具身智能研发打造的训推一体化框架。它支持从边缘终端到云端服务器的全场景部署，全面兼容主流国产芯片，可实现大模型（VLM）与小模型（VLA）的联合训练与协同推理，兼顾效率与灵活性。
FlagOS-Robo贯通数据采集、真机部署、模型训
练、在线推理至具身评测的完整闭环，覆盖从原始数据加载到最终行为评估的全部环节，大幅降低算法研发与工程落地门槛。其内置统一实验管理平台、多芯片自动性能调优机制等关键能力，支持一键式跨机器人本体部署与快速迁移。
依托这一全栈式生态体系，FlagOS-Robo将持续为具身智能领域的前沿探索与商业化实践提供高性能算力支撑与系统级保障，加速AI技术创新与实际应用的深度融合。
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