8月19日召开的2026世界机器人大会（WRC）上，原力灵机把通用具身基础模型DM0.5带到现场。传送带分拣、处理黄瓜、搭长城模型——三条作业线同时开工，全部由同一个模型DM0.5驱动，不切换系统、不预设轨迹、全程实时泛化。一个模型，把多任务、跨场景、精细操作和长时作业这几件事，一次性摆在了观众面前。
挑战一：快节奏物流分拣单件分离
在物流中转场景中，包裹从汇集到分拨通常需要经历多个环节，其中单件分离是承上启下的关键工序——混堆的包裹必须被逐一分开、有序进入后续扫码与路由，否则整条分拣线都会乱套。
在 WRC现场，机器人面对的正是这一核心环节：传送带上混合规格的包裹连续汇入，机器人要从批量来料里精准识别、抓取单件，翻面朝上送进主输送线。不卡顿、不堆积、不遗漏。
如何应对包裹规格不一、来料连续不断、抓取即分离的难点？短短几秒内完成视觉识别、抓取决策和动作执行，考验模型的实时感知与泛化。而 DM0.5给出的成绩单是：平均3秒完成一次单件抓取与放置，准确率达99%。
挑战二：柔性力控下的食材处理
黄瓜去皮，看着简单，其实是柔性力控的硬考题。形态不规则、皮质脆嫩——用力过猛切断瓜肉，力度不足削不掉皮，分寸全在毫厘之间。
WRC现场，搭载DM0.5的桌面机器人和轮式机器人，分别完成了黄瓜的连续去皮与切片。背后拼的是多指协同、高频动作和精准柔性力控。DM0.5靠对材质的实时感知和力反馈调节，实现连续削皮，切削速度与稳定性都接近人手水平。更关键的是，DM0.5的长时原生记忆能力，让它能记住此前的动作序列——保证连续切削时动作始终连贯，不“断片”。
挑战三：多机器人协同搭长城模型
在2026世界人工智能大会（WAIC）上，原力灵机发起了一场“极限挑战”：6台机器人连续作业，用81,920块微型积木，自主拼装完成一座长3.5米、宽1.5米、高1.1米的长城模型。WRC现场，虽然演示规模变了，但要求没有降低：两台机器人协同作业，每10秒完成一次拼装，精度达亚毫米级，可连续工作40小时并具备自动纠错能力。从大场面到高密度，验证的是同一套能力的可迁移、可复现。
相比上一代DM0，DM0.5在训练数据规模、数据质量、架构创新、开放世界泛化四个维度全面升级：系统能力从“执行固定指令、单次动作重复”，跃迁到“理解意图、多维连续泛化、长时可靠运行”。