以大语言模型为代表的基础模型正引领新一轮人工智能浪潮，多模态大模型、视频生成模型、AI for Science、具身智能大模型等前沿技术快速涌现，逐渐成为AI时代的核心基础设施。然而，由于大模型研发投入大、技术门槛高、迭代周期长，当前主要由工业界主导。学术界的研究多集中于算法创新、下游任务优化与理论探索。对大多数学生而言，几张GPU卡已是难以跨越的“算力鸿沟”。

 

更进一步，当人工智能迈向与物理世界深度交互的“机器人2.0时代”，具身智能（Embodied AI） 已被广泛视为下一代AI的关键方向。但开展具身智能实验，往往需要高性能机械臂、多张高端 GPU 卡，以及复杂的端云协同平台支持——这对大多数学生而言，几乎是一座“无法逾越的高山”。

 

 

这一困境，正在被悄然打破

 

2025 年 8 月 4 日-8 日，浙江大学党委研究生工作部、浙江大学控制科学与工程学院、阿里巴巴达摩院（湖畔实验室）共同举办了一场具身智能训练营，共有40多名同学在五天内，完成了13个基于具身智能大模型的实际项目，涵盖“人机对弈”“厨房小能手”“垃圾分拣”等真实场景。

 

值得一提的是，这些项目所使用的机械臂，是成本仅千元级的3D打印示教臂，而背后支撑其运行的，正是达摩院最新推出的——乐云具身智能开发平台（RynnBot）。

 

达摩院具身智能实验室负责人赵德丽提到：“乐云具身智能平台不仅让人工智能专业的学生能够轻松上手，更是广大未接受过系统AI训练的同学走进物理AI世界的入口。”

 

 

 

云端算力+端云协同，让“人人可做”的具身智能成为现实

 

为了降低机器人的开发门槛，把具身智能变成普通开发者也能上手的技术，达摩院研发了乐云具身智能平台(RynnBot)，其利用端云协同的技术，把具身智能大模型等需要 GPU 计算的模型部署到云端，解放机器人侧需要的算力成本和配置难度，并且利用达摩院提出的机器人 RynnRCP 链接协议优化端云通信。

 

这意味着，学生无需昂贵的硬件投入，仅需要一款千元级别3D打印示教类机械臂，就能做具身智能的机器人实验，利用乐云具身智能开发平台，同学们可以用自己买得起的机器臂在自己的书桌上进行具身智能大模型的机器人实验。

 

从“学AI”到“造AI”：新工科教育的实践突破

 

本次训练营不仅是技术的展示，更是一次产学研深度融合的教育探索。学生们从零开始，学习平台使用、数据采集、模型测试、作品路演，在短短五天内完成了从理论到实践的闭环。随着乐云具身智能开发平台功能的丰富和产业合作的展开，可以支持更多场景、更多机器人的具身智能实验和开发，从而为结合产学研一体的新教育方式提供平台支持。

 

 

 

在结营仪式上，浙江大学控制学院党委书记房刚提到：依托阿里巴巴达摩院的乐云具身智能平台，我们将逐步推广至更多机器人教学场景，深化与达摩院的多样化合作。这不仅为浙大学子参与物理智能研究创造了更好条件，也为新工科背景下产学研协同育人探索出一条可落地、可持续的新路径。”

 

这一平台的落地，也正与浙江大学“AI+X”以知识点为核心的全新课程体系深度契合——通过将前沿具身智能技术融入多元交叉场景，打破学科边界，推动“学AI”向“用AI”转变。

 

达摩院科技发展与合作部总经理季磊提到：“达摩院将持续联合高校、科研机构、产业伙伴等，共建具身智能开源开放生态，致力于让每一位开发者都能享受到科技进步带来的红利，共同推动具身智能行业的创新与发展。”