面向具身智能终端的“大脑”需要处理连续变化的现实：机器人看到什么、之前发生过什么、当前任务进行到哪一步，以及接下来怎样行动。贝塔无限围绕这些问题建设统一具身大脑BetaBrain，并通过多米机器人推进系统与终端的结合。

在变化环境中保持信息连续

BetaBrain包含长期记忆架构BetaMem与世界动作模型BetaWxM。BetaMem研究关注机器人怎样形成和维护跨时间的环境信息。2026年10月公开的《BetaMem: Learning to Remember a Changing World for Embodied Agents》介绍了六层长期世界记忆：工作、空间、实体、情景、经验及程序性记忆。

在BetaMem的设计中，记忆记录保留时间和证据关联，并区分状态、变化事件及原始观察。对于机器人而言，“过去看见过”与“现在仍然如此”是两种不同判断。当用户重新摆放物品，系统需要利用新观察更新已有认识；过去记录可以提供线索，新的判断则要有新的依据。

信息进入记忆前，还要经过一系列检查：先登记观察来源，再形成实体、关系和事件的候选记录，并核对相关证据与时间范围。BetaMem关注的不只是把信息留下来，还包括一条记录能否在后续任务中被可靠地调用和修订。

让行动进入真实身体

具身大脑的判断需要通过终端的移动与操作形成反馈。贝塔无限已发布的多米采用小轮腿底盘、三自由度腰部、双臂三指手和多组感知组件。这些设计与BetaBrain的记忆、行动能力一起，构成公司面向生活场景的产品研发路径。

BetaHEAM技术体系还包括BetaData数据引擎、BetaAgenticOS物理智能体操作系统和BetaDesign模块化本体设计。贝塔无限将结合研究、终端测试及工程反馈，继续推进各部分的协同。2026年10月与联想“火种&光明计划”达成的合作，围绕中小试制所需的工艺、质量、组装与供应链展开。