复现效果差、环境配到崩？Dexbotic：为开发者而生的具身智能代码库

排行榜 2025年10月23日 05:31 4 cc

【编者按】眼下，具身智能热度正盛，大家都在拼命往塔顶攀登，而 Dexmal 原力灵机开源的一站式 VLA 工具箱 Dexbotic 选择了一条更慢、也更难的路——回到地基，去解决那些看似不起眼、却困扰整个领域已久的问题——让算法、数据和实验，能用同一种语言交流。

整理 | 王启隆责编 | 梦依丹

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

最近一年，具身智能的热潮几乎席卷了整个科技圈。顶会论文层出不穷，各种炫酷的机器人演示视频在社交媒体上病毒式传播，资本的热钱也在疯狂涌入。一切看起来都欣欣向荣，仿佛我们正处在一个技术大爆发的前夜。

但这片繁荣之下，涌动着一股危险的暗流。我们看到的，可能是一种“伪进展”。这座看似高耸入云的“通天塔”，其内部结构可能脆弱不堪，甚至有崩塌的风险。

风险的根源，来自于一个古老而深刻的困境：语言不通。

每个顶尖的实验室、每个雄心勃勃的创业公司，都在以自己独特的方式探索前沿。他们用着不同的深度学习框架，设计着结构迥异的模型，定义着互不兼容的数据格式。这种百花齐放的探索精神本身是宝贵的，但也无意中造成了一个现实的挑战：知识的自由流通变得困难。

你可能也有过这样的经历：在顶会上看到一篇效果惊艳的 VLA 论文，兴奋地冲到 GitHub 上把代码 clone 下来。然后，长达一周、甚至更久的噩梦就开始了。你挣扎在不同版本的 PyTorch、CUDA 和数不清的依赖库之间；你好不容易把环境配通，却发现作者用的数据格式和你手头上的完全不兼容；最后，当你把一切都准备就绪，模型终于跑起来了，结果却发现，复现出来的效果和论文里差了十万八千里。

这不仅仅是浪费时间。这是一种对整个领域创新活力的系统性扼杀。我们每个人，都在自己的孤岛上，用自己的方言，重复着早已被他人解决过无数次的工程问题。我们看似都在努力向上攀爬，实际上，我们可能只是在原地打转，不断重建着别人已经废弃的塔基。

所以，当下的具身智能领域，最需要的或许是一套能让大家都能无障碍交流、公平比较、协同创新的公共基础设施。

最近，我注意到原力灵机开源的一个项目，Dexbotic，似乎正是在向这座“通天塔”的根基发起挑战。它在这个潮流之中，选择了去做那件更困难、也更重要的事情——试图为这个充满活力的领域，建立一种秩序。

官网、论文与代码传送门，建议先 Star为敬：

官网：https://dexbotic.com/
Paper：https://dexbotic.com/dexbotic_tech_report.pdf
GitHub：https://github.com/Dexmal/dexbotic
Hugging Face：https://huggingface.co/collections/Dexmal/dexbotic-68f20493f6808a776bfc9fc4

Dexbotic：一份来自“工业时代”的邀请函

在深入了解 Dexbotic 后，我发现它并非想创造一种全新的语言——不想推翻一切，而是想整合一切，将整个领域从混乱的“手工作坊”时代，带入一个更高效的“工业时代”。

它的核心架构，就像一个现代化的精密工厂，由数据层、模型层和实验层三条环环相扣的流水线组成，每一条都在解决一个核心的语言不通问题。

第一条流水线：数据层，解决数据的“方言”问题

数据，是训练一切模型的基础，也是当前领域“语言”最混乱的地方。不同的项目、不同的机器人，产生的数据格式千奇百怪。在 Dexbotic 出现之前，你想用 A 项目的数据去训练 B 算法，光是数据转换就足以让你筋疲力尽。

Dexbotic 的数据层，通过定义一个名为 Dexdata 的统一数据格式，从根源上解决了这个问题。它就像为全世界的货物贸易，规定了统一的集装箱标准。无论你运的是来自 UR5 的“铁矿石”，还是来自 ALOHA 的“棉花”，都可以被装进这个标准化的集装箱里，在整个 Dexbotic 的体系内自由流转。这意味着，研究者终于可以从繁琐的数据格式转换工作中解放出来，将精力聚焦于数据本身。

第二条流水线：模型层，解决算法的“架构”问题

在过去，许多VLA算法的开源实现，往往像一个个高度集成、一体化的“黑箱”。它们内部组件之间紧密耦合，虽然各自能够完成出色的工作，但如果你想把A模型里效果很好的视觉编码器，与B模型中独特的动作解码器结合起来进行实验，就会发现这非常困难，因为接口、维度、处理流程都各不相同。

Dexbotic 的模型层，则像一个开放的“模块化组件库”。它通过一个统一、模块化的 VLA 框架，将主流的算法(如 Pi0， OFT， CogACT， MemoryVLA 等)都拆解成了标准化的“零件”和“模块”，比如视觉编码器、语言模型、动作头等等。更重要的是，它引入了 DexboticVLM 这个强大的基础模型，你可以把它当成一个高性能的“通用底盘”，在上面自由地加装、组合不同的“零件”，开发出自己的定制化 VLA 模型。这种模块化的设计，极大地提升了算法的可复用性和可组合性，让创新不再是推倒重来，而是在巨人肩膀上的迭代。

这种统一框架的视野并不仅仅局限于桌面操作。它的策略被设计为可以同时兼容机械臂的精细操作和移动平台的导航任务。这意味着，开发者可以在同一个框架下，探索更复杂的移动操作任务，而不用在两套截然不同的技术栈之间切换。更令人兴奋的是，这种统一的设计为未来实现更高级的全身控制(Whole-body Control)预留了接口和可能性。

第三条流水线：实验层，解决研发流程的“体验”问题

这是 Dexbotic 体系的灵魂，也是最能体现其“为开发者而生”理念的地方。如果你曾经被那些层层嵌套、天书般的 YAML 配置文件折磨得痛不欲生，那你一定会爱上这里。

Dexbotic 彻底抛弃了这种反人类的配置模式，采用了“以实验为中心”的设计哲学。在这里，每一次实验，就是一个独立的、清晰的 Python 脚本。你想尝试一个新的想法，比如换个优化器、改个学习率？不需要去大海捞针般地寻找配置文件，你只需要继承一个基础实验类，然后像写一篇科研笔记一样，只修改你关心的那几个参数就行。

这让做实验的感觉，从配置一台冰冷的服务器，回归到了与自己的思想进行敏捷对话的乐趣中。

说真的，这一点可能比什么都重要。

现在社区里也有一些非常优秀的、借鉴了mmdetection等成熟框架思路的工具箱，比如LeRobot。在任务定义清晰、需要进行标准化复现和评测时，那种配置驱动的范式确实非常规整和强大。但搞研究的人，大部分时间都不是在“照着跑”，而是在“瞎折腾”。今天想换个激活函数，明天想在模型中间加一层注意力，后天又想试试一个冷门的优化器。

Dexbotic 的实验层，给我的感觉就是，它的作者真的懂这种痛苦。它把实验本身，又变回了我们最熟悉的 Python 脚本，在提供规整性的同时，为探索性研究提供了极大的补充和灵活性。它背后用了一些像工厂注册、入口分派之类的设计，你甚至不用太关心，你只需要知道，它给了你最大的自由度，让你可以在不把整个代码库搞得一团糟的前提下，尽情去“折腾”。

对于那些追求创新速度的实验室和公司来说，能够拥有这样一种灵活、直观的开发体验，无疑是至关重要的。

代码库：不止是好用，更是研究的“加速器”

在我们深入探讨那激动人心的性能飞跃之前，必须先充分认识到这个“代码库”本身的价值。它不仅仅是“好用”，更是整个 VLA 研究流程的“加速器”和“稳定器”。

一个统一的代码库意味着什么？

首先，是时间的加速。想象一下，当一个新的 SOTA模型发布时，你不再需要从零开始搭建环境、转换数据。Dexbotic社区很可能会在短时间内就提供对新模型的支持。你只需要更新一下代码库，就可以立刻在自己熟悉的环境中，用自己已有的数据，对新模型进行测试和研究。这至少能为你节省数周甚至数月的时间。

其次，是创新的加速。因为所有主流 VLA 都被拆解成了标准模块，你可以非常方便地进行“混合创新”。比如，你完全可以尝试将 CogACT 的认知模块，与 Pi0 的流匹配动作头结合起来，看看会产生什么奇妙的化学反应。在过去，这种跨模型的组件融合几乎是不可想象的，而现在，它就像搭乐高一样简单。

最后，是可靠性的提升。当所有算法都在同一个代码库、同一套数据处理流程、同一种训练范式下运行时，算法之间的比较才真正变得可靠。你复现出的性能差异，将更有可能源于算法思想本身，而不是某个难以察觉的工程细节。这为整个领域的学术研究，提供了一个更坚实、更可信的基础。

这个精心设计的代码库，本身就是 Dexbotic 对社区的巨大贡献。它让研究者可以站得更高，看得更远。

真正的杀手锏：不止是工具，更是性能的飞跃

如果 Dexbotic 仅仅是提供了一套好用的工业体系，那它还不足以让我如此兴奋。它最硬核、也是最具颠覆性的地方在于，它还直接往这条生产线上，投放了一批质量极高的高性能预训练模型。

这又是一个行业里大家心照不宣的痛点。很多顶会的 VLA 论文，看起来光鲜亮丽，但你仔细一看，它底层的 VLM 基座，可能还是基于一两年前的老模型。这就好比你给一台最新款的电脑，装了个 Windows XP 系统，硬件再强也发挥不出来啊。

Dexbotic 团队干的，就是一件有点“重”但价值巨大的活儿。他们用自己深厚的工程能力，拿了现在市面上更强的 VLM，比如 Qwen 系列，把那些主流的 VLA 模型，相当于重新“精炼”了一遍。

这不是简单的“喂一遍数据”就完事了，而是从底层架构开始的深度优化和调校。

多说无益，来看几份成绩单，更有说服力。

首先，让我们来看最基础的物理理解任务，比如在 ManiSkill2 仿真平台上的“捡箱子、堆箱子”。在图表中，浅色柱代表使用原始开源实现的模型，而深色柱则是经过 Dexbotic 优化的版本。差距一目了然。在 StackCube 这个更考验精度的任务上，DB-OFT 的性能相较于原始 OFT 实现了接近翻倍的增长。这意味着，Dexbotic 的优化方案，能将一个在复杂任务上表现不佳的模型，提升到一个“优等生”的水平。

接着，我们进入更复杂的长序列决策场景——CALVIN 平台。这个平台考验的不是单次操作，而是模型连续完成多步指令的能力。衡量其综合能力的 Avg. Len(平均完成任务链长度)指标，DB-CogACT 达到了惊人的 4.06，远远超过了原始模型的 3.25。这意味着，Dexbotic 的优化是全方位的，它不仅让机器人“手更巧”，也让它“脑子更清楚”，能够更好地进行长期规划。

这样的性能飞跃，绝非个例。在SimplerEnv 这个以 Sim-to-Real 挑战著称的平台上，DB-OFT 相比原始 OFT，实现了超过46%的绝对成功率提升!在RoboTwin2.0 和LIBERO 等多个主流仿真benchmark上，我们都反复看到了相似的故事。这些枯燥的柱状图背后，是一个清晰得不容置疑的信号：很多时候，不是算法的思路不行，而是它的潜力没有被一个强大的工程体系充分激发出来。

Dexbotic，正是那个强大的激发者。

从仿真到现实：眼见为实的“肌肉秀”

当然，仿真世界里的数字再漂亮，也只是热身。具身智能的最终考场，永远是那个充满噪声、光线变化、和无穷意外的物理世界。Dexbotic 的“超级引擎”在真实世界里的表现，才是检验其价值的唯一标准。

让我们来看几段真实的机器人操作视频，感受一下代码照进现实的力量。

首先是这个单臂机器人分拣彩色方块的任务。请注意它的动作，几乎没有多余的试探和犹豫，从识别目标、规划路径到精准抓取、放置，一气呵成。这背后，是 Dexbotic 预训练模型带来的强大3D 感知和空间推理能力在现实世界中的直接体现。

再看这个更复杂的双臂协同任务，将容器里的薯条倒入盘中。这个任务的难点在于，两只手臂需要极其精妙地配合。左臂负责精准地倾斜容器，控制倾倒的速度和角度，而右臂则在一旁待命，随时准备辅助。整个过程平滑而稳定，展现了模型出色的双臂协调和精细操作能力。

无论是整理书架上薄薄的书本，需要精确的抓取姿态；还是为假人模特戴上柔软、易变形的帽子，考验对非刚性物体的理解；甚至是摆放拖鞋这种看似简单的日常任务，都对模型的泛化能力和对不同材质、形态物体的理解提出了极高的要求。

这些视频无可辩驳地证明了，经由 Dexbotic 训练出的模型，具备出色的 Sim-to-Real 迁移能力。这为所有研究者描绘了一个激动人心的工作流：你可以在仿真环境中，利用 Dexbotic 的高效框架进行绝大部分的快速研发和迭代，然后充满信心地将训练好的模型，几乎无缝地部署到真实世界的机器人上，去解决真实的问题。

不过，一套顶级的开源软件，确实解决了“大脑”和“神经系统”的问题，但具身智能的进步，还有一个绕不开的坎：物理的“身体”本身。

软件的鸿沟可以被代码填平，但硬件的高墙，却是由真金白银和专利壁垒筑成的。一台功能尚可的研究级机器人，其高昂的成本足以让许多经费有限的实验室望而却步。况且，这些商业机器人往往是一个“黑箱”，你无法深入了解其底层工作原理，更不用说根据自己的研究需求进行深度定制和改造了。

具身智能的进步，离不开软件和硬件的协同进化。如果“身体”的进化跟不上“大脑”，再聪明的算法也只是被囚禁的灵魂。

因此，伴随着Dexbotic软件工具箱的发布，他们也推出了其首款开源硬件产品——Dexbotic Open Source - W1 (DOS-W1)。

它的设计理念，与Dexbotic 软件一脉相承：开放、模块化、为开发者服务。从BOM清单到设计图纸、组装方案，任何一个有动手能力的研究者，都可以复刻、学习甚至改造它。它采用了大量的快拆结构和可替换模块。这意味着什么？你可以像换相机镜头一样，在几分钟内为它换上一个全新的传感器；你可以像搭乐高一样，根据自己的研究需求，快速更换不同构型的末端执行器。这种灵活性，将极大地加速硬件层面的创新迭代速度。

从开源软件，到开源硬件，Dexbotic 试图展现一个更为宏大的图景：构建一个真正开放、完整、从代码到物理实体无缝衔接的具身智能开源生态。