在人工智能技术从虚拟走向物理世界的进程中，具身智能正成为新一轮科技变革的核心战场。然而，当业界热烈讨论大模型如何赋予机器人“智慧”时，一个更为根本的问题逐渐浮出水面：机器人的“大脑”究竟应该如何构建？近期，灵境智源推出的机器人原生计算架构“德沃夏克”，为这一核心命题提供了全新的解题思路，也向行业传递出一个明确信号——具身智能的下一程，不再是算力的简单堆砌，而是对“智脑”底层架构的系统性重构。
这一创新架构的提出，源于对行业现状的深度反思。当前，具身智能领域在“大脑”设计上长期依赖国外生态，行业对“智脑”的定义也尚未形成共识——是GPU芯片、是控制器，还是大模型本身？灵境智源联合创始人须海江在近期的高工机器人年会上直指行业痛点：通用计算方案能否真正满足具身智能对多模态感知接入、低延迟响应、大小脑实时协同以及端到端高效闭环的专用性需求？这一提问，恰恰揭示了制约具身智能规模化落地的深层瓶颈：机器人的“思考”与“行动”长期处于割裂状态，缺乏一个能够真正实现感知、决策、控制一体化的专用计算基座。
“德沃夏克”架构的诞生，正是为了破解这一协同难题。灵境智源认为，真正的具身智能需要三个“专用”：专用硬件架构、专用操作系统、专用算法模型。这三者构成的“铁三角”，正是当前全球具身智能领域的空白地带，也是灵境智源技术路线的核心聚焦点。
在专用硬件架构层面，“德沃夏克”突破了传统CPU+GPU的算力堆砌模式，转而采用“大小脑兼备、物理合一、逻辑分离”的异构设计理念。这一架构的创新之处在于提出了“大脑小脑化”与“小脑大脑化”的融合思路，并首创“副脑”结构，旨在突破CPU、GPU、NPU的能力边界，为机器人赋予接近生物级的感知反应能力。在物理实现上，它将AI推理芯片与实时控制处理器深度整合；在逻辑设计上，通过“副脑”协同层实现感知、决策与控制的无缝衔接；在通讯层面，自研总线架构形成了类似生物神经中枢的系统，为小脑设计的“本地神经元组织”能够实现类似生物应激的本能反应。这种设计不仅解决了多模态数据的实时处理难题，更重要的是实现了“思考”与“行动”在硬件层面的原生统一。
专用操作系统是另一大突破。灵境智源自主研发的AIROS（具身智能操作系统），专门针对机器人复杂的实时性挑战设计，有效解决了智能模型在端侧高效部署的核心难题。这一系统打通了从开发层到硬件层的平台迁移障碍，为开发者提供了统一的编程接口和开发环境，大幅降低了具身智能应用的开发门槛。在AIROS的支持下，机器人可以像人类一样，通过统一的操作系统调度各项能力，实现真正的协同工作。
算法模型的创新同样引人注目。在当前行业普遍依赖大算力、大数据训练大模型的背景下，灵境智源提出了不同的技术路径。公司认为，智能不完全等同于AI，过度依赖算力堆砌和穷举数据训练出的模型，在解决具身智能具体场景问题时往往显得“过重”。为此，“德沃夏克”架构首创了OTSA类脑模型，让机器人能够以人类视角进行观察、思考、学习和进化，实现真正的泛化能力和临场应变。这一模型设计极大地降低了对AI算力的需求，为具身智能的规模化应用奠定了重要基础。
在商业化路径上，灵境智源采取了务实而前瞻的双线战略。N系列产品基于主流芯片平台，快速构建行业级解决方案，通过广泛的客户对接与场景落地，积累行业技术规范，为自主可控发展奠定基础。T系列产品则是公司全力打造的全栈自主可控具身智能计算平台，覆盖从40TOPS至1500TOPS的全算力区间，实现了从芯片到架构、从操作系统到算法框架的完全自主可控。这一系列产品不仅代表了灵境智源的技术制高点，更成为具身智能产业的自主基座。
值得注意的是，灵境智源的技术创新不仅停留在“大脑”层面，更延伸至产业的“毛细血管”。在机器人高频率、高动态的运动场景中，连接器、线缆、接口等工程细节直接关系到系统稳定性与安全性。公司通过专利设计的连接器总成与专用线缆，实现了“终生免打胶”的可靠性突破，将同轴线做到可绕指的超柔韧度，把网线外径压缩75%且具备耐折弯和耐扭转能力。这些看似微小的工程创新，共同构筑了具身智能产业化落地的坚实基础。
从专用架构的底层重构，到工程细节的全面革新，再到开放生态的系统布局，灵境智源正在重新定义具身智能的技术范式。这不再是被动适应通用硬件的时代，而是主动定义专用系统的新阶段；不再是简单跟随既有标准，而是建立自主产业生态的关键时期。“德沃夏克”架构的推出，不仅代表着一家企业的技术突破，更象征着中国在具身智能基础架构领域开始掌握定义权。
在钱学森先生“灵境技术是继计算机技术革命之后的又一项技术革命”的远见指引下，灵境智源正以“赋机器以灵，启智能之源”为使命，通过“德沃夏克”架构等创新，推动具身智能从实验室走向千行百业。当机器人的“大脑”真正实现了思考与行动的统一，当专用计算架构打破了通用算力的局限，具身智能的规模化落地也就不再是遥不可及的愿景，而是正在发生的产业现实。这场始于架构重构的技术革命，或将重新划定智能机器人的产业版图，开启人机协同的全新纪元。
