ACE-Brain-0：作为通用具身智能通用支架的空间智能
机器人学
2026-03-04 v1 计算与语言
计算机视觉与模式识别
摘要
通用具身智能要求在异构具身体（如自动驾驶、机器人和无人机 (UAV)）之间实现稳健的泛化。然而，现有的具身大脑在训练统一模型以覆盖多种具身体时，常常引发长尾数据、梯度干扰和灾难性遗忘，使得在实现通用泛化与特定领域熟练功绩之间取得平衡极其困难。本报告中，我们引入 ACE-Brain-0，这是一个通用基础大脑，统一了空间推理、自动驾驶和具身操控于单一的多模态大型语言模型 (MLLM)。我们的关键洞见是，空间智能作为跨异构具身体的通用支架：尽管车辆、机器人和无人机在形态学上差异极大，但它们都共享对 3D 空间建模的共同需求，使得空间认知成为跨具身迁移的自然、领域中性基础。在此基础上，我们提出了支架-专业-和解谈 (Scaffold-Specialize-Reconcile, SSR) 范式，首先建立共享的空间基础，随后培育领域专业专家，最后通过数据自由的模型合并进行和谐。此外，我们采用群体相对策略优化 (Group Relative Policy Optimization, GRPO) 以强化模型的全面能力。广泛的实验表明，ACE-Brain-0 在 24 个空间和具身相关基准测试中实现了具竞争力甚至领先的性能。
引用
@article{arxiv.2603.03198,
title = {ACE-Brain-0: Spatial Intelligence as a Shared Scaffold for Universal Embodiments},
author = {Ziyang Gong and Zehang Luo and Anke Tang and Zhe Liu and Shi Fu and Zhi Hou and Ganlin Yang and Weiyun Wang and Xiaofeng Wang and Jianbo Liu and Gen Luo and Haolan Kang and Shuang Luo and Yue Zhou and Yong Luo and Li Shen and Xiaosong Jia and Yao Mu and Xue Yang and Chunxiao Liu and Junchi Yan and Hengshuang Zhao and Dacheng Tao and Xiaogang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.03198},
year = {2026}
}
备注
Code: https://github.com/ACE-BRAIN-Team/ACE-Brain-0 Hugging Face: https://huggingface.co/ACE-Brain/ACE-Brain-0-8B