紫东太初开源空间具身大模型ZDTaichu5.0-9B

物理AI拐点与空间具身智能底座

多模态大模型进入物理现场时，难以判断方位、遮挡和视角变化，这是物理AI产业化的关键门槛。当前国内技术路径分为主攻垂直具身大模型和通用多模态大模型两类，如何让两者统一是行业难题。

9月15日，中科院自动化所孵化的中科紫东太初，开源面向物理世界的通用多模态大模型ZDTaichu5.0-9B。该模型通用能力维持第一梯队，且在10B参数规模内空间具身能力领跑，在九项国际空间具身理解基准中拿下八项组别第一。

紫东太初的技术路线与能力

ZDTaichu5.0-9B是紫东太初长期技术路线演进的里程碑。从2021年的图文音三模态大模型，到纳入视频、3D点云的2.0版本，再到深度推理的4.0版本，空间具身能力是其原生多模态路线的自然延伸。

这种一体化路线使得模型在提升空间具身推理的同时，保持了图文理解、代码与Agent等通用能力。其自研的自适应循环推理机制，能向难题倾斜算力，控制平均推理成本，更适合产业端部署。

两大护城河拉开产业差距

1. 同步开放完整数据生产管线
市面上多数开源模型仅放出权重，企业难以用自有数据微调。紫东太初同步开源了空间多模态数据生产管线方案，涵盖数据接入清洗、能力标注、任务轨迹构造等，降低了行业进入空间具身智能的门槛。

2. 完成实体场景闭环验证
紫东太初拒绝“跑分即终点”，已在科研智能与智能制造场景完成真实验证。在科研场景中，模型接入ScienceClaw平台，完成干实验求解与湿实验自动化任务；在制造场景中，模型能读懂工艺图纸并生成焊接代码，支持25种焊接工艺。

产业空间与商业路径

紫东太初不涉足机器人整机硬件，而是通过“一脑多形”的具身智能平台适配50多种机器人本体，降低产线改造门槛。ZDTaichu5.0-9B所在的9B档位兼顾性能与部署成本，适合私有化与产业端大规模落地。

大模型竞争已走过单纯比拼参数量阶段。物理AI时代，紫东太初通过“模型—数据—场景”的闭环布局，正为中国物理AI提供自主可控的基础底座方案。