视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作任务中展现出不凡潜力，强化学习（RL）通过与物理环境的自主 交互可实现模型与能力的自我提升，然而在直接应用于真实机器人时，却面临样本复杂度极高的问题。 具身 智能机器人如何在真实场景中解决实际问题，一方面是智能体的泛化能力，一方面是针对不同岗位需要异构形 态的智能体协同作业。这些问题已成为推动行业发展的核心关键难题。 中科深谷依托"智能协作机器人"安徽省重点实验室，并在2024年联合承担了安徽省重大科技攻关"人形机器人- 敏捷小脑"项目。 聚焦于具身智能机器人"大小脑"关键技术的系统研发，并于2025年4月正式发布了具身智能 机器人智脑系统"BrainCspace V1.0"。 图：深谷智脑系统动态演示图 图：系统层级图 智脑系统采取"大小脑"深度融合架构，大脑采取端到端分层构架，内置多种强化学习算法于一体，小脑内置运 动控制与感知系统，实现了在智能体开发、管理、跨平台协作与场景适应性等方面的关键技术节点。系统支持 云端/本地部署与"一脑多形"机器人应用解决方案，具有很强的开放性，目前已接入多家生态伙伴的四足机器 狗、人形机器人、复合机器人等多类别智能体，并在智能安防 ...