近日，灵初智能发布首个基于强化学习（RL）的端到端具身模型Psi R0。该模型支持双灵巧手协同进行复杂操作，将多个技能串联混训，生成具有推理能力的智能体，从而完成并闭环长程灵巧操作任务。并且，Psi R0还可以实现跨物品、跨场景级别的泛化。

真实世界中，人类生活近乎100%的场景涉及抓握、转动、捏取、触摸等操作，而其中超过 90% 的操作属于多技能融合的长程任务。然而在当下具身业界，多局限于Pick and Place操作的泛化，一旦任务复杂化、长程化，泛化性和成功率则大大降低，无法兼顾——这也是具身智能只能存在于demo，迟迟无法在真实场景中落地的核心原因！机器人如何突破Pick and Place、脱离遥操作，拥有自主完成长程灵巧操作的能力，实现真正类人的场景级任务闭环，仍是具身智能亟待攻克的难题。