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2026年4月9日，智元机器人正式发布新一代具身基座大模型Genie Operator-2（简称GO-2）。该模型首创“动作思维链”技术，搭配异步双系统架构破解指令理解到精准执行的语义鸿沟难题，在LIBERO等全球主流具身智能基准测试中拿下首位，平均任务成功率达98.5%，为具身智能商业化落地提供了核心技术支撑。
当你对家用机器人说出“把餐桌上温着的牛奶端到书房”，过去的产品很可能因为餐桌高度偏差、牛奶杯意外滑动等小干扰直接失手，而搭载GO-2的具身机器人已经能稳定处理这类突发状况，任务完成率较前代产品提升接近40%。
过去多年，具身智能始终卡在“从听懂到做好”的最后一公里：传统机器人的执行逻辑是感知与动作直接映射，没有中间规划环节，一旦遇到偏离训练数据集的非标准化场景，就很容易出现动作失误。此前行业主流具身模型在公开基准测试中的平均成功率普遍不足70%，仅能应用在流水线等高度标准化的工业场景，无法适配家庭、商超、户外等复杂的非结构化场景。
GO-2最大的突破是在行业内首创了**“动作思维链”**机制，彻底改变了传统机器人“边感知边执行”的盲目模式。模型在接收到用户指令后，会先在内部生成结构化的全流程动作规划，类似人类动手完成任务前的大脑预演过程，从根源上避免了动作逻辑混乱的问题。
配合动作思维链机制，GO-2还采用了创新的**异步双系统架构**：慢系统负责高层动作路径的整体规划，快系统则以200Hz的高频实时修正动作细节，当遇到桌面高度偏差、物体意外滑动、光照突变等干扰时，快系统会在毫秒级调整动作参数，不需要中断任务重新规划，大幅提升了执行稳定性。
在性能表现上，GO-2在LIBERO等全球公认的具身智能基准测试集中，拿下了全部12项细分任务的第一名，**平均成功率达到98.5%**，比此前的行业最优水平高出12个百分点。
即便是在完全随机摆放障碍物、光线强度变化范围超过80%的极端测试场景下，GO-2的任务完成率依然保持在92%以上，远超行业平均60%左右的水平，直接刷新了全球具身大模型的性能标杆。
GO-2的推出直接解决了困扰行业多年的“理解指令易、精准执行难”的痛点，为具身智能的大规模商业化落地扫清了核心障碍。据智元方面透露，后续将开放GO-2的API接口，面向工业分拣、家政服务、商业运维等多个场景的合作伙伴提供定制化模型服务，预计2026年下半年就会有搭载GO-2的商用机器人产品正式上市，整个具身智能行业的落地进程至少将被提前2年。
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