给AI装上“心跳”和“记忆”，它才像长期在场的东西

传统机器人有一个隐形缺陷：它是“任务制”的。接到指令、感知、规划、执行，任务结束就重置，像每天醒来都失忆的人。可物理世界不会因为任务结束而停止变化——电梯开了又关、货架被人动过、杯子从桌边挪到地上。

智元最近发布的终身具身智能框架 LIFE，想在“理解指令—调用工具—等结果”这条链路上，加两条常驻链路：持续感知与长期记忆。它由三块拼成。轻量决策模型 RoboBeats 有0.8B、2B、4B三种规模，不做逐帧文本生成，只判断“电梯门是否打开”“抓取是否完成”这类条件成不成立；可塑性记忆 Plastic Memory 同时保存原始画面与结构化记录，原图保留现场信息，JSON保存时间、位置、人物与物品，既方便检索也能被后续补充；能力复用机制 EDM 把求解过程中形成的方法，提炼成经过验证的工具与技能。

效果有个可比的案例：远征A3 Ultra 连续采集一天第一视角视频，再离线回放构建记忆，围绕当天记录设6个问题、每题测3次，LIFE 得29.5/30分，平均回答用时80.6秒；同样拥有记忆的对照组得28.5分，平均用时接近10分钟。

更大的背景是世界模型成了资本的新方向。据信通院报告，World Labs 于2026年2月完成10亿美元融资，用于发展空间智能与世界模型；AMI Labs 于3月完成10.3亿美元融资，专攻能理解真实世界、具备记忆、推理与规划能力的世界模型。技术侧也有冷水：Dyna-2 在百万小时数据规模下测试，预训练数据从10万小时增至百万小时，14个自建任务集平均成功率只从45%升到53%——数据堆到十倍，能力提升有限。

这意味着“记忆”不是把录像存下来那么简单。难点在于知道什么值得记、什么时候该想起来。对AI产品而言，谁能定义好记忆的检索规则，谁就掌握了长期陪伴的门票。毕竟用户要的不是一个每次都要重新介绍自己的助手，而是一个记得上次说到哪儿的人。

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