（来源：上观新闻）
2026年政府❗🧳工作报告中，「🇰🇪具身智能」🦷被明确列🔡🔇为需要培🥉🦎育壮大的🐢未来产业之🚙🆑一🇧🇮🥾。与从文本中🇧🇭🌠学习的语言模型不🏯同，视😧频模型需要理解🌚和重建完整♟️的动态场景，🖖训练与推☢🐢理成本远高👨👨👧👦💓于文字类产😧🌟品🦶🥙。具体来说，团🌛🎸队发布了三🤨个主要资源：N⏪emotron🚐-Ca🧱🇧🇦scade-2-📐😈30B-A3🛸B模型🇧🇹🉐本身，这是👨❤️💋👨😩基于Ne🇴🇲🇫🇷motron-3🐊⛎-Nano-30🌡🖌B-A🇫🇮3B-Ba💎se进行后🇧🇸训练的😢🕍最终模型；N♈emotron-0️⃣Casca↕de-2-🌈SFT-D🇱🇨🇦🇴ata，包含了🛍监督微调阶段🤒使用的所有数📏🥳据集；N🇹🇰🔝emotr🔏on-🔒🇮🇸Cascad💛e-2📻🇧🇷-RL🗿🛏-Data💉👨🌾，包含了强⏬🕶化学习阶段使🛑0️⃣用的所有数据集🍱📝。
而且，未来新🇭🇹🧿增的这些算⚒力，大部🔲🏯分都将送上太空🛐🈳。为什么选择尺寸👨🦱🦟为120B的模型🥺👃？团队🗾🙋对《智能涌现》表📱🎲示，100B✨参数是本地AI，🐡📸从“玩具📕级”跃迁到“生🔽🇧🇧产力级🗑”的临界点👀🇦🇷：“我们✌选择在🍉这个分水岭上🔔🦚，首次把GP👨👨👧👧T-4🎮✂o级别😲的复杂👯推理能力，从云👩🏫端放进口袋里⏏。
