一个亲手把阿里具身大脑基础模型从0做到行业SOTA的人选择离开
9月14日，经多位业内人士证实，阿里巴巴达摩院首席科学家（P10级别）、具身智能实验室负责人赵德丽已正式离职。截至发稿，本人及阿里方面均未公布下一步安排。
消息一出，迅速引发行业高度关注。赵德丽是达摩院视觉基础模型（通义万相）、具身智能、AI for Science三支前沿团队的组建者，也是今年2月开源的具身大脑基础模型RynnBrain的核心掌舵人。
他的离开，发生在国内具身智能赛道进入资本与技术双重竞速的关键节点。
01.
赵德丽的“三个六年”
赵德丽的职业生涯，几乎可以用“三个六年”来概括。
第一个六年，深耕基础研究。他毕业于上海交通大学，先后在微软亚洲研究院视觉计算组、香港中文大学多媒体实验室从事机器视觉与机器学习算法研发。在港中文期间，他师从已故知名学者汤晓鸥教授，参与做出了首次超越人类识别能力的人脸识别算法，打下了扎实的视觉AI技术根基。
第二个六年，转向产业落地。离开学术圈后，他先后在HTC、小米担任研究总监，主导消费电子场景的AI视觉技术落地。这段经历让他完成了从"发论文"到"做产品"的能力闭环，知道什么样的技术能真正进入百万级用户的设备。
第三个六年，在阿里搭起前沿技术版图。2020年，赵德丽加入阿里巴巴达摩院。六年间，他一手组建了三支团队：视觉基础模型团队（通义万相）、具身智能团队、AI for Science团队，覆盖AI内容生成、物理世界交互、科学计算三大方向。2023年达摩院架构调整后，他出任视觉智能实验室等多个核心实验室负责人，成为达摩院基础智能领域的核心掌舵人之一。
近20年的AI研发与团队管理经验，横跨学术、产业、前沿探索三个阶段，这也是为什么他的离职会在业内引发如此高的关注。
02.
他在阿里留下了什么？
赵德丽在阿里的技术贡献，可以分成两条清晰的主线。
视觉大模型，打下通义万相的技术底座。
在视觉大模型阶段，赵德丽团队与周靖人团队合作，研发出阿里第一代图像与视频生成基础模型Composer与VideoComposer。这两个模型后来成为通义万相图像生成模型的核心技术底座，支撑了阿里在生成式AI视觉赛道的早期布局。
如果说这条线是"让AI看懂并生成数字世界"，那么第二条线，就是赵德丽后期投入最多、也最具行业影响力的方向。
具身智能，做出RynnBrain这个行业标杆。
随着大模型从数字世界向物理世界延伸，赵德丽将研究重心转向具身智能。
2026年2月10日，他带队推出并开源具身智能大脑基础模型RynnBrain——这是他在阿里期间最具分量的技术成果。
RynnBrain的技术含金量，体现在几个关键点上：
它是全球首个聚焦移动操作的具身基础模型。不同于很多只做机械臂操作或只做导航的模型，RynnBrain统一了环境理解、时空定位、物理推理、任务规划四大核心能力，让机器人既能"走"又能"操作"。
它首次让机器人拥有了"时空记忆"。传统机器人有一个行业共性痛点：任务被打断后就"失忆"了，无法续接。RynnBrain创造性地引入了时空记忆机制——机器人在执行A任务时被打断转做B任务，之后能自动回到A任务的断点继续执行，并清楚记得当时的环境状态。
据了解，RynnBrain家族包含2B、8B密集架构与30B-A3B MoE混合专家架构共7个版本。其中30B版本仅需激活3B参数即可达到主流72B模型的性能水平。在16项具身智能基准评测中，RynnBrain全面登顶SOTA，性能超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等国际顶尖模型。
它还填补了国内评测标准的空白。配套开源的RynnBrain-Bench评测集，是国内首个面向移动操作的统一具身智能评测基准，解决了行业内"各说各话、没有统一标尺"的问题。
值得一提的是，就在今年7月，RynnBrain还发布了1.1版本，推出122B-A10B的更大参数版本，性能进一步提升。从2月开源到7月迭代，节奏相当快。
03.
离职时间点背后的行业信号
赵德丽的离职时间点，距离他最后一次公开亮相不足八个月。
今年1月的阿里校友创业年会上，他还以首席科学家身份分享对AI 3.0阶段的判断，提出"机器人将成为物理智能体核心载体"的观点。今年2月，RynnBrain正式开源。7月，RynnBrain 1.1发布。
也就是说，在团队技术产出最密集、产品节奏最快的时候，核心掌舵人选择了离开。
目前关于离职原因，官方没有给出说明，业内也没有可靠的单一说法。但放在更大的行业背景下看，有几个变量值得关注：
1.智能正从"技术验证"进入"商业落地"的深水区。
张亚勤在近期外滩大会上就提醒：“具身智能很热，越热越需要冷静。AI不是泡沫，但AI公司有泡沫。物理世界的落地，比拼的是真实场景里的投入产出比。”当技术路线已经跑通，接下来要拼的是场景、数据、供应链和商业化能力，这对研究型科学家来说，可能是一个“舒适区边界”。
2.大厂内部的资源分配与战略聚焦。
2023年达摩院架构调整后，多个实验室合并重组。今年以来，阿里在AI领域的资源明显向通义大模型和云智能倾斜。具身智能作为长期投入、短期难见营收的方向，在大厂内部的优先级和资源保障，本身就是一个动态博弈的过程。
3.创业窗口的吸引力。
2026年的具身智能赛道，正处于资本最热的阶段。从大模型公司到机器人公司，都在抢“机器人大脑”这个制高点。一个亲手做出过SOTA级具身基础模型的科学家，无论选择创业还是加盟其他团队，都有极高的议价权和想象空间。
04.
去向猜想与行业影响
关于赵德丽的下一步，目前业内主要有两种猜想。
猜想一：独立创业，切入机器人大脑赛道。这是最被看好的方向。赵德丽有完整的具身基础模型研发经验，RynnBrain已经验证了技术能力。如果选择创业，大概率会围绕"具身智能大脑"做文章——要么做基础模型，要么做面向特定场景的具身智能解决方案。在当前资本环境下，这样的团队融资难度不大。
猜想二：加盟其他加码具身智能的科技巨头或头部机器人企业。国内正在大力布局具身智能的公司不在少数，从字节、腾讯到华为、小米，再到宇树、智元等机器人公司，都在争抢核心技术人才。赵德丽的履历和能力，对任何一家都是强补充。
无论哪种选择，他的动向都将对国内具身智能的技术格局产生直接影响。
而对阿里来说，赵德丽的离开留下了两个直接的问号：
其一，RynnBrain的后续迭代节奏会不会受影响？作为核心掌舵人，赵德丽对模型的技术路线和迭代方向有决定性影响。他离开后，团队能否保持2月到7月那样的快速迭代节奏，需要观察。
其二，达摩院具身智能实验室的战略定位会不会调整？核心负责人的变动，往往伴随着团队方向和资源分配的重新梳理。具身智能在阿里内部的优先级，接下来可能会有新的变化。
05.
结语
具身元点认为，赵德丽的离职，是AI产业从数字智能向具身智能跃迁过程中的一个缩影。
当基础模型的竞争进入物理世界这个新战场，核心技术人才的流动就不再只是个体的职业选择，它折射着行业的技术重心转移、商业落地节奏，以及大厂与创业公司之间的力量消长。
从微软亚研院到港中文，从HTC、小米到阿里达摩院，赵德丽的每一步都踩在了AI产业的关键节点上。这一次，他的下一站会落在哪里，值得整个行业继续关注。
