智元宣布正式推出全球首个端到端 Motion-Between BFM-2 运动基座模型。首次在大规模全身运动基座中，引入端到端DOF Feather Motion Generator生成式训练机制，通过对机器人全身动力学状态空间进行连续概率建模，打造了全球首个“任意当前状态恢复到任意随机指令构型”的运动基座模型。

根据介绍，FM-2运动基座模型拥有真正的运动推理能力，无论机器人当前处于何种杂乱姿态，与目标指令构型差距多大，模型依托独创的二阶段Motion-Between架构，会先自主识别自身实时动力学状态、解析高层任务意图，自主推演从当前状态到目标状态的完整演化路径，实现了从“动作复刻”到“运动思考”的底层范式革新，在统一运动表征、全域动态稳定性建模与生成式运动控制等核心方向上实现了体系化升级。

BFM-2运动基座模型能够结合机器人实时全身动力学状态、接触约束状态以及高层目标指令，在高维运动流形中动态生成从当前状态到目标状态之间的全过程运动轨迹，而非简单调用固定恢复动作。

其核心是面向全状态空间生成式运动推演与动态构型重新规划，学习的是机器人全身状态的通用动力学演化规律，不局限于摔倒起身等单一场景。无论是仰躺、趴地、大幅倾斜、悬空偏移等极端姿态，还是遭遇外力踹击、遥操干扰、指令持续跳变等复杂情况，模型都能实时感知状态变化，动态规划运动轨迹。

智元方面表示，未来当 VLA 等高层具身智能系统逐渐成熟，BFM-2将进一步升级至BFM-3运动基座模型，让运动基座模型从纯本体状态输入，扩展到融合视觉、触觉、语音、空间语义、环境拓扑等更高维度的多模态状态输入，从“生成式泛化运动基座”走向“多模态运动基座”，真正构建融合空间感知、多模态理解的具身运动中枢，补齐大模型无法真正进入物理世界的最后一块关键拼图。