MolmoSpaces由美国艾伦人工智能研究院（AI2）发起，是全球具身智能领域最具公信力的零样本评测基准之一。

该平台严格限定评测策略：禁止任何模型在DROID平台评测集上进行微调或领域自适应，所有模型须以推理时零样本（zero-shot）方式直接响应自然语言指令；同时，场景布局、机器人初始位姿、物体空间分布及相机参数均被锁定为固定配置，以“平均成功率”作为唯一排名指标，确保评测流程完全可复现。

与传统实验室演示不同，MolmoSpaces更关注模型在陌生环境下的泛化能力，这也是产业具身智能规模化落地的核心能力之一。

在此次评测中，Prime R0需要面对近100个完全不同的操作环境，覆盖室内、室外等多种场景；抓取目标既包括杯子、盒子等常规构型，也包括水果等体积较大、形态不规则物体，以及勺子、叉子、刀具等纤细物体，全面考验模型的空间理解能力、操作规划能力以及精细控制能力。

参与同场竞技的还包括NVIDIA 、MIT、普林斯顿大学等全球顶尖团队。值得一提的是，参与评测的NVIDIA Cosmos采用16B参数规模，而鹿明Prime R0参数量仅约2.8B，仍以综合成功率全球第一的成绩，验证了产业具身技术路线在大规模泛化场景中的核心优势。

Prime R0实现架构级革新，将世界模型动态演化预判能力深度融合VLA语义决策框架，使模型在每一次实时动作决策中自主生成物理行为后置演化趋势预判，形成“语义理解 + 行为执行 + 态势预判”的三位一体全域决策闭环。

该能力依托四大自研核心模块构建，包括时序自适应动作生成、统一几何动作表征、轻量化隐式物理预判与MoE专家网络，从根本上突破“感知驱动动作”的旧范式。

MolmoSpaces全球TOP1结果，是对该融合路线的实证检验。

在工业应用层面，模型能力不等同于产业价值。

能够在实验室完成演示的具身模型，并不一定能够适应真实工厂对节拍、良率、稳定性与部署成本的要求。

Prime R0从诞生之初即面向产业场景设计，核心逻辑并非追求“更大参数”，而是实现“更强生产力”。

围绕工业核心需求，Prime R0针对算力成本、产线实时性、设备任务兼容性与量产稳定性进行系统设计，实现对真实产线需求的全方位匹配，包括：

Prime R0的全球领先，并非单一模型能力结果，而是鹿明产业具身技术体系的阶段性成果。区别于行业围绕单模型能力竞争的路径，鹿明更关注产业规模化落地所需的完整基础设施构建。

为此，鹿明打造Lumos NexCore全域产业具身大体系，覆盖数据、模型、机器人本体与场景工具链，通过持续闭环迭代推动具身智能从能力验证走向规模化生产力释放。

鹿明机器人创始人兼CEO喻超表示： “Lumos NexCore是一套面向产业具身的操作系统。Prime R0是其第一个旗舰大脑，未来鹿明会持续迭代出更多模型，覆盖制造、物流等全场景，最终成为全球工业机器人的标配底座。”

在多类高难度真实工况中，搭载Lumos Touch机械臂的鹿明Prime R0已完成验证：

实现柔性织物自主规整

双臂协同空间轨迹联动，完成精密小件全流程自主收纳

依靠托少样本泛化能力，仅80组标注样本

即可完成杂乱物料密闭空间规整作业

如果说大模型正在重塑数字世界，那么产业具身智能正在重塑物理世界。而随着Prime R0在国际权威评测中取得领先成绩，鹿明正在证明：中国企业不仅能够在全球具身智能竞争中实现突围，更有机会定义下一代产业具身智能基础设施。