好的，我现在要分析这篇关于“悟界”系列大模型的文章。首先通读全文，发现文章结构清晰，分为四个主要技术方向：原生多模态与世界模型、具身智能、全原子级建模以及结语部分。 第一部分提到原生多模态技术，比如RoboOS 2.0框架通过开源降低开发门槛，让开发者一键部署机器人技能。这里需要理解“应用商店”模式在具身智能领域的创新，以及性能提升30%的具体技术细节。 第二部分聚焦全原子级建模，OpenComplex2模型能预测蛋白质动态结构，这让我想到它如何结合扩散生成式建模和实验数据，从原子层面解析分子行为。需要对比传统方法，说明其突破性。 第三部分讲具身智能，RoboBrain 2.0在空间推理和任务规划上的进步，比如74%的准确率提升，这说明模型从依赖Prompt进化为多本体协同规划系统，这对机器人自主操作能力是重大提升。 结语部分总结了智源从认知智能转向具身智能与科学智能的战略布局，这里要体会“四大方向协同布局”的意义，以及对整个AI社区的影响。 整体来看，文章通过具体技术指标和应用场景，展示了大模型从语言建模向物理世界建模的延伸，这种从宏观到微观的覆盖，体现了AI技术的深度拓展。需要重点分析各技术点如何相互支撑，形成完整的AI生态系统。