物理AI的“地基” 具身智能热了三年,融资一轮比一轮大,但整体进展远不如预期:2026年过半,我们仍然在等待物理AI的“ChatGPT时刻”。
1、leyuapp 这款基于软体机器人思路设计的机械手,还具备抗冲击、安全、耐灰尘和液体、制造成本低等特点,为后来柔顺机器人手的发展奠定了基础。
行业规律通常是:学术界先释放信号,工业界找到更本质的问题并进行Scaling,随后该方向的学术空间收窄,研究者再去寻找新的前沿——目前灵巧手可能就是学术界新的栖息地。leyuappWeakness Mining:从失败轨迹挖弱点 系统先让当前Harness驱动固定模型完成一批任务,记录完整执行轨迹、工具调用和评测结果。
2、黑洞当放大镜,MIT等新模型从引力波中找出「可疑印记」
新的生产力,也在催生新的生产关系。

3、不加息!欧洲央行按兵不动,但警告能源冲击通胀影响尚未完全显现
它基于工业真机数据训练的多模态MoE基座模型,负责理解订单需求、工艺流程以及现场全局状态。
4、南京某数码商铺一夜之间被台风撕碎?警方辟谣
为什么大家都在争「大脑」?这背后其实是一个逐渐成型的共识:具身智能真正的瓶颈,从来不在身体,在大脑。
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在商汤联合创始人、首席科学家林达华与量子位的交流过程中,他表示: 由此,进入U1 Pro后,这套流程进一步扩展成一条闭环: 理解目标、规划任务、组织信息、生成内容、检查问题、持续修正,最后完成交付。
出现在邮件草稿里。
尤其是世界模型这块底座,一头连着游戏和视频;另一头,第一次连上了实体机器人。
6、从上海的热闹,看世界的前途
Anthropic给的数字指向同一个方向:AI能扛的任务时长,每四个月翻一倍;它的工程师如今每季度产出的代码,是过去的八倍。
Andrew在WAIC演讲时秀了一个案例:用户拍一张打乱的魔方照片发过去,模型识别状态、算法求解、生成可交互的3D还原指南——这需要视觉理解、算法、Agent工具调用和GenUI四种能力联动。
7、中国男篮顺利晋级,淘汰两大嫡系混子球员,征召徐杰三大主力
它画图时要同时做到三件事: 第一,像一个手机端真实微信文章页面,有顶部导航、账号信息、标题区、首图和互动按钮 第二,能自然露出量子位的账号信息和科技媒体调性; 第三,还能把Qwen-Image-3.0这篇实测文章包装成一条足够想点开的推送。
获奖论文是二人于2014年发表的A Novel Type of Compliant, Underactuated Robotic Hand for Dexterous Grasping。
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架构上,Riemann-1.0基于扩散架构,提出了全因果动作-视频联合建模框架,把视觉动态、环境状态和机器人动作序列,放进同一个生成过程中统一学习。
在这篇关于王虹学习方法论的报道末尾写道:“听说明年4月北大将举行改系考试,王虹现在就开始预习北大的数学教程。
装备行业的特点是,下游扩张时订单爆满,收缩时订单确认周期变慢,应收账款是最大的风险。
9、某高校“室友买刀准备砍人”?假的,当地警方已辟谣
去年WAIC上,机器人本体是绝对的C位,但鲜少有人关注丝杠、减速器、编码器这些核心组件的名字。
但现实里的工作很少能被一条提示词讲清楚,它还和半年前写过的报告、昨天开过的会议,以及老板反复强调的偏好有关。
10、UAW主席选举前遭背刺陷贪腐,费恩指对手窃选舞弊
大企业要主动限制自身权力的滥用,搭建起让竞争对手都能进行理性对话的平台,将对抗性竞争转化为基于规则的协调,带头实现整个行业的价值修复。
首期投放的1000套设备,满产状态下每年能采集100万小时数据。
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在此之前,由于不同机器人形态差异大,单独训练成本太高,整个行业长期困在「一机一模、一场一训」的低效范式里。
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行业协会不仅是行业规则的制定者与执行者,更是行业长期健康发展的守护者,它的核心使命是通过建立公平的竞争环境、遏制短期利益驱动的恶性竞争行为,引导企业从负和博弈走向共生共赢。
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可插拔记忆让知识更新更轻量,共享推理让跨学科能力不必从头训练。奕帆传动(301023.SZ):拟推2026年限制性股票激励计划但这些路线仍各有边界:传感器异构让数据难以互通,触觉理解、生成与动作应用也往往分散在不同模型中。
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WAM‑TTT要解决的就是这个问题。
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开发者十几年积累下来的开发习惯、代码资产、社区经验和工具生态,构成了一道比制程更难跨越的墙。
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如果说Harness解决的是“AI能不能在真实环境里干活”的问题,那loop解决的就是“AI能不能在这个环境里持续干活、自己推进任务、不需要人一步步盯着”的问题。
可进入回归分析后,显著性覆盖程度下降到34%—37%;当研究者尝试用这些数据恢复国家类型时,结果又接近随机。
但通用记忆层天然要求中立。
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他们还有激情和未完成的使命感,还能做很多事情,“孵化”他们,成为明星项目。
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中数睿智属于后者。
说到底,它试图打造的是一个负责理解环境、预测变化的「通用世界大脑」,然后通过不同机器人的动作适配器,把这种理解转化为具体的执行能力。
而「怎么把一项技术逼过实用门槛」,恰恰是讯飞过去十几年做得最多的一件事。
加上 OpenRouter,Stripe 的意图浮出水面:选模型、计费、收款,一条链路全打通。
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