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具身智能 最新动态

AI 走进物理世界:人形机器人、具身基础模型与真实环境操作能力的进展追踪。

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精选归档 · 第 14 页

10月13日周二第 261–280 条
  1. 钛媒体56

    王兴兴预判具身智能技术拐点或在一到两年内到来

    宇树科技创始人王兴兴预判,具身智能的技术拐点快则一到两年内到来,并认为明年 GPT-7 可能突破相关问题。他称 GPT-6 在机器人任务测试中效果不错,但复杂物理交互仍是难点;工厂规模化应用还受泛化性和效率制约。文章判断,商业服务可能比工业和家庭场景更早落地。

  2. 钛媒体60

    AI数据采集正在形成一条产业链

    具身智能的数据需求催生了从采集、标注到交易的产业链,普通人通过佩戴轻量设备记录生活和工作中的动作,成为数据采集者。文中称,2026年有15家独立具身数据服务商融资约44.7亿元,众包采集平台也在扩展;与此同时,数据价格下跌、层层转包和劳动者知情同意不足等问题随之出现。

  3. 钛媒体56

    科沃斯机器人投资布局分化:仙工智能上市获益,智橙动力申请预重整

    科沃斯投资的泳池清洁机器人公司智橙动力进入预重整程序,其母公司称仍在正常经营;这笔投资的账面价值从2500万元降至2026年6月底的约2080万元。文章分析,泳池机器人的季节性需求、库存和渠道账期会带来现金流压力。与此同时,仙工智能上市对科沃斯2026年上半年净利润影响约1.82亿元,睿尔曼股权公允价值变动影响约2.24亿元,两项合计约4.05亿元。

  4. 钛媒体34

    【钛晨报】证监会将探索更适配创新型中小企业的制度和实践;新能源汽车出口退税率将下调

    证监会表示,将推动北交所与新三板一体化高质量发展,探索更适配创新型中小企业的制度和实践。财政部、税务总局明确,自2027年4月1日起,新能源汽车增值税出口退税率由13%下调至9%。此外,乘联分会数据显示,9月新能源乘用车出口55.8万辆,同比增长163.5%。

  5. 量子位25

    思灵机器人 Agile Robots 携 12 款展品亮相 2026 工博会,展示具身智能产业应用

    思灵机器人 Agile Robots 携 12 款展品亮相第 26 届中国国际工业博览会,展示从人形机器人、具身模型到工业落地的全栈能力。重点展品包括 Mobile FR3 Duo 双臂移动科研平台、AI 理疗康养机器人和摄影机器人,覆盖真实机器人测试、理疗服务与拍摄运镜等场景。展品还包括汽车线束整理、视触觉分拣、遥操作和灵巧手等方案。

  6. 量子位71

    2026年全球机器人与物理AI企业融资近480亿美元,资本布局扩展至训练数据和应用

    截至2026年10月8日,全球机器人和物理AI企业年内累计融资接近480亿美元,约为2025年全年的1.7倍。资金覆盖机器人本体、通用智能系统、训练设施和实际应用,融资也日益集中于头部企业;文章进一步梳理了企业采集人类动作数据、建设机器人训练设施及借助商业部署积累数据的做法。

10月12日周一
  1. Investing.com · 股市60

    报道称DeepSeek拟领投前腾讯科学家创办的机器人初创公司Winverse AI

    据彭博社报道,DeepSeek已同意领投Winverse AI数千万美元的种子轮融资;该公司由前腾讯科学家胡瀚于2026年创立,致力于开发机器人人工智能。若按当前方案完成,Winverse AI投后估值约为$400 million,但交易尚未敲定,估值和投资方等细节仍可能变化。

  2. 华尔街见闻·要闻36

    均普智能发布工业具身智能全栈平台 Primus Stack

    均普智能发布工业具身智能全栈平台 Primus Stack,覆盖数据采集、模型训练、技能开发到产线交付的全流程。平台由数据采集模块、数据与模型闭环模块、开发套件和自主作业方案组成,是一套“大脑+小脑”协同工作的产品体系,兼顾产线端稳定执行和云端持续进化。

  3. 36氪33

    优必选上榜《财富》2026年全球未来成长120强,位列全球第11、中国企业第一

    优必选入选《财富》与波士顿咨询联合发布的2026年全球未来成长120强,以总分115位列全球第11,是榜单中排名最高的中国企业。优必选2026上半年营收12.7亿元,同比增长104.2%;人形机器人销量同比上涨268.3%,全尺寸具身智能人形机器人收入和销量分别同比增长1445%和1946.7%。

  4. 钛媒体44

    王鹏伟:当下的世界模型都只学到了片面的世界

    王鹏伟认为,当前以语言、像素、三维结构和视觉表征为中心的世界模型都只建模了单点或单一模态,因而对世界的理解片面。智源研究院的悟界·RoboBrain Orca以Next State Prediction预测状态演化,并结合有意识与无意识学习;其训练使用约12.5万个小时的互联网视频数据和约130m条事件级状态转移数据,预训练未使用action数据。