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以下是具身智能相关的文章

2026-02-20
深度学习研究人员的“圣杯”：通用具身智能体如何改变AI格局？具身智能体（Embodied AI agents）被誉为AI研究的“圣杯”，它代表了人工智能从纯粹的数字世界走向物理世界的关键一步。研究人员正致力于开发能够理解、推理并与真实物理环境进行交互的AI系统。与传统LLMs不同，这些智能体需要整合视觉、触觉、听觉等多种感官数据，并在复杂、动态的现实世界中执行任务。成功实现具身智能，将彻底改变机器人学、自动化和人机交互的未来，推动AI在工业、家庭和医疗领域的广泛应用，其影响力和潜力巨大。
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2026-02-20
宇树科技创始人王兴兴：最大的对手是我们自己，强调具身智能的运动能力在2026年春晚以“武BOT”震撼表演刷屏后，宇树科技创始人王兴兴明确指出，公司最大的对手并非同行，而是自身。他强调“超越宇树”的核心在于持续突破技术边界，拒绝重复既有成就，并将前沿技术落地于真实场景以创造产业价值。此次表演从“跳舞”转向高难度的“武术”，旨在通过极限动作挑战团队能力，并在高速跑位、极限动作执行以及集群控制（24台机器人同步误差控制在0.1秒内）等方面实现了全球性跃升。王兴兴认为，运动能力是具身智能的“先决条件”，是实现商业化落地的关键支撑。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-02-20
宇树科技CEO王兴兴：具身智能时代的牛顿尚未诞生宇树科技创始人兼CEO王兴兴在近期采访中指出，具身智能时代的核心挑战在于AI模型自身的泛化能力和通用性不足。他直言，目前这个时代的“牛顿”尚未出现，技术仍处于较为粗犷的阶段。当前AI模型在特定场景下准确率虽高，但对场景的微小变化非常敏感，成功率会急剧下降。王兴兴认为，如果未来几年在具身智能AI模型和机器人技术上实现突破，其行业热度将远超移动互联网，甚至达到百倍或千倍的增长。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2026-02-10
北京亦庄汇聚300余家机器人企业，产业规模超百亿北京亦庄正成为机器人产业的热土，汇聚了300多家相关企业，形成百亿级产业链。通过举办人形机器人马拉松、辩论赛等活动以赛促技，并推出“具身智能机器人十条”等硬核政策，亦庄正构建以“1+6”产业体系为核心的机器人生态，致力于成为具身智能产业高地。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2026-02-09
预测自我中心视频：基于人类动作的PEVA模型本文介绍了PEVA（Predicting Ego-centric Video from human Actions）模型，它是一个世界模型，专注于从身体动作预测第一人称视角的视频。PEVA利用高维度的运动捕捉数据来生成原子动作、模拟反事实场景和支持长视频生成，为具身智能体的世界建模提供了新的视角。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-02-01
具身智能：南京的进阶之路南京凭借深厚的科研底蕴和产业基础，在具身智能这一新兴赛道上快速崛起。文章深入探讨了南京从早期机器人研制到如今产业集群的演变历程，特别关注了AI技术如何为机器人赋予“聪明大脑”，以及政府如何通过开放真实应用场景加速产业布局，助力南京跻身全国具身智能第一方阵。
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2026-01-31
Stripe老兵Lachy Groom的新赌注：打造硅谷最热门的机器人“大脑” Physical Intelligence这家初创公司正致力于构建通用的机器人基础模型，被誉为机器人的“ChatGPT”。由Stripe前员工Lachy Groom创立，该公司获得了超过10亿美元的融资，并拒绝短期商业化，专注于开发能适应任何硬件平台和任务的通用智能。
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2026-01-31
北京首个人形机器人中试验证平台启动，首批1000台定制样机下线北京市首个人形机器人中试验证平台于1月29日在北京亦庄正式启动，并同步下线了第1000台客户定制化人形机器人样机。该平台旨在服务具身智能机器人行业从小批量试制到规模化量产的需求，年产能可达5000台套，将有效缩短技术迭代周期，推动人形机器人产业发展。
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- AI行业应用
2026-01-30
在生产环境中部署具身AI之前的7个重要考虑因素
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-29
特斯拉据悉将停产Model S和Model X，以专注于机器人业务据可靠消息人士透露，特斯拉正计划从2025年起逐步淘汰其旗舰电动汽车Model S和Model X的生产线。此举旨在将公司资源和工程精力集中转移至更为关键的自动驾驶技术和擎人机器人（Optimus）项目上。业内分析认为，尽管Model S和Model X仍是特斯拉品牌的重要组成部分，但公司战略重心正加速向人工智能驱动的具身智能方向倾斜。此次转型标志着特斯拉汽车业务的重大战略调整，预示着未来将更侧重于机器人和AI商业化落地。
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- AI新闻/评测
2026-01-28
预测自我中心视频：基于人类动作（PEVA）本文介绍了PEVA（Predicting Ego-centric Video from human Actions）模型，它专注于为具身智能体学习世界模型。PEVA能够根据过去视频帧和指定的三维姿态变化的动作，预测下一帧的自我中心视角视频，实现了原子动作生成、反事实模拟和长视频生成。
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2026-01-26
贾跃亭：法拉第未来当前股价被严重低估，目标价5美元法拉第未来（FF）创始人贾跃亭近日发文披露公司最新动态，强调当前股价被严重低估。他指出，全球资管巨头贝莱德已增持FFAI股票达40%，同时华尔街机构给予“买入”评级，目标价定为5美元。在业务方面，FF正积极布局机器人领域，目标成为美国首家实现人形机器人量产交付并保持毛利为正的企业。首款EAI机器人产品已通过美国法规认证，即将启动销售，标志着公司在具身智能机器人商业化方面取得突破性进展。
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- AI新闻/评测
2026-01-25
首款骁龙8E5大折叠+机器人手机荣耀MWC2026双旗舰来了荣耀宣布将在MWC2026展会上发布两大重磅新品：全球首款搭载骁龙8E5旗舰平台的折叠屏手机荣耀Magic V6，以及行业首款机器人手机荣耀ROBOT PHONE。Magic V6配备7000mAh电池和2亿像素主摄，树立了折叠屏在性能和续航上的新标杆。ROBOT PHONE则集成了隐藏式机械臂云台和具备情感感知的端侧大模型YOYO，实现了手机与具身智能的深度融合。这两款产品预示着荣耀在高端市场和AI终端形态创新上的强劲布局。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2026-01-25
从索尼到托尼：生成式AI时代的创意挑战生成式AI正以前所未有的速度重塑创意产业格局，但这种颠覆性变革也带来了深刻的挑战与机遇。文章探讨了AI在文本、图像、音频等领域对传统创作者生产力带来的影响，并分析了创意界对“AI Slop”（AI垃圾内容）泛滥的担忧。同时，面对技术巨头如苹果公司在AI战略上的谨慎部署，以及初创公司在特定领域（如具身智能）的探索，我们必须重新审视创意的定义与价值。未来的创意生态需要创作者、技术平台和监管机构共同努力，确保AI成为赋能而非取代人类创意的工具。
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2026-01-22
苹果首款AI智能家居中枢爆料：带屏幕、会转头，最早今年春季登场据The Information爆料，苹果计划最快在今年春季推出其首款AI智能家居中枢，该设备集成了小型显示屏和高保真扬声器。这款新品的最大亮点在于引入了“机器人旋转底座”，使其能够根据用户声音或动作自动转向，实现了具身智能的关键一步。此举旨在通过物理转动提供更自然的视频通话视角，并赋予AI助手一种“视觉人格”，从而显著提升用户交互的沉浸感和自然度。该设备预计将配合iOS 26.4发布，有望重新定义智能家居的控制中心体验。
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- AI行业应用
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2026-01-16
通过人类动作预测自我中心视频（PEVA）伯克利AI研究院发布了PEVA（通过人类动作预测自我中心视频）模型，旨在为具身智能体构建世界模型。PEVA基于大规模数据集Nymeria进行训练，能够以第一人称视角，根据全身运动控制信号生成逼真的未来视频帧，支持原子动作模拟、反事实推理和长视频生成，是具身智能预测领域的重要进展。
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2026-01-10
CES 2026 聚焦“物理AI”与机器人，机器人，机器人在聊天机器人和图像生成器多年之后，AI终于走出了屏幕。在CES 2026上，这一转变变得不可忽视。本文聚焦于展会上主导的“物理AI”和机器人技术，包括波士顿动力的新款Atlas人形机器人以及AI驱动的制冰机，探讨AI如何从纯粹的软件能力走向实体世界中的实际应用。
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2026-01-09
AI治理全球化、具身智能化：中央广播电视总台发布2026年人工智能十大趋势中央广播电视总台联合多家机构发布了2026年人工智能十大趋势，描绘了未来AI发展的关键方向。报告指出，AI治理将趋向全球化合作，同时智能算力规模化和AI应用主流化将成为核心驱动力。特别强调了AI智能体在企业级业务中的规模化部署，以及多模态技术的实用化进展。此外，具身智能化的融合趋势预示着机器人与现实世界的深度交互将加速，为制造业、仓储和家庭服务等领域带来变革性产品。
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2026-01-08
从仓库到钱包：最新零售与CPG人工智能现状调查揭示AI如何重塑供应链和客户体验 NVIDIA第三年度零售与CPG人工智能现状调查显示，90%的零售商计划在2026年增加AI预算，重点关注开源模型、软件、以及具身智能（Agentic AI）和物理AI。报告揭示了AI在提升供应链效率、个性化客户体验方面的显著业务影响和快速成熟趋势。
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2026-01-06
英伟达发布新的物理AI模型，全球合作伙伴推出下一代机器人英伟达重磅发布了新的物理AI模型系列，包括物理语言、视觉和动作模型，旨在驱动下一代具身AI和机器人技术。全球合作伙伴如丰田、ABB等正利用这些模型，在Omniverse平台上开发出能理解复杂指令并适应真实环境的下一代智能机器人。
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