AI新闻

15:27

蚂蚁灵波开源具身智能技术基座方向重要成果LingBot-Depth模型

蚂蚁集团旗下灵波科技1月27日开源高精度空间感知模型LingBot-Depth，这是该公司在2025外滩大会后首次公布具身智能技术基座方向重要成果。该模型基于奥比中光Gemini330系列双目3D相机芯片级原始数据，专注于提升环境深度感知与三维空间理解能力。模型创新采用”掩码深度建模”技术，有效解决透明和反光物体的视觉感知难题。本周蚂蚁灵波将陆续开源多款具身智能方向模型。

在权威基准评测中，LingBot-Depth展现出代际级优势：相比主流模型，室内场景相对误差降低超70%，稀疏SfM任务RMSE误差降低约47%。灵波科技计划开源包含200万组真实世界深度数据的数据资产，并与奥比中光合作推出新一代深度相机。（广角观察）

来源：钛媒体

# 具身智能 # 多模态AI # 模型突破

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14:29

具身智能迎来“统考卷”：上海交通大学发布大规模开源测评集GM-100，致力推动行业标准化

上海交通大学发布大规模开源测评集GM-100，专为具身智能领域设计，涵盖100个任务与13,000条操作轨迹数据。该测评集不仅强调任务广度与评估深度，还引入了部分成功率和动作预测误差等多维指标，旨在推动行业标准化与透明化。其开放性举措包括提供详细任务说明、物料清单及真实操作轨迹数据，极大降低了研究门槛。

🔗 [核心配方]：https://github.com/SJTU-GM-100/GM-100

来源：量子位

# AI智能体 # 具身智能 # 模型突破

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13:06

物理AI基础设施供应商飞捷科思获近亿元Pre-A1轮融资

物理AI基础设施供应商飞捷科思完成近亿元Pre-A1轮融资，由经纬创投、东方富海领投，沐曦股份等跟投。资金将用于完善自研物理仿真引擎，推动具身智能数据生成、模型训练等核心应用落地，进一步强化技术壁垒与商业化进程。作为中国唯一攻克多物理场统一求解技术的厂商，飞捷科思引擎支持国产GPU并行计算，通过合成数据高效解决行业训练数据短缺问题，降低机器人研发成本。其联合复旦推出的FysicsWorld评测基准，已为物理AI提供标准化测试体系。（创投家CLUB）

来源：钛媒体

# AI训练 # 模型突破 # 物理AI

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11:47

机器人“大脑”60年进化史：基础模型五代进化与三大闭源流派

机器人基础模型正迎来范式革命，2025年被视为“具身智能元年”。从编程式到基于SLAM的方法、行为克隆、强化学习，再到如今的VLA（Vision-Language-Action）模型，机器人技术经历了多次迭代。VLA模型将视觉、语言和动作统一在一个神经网络中，实现了更高效的任务执行与常识推理。大语言模型的成熟使得机器人能够理解复杂指令并进行长线任务规划，推动了整个行业的快速发展。

来源：36氪

# VLA模型 # 具身智能 # 模型突破

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21:30

看遍CES2026：从21个AI硬件，看透AI落地的三个趋势

CES 2026 展示了 AI 硬件的三大趋势：物理AI与具身智能走向主舞台，端侧AI能力增强并实现生态协同，以及超级个性化服务开始具象化落地。这些趋势不仅预示着AI正以更实用的方式融入日常生活，还揭示了未来AI硬件将更加注重用户体验和实际问题解决。无论是能理解指令的机器人、还是通过骨传导技术享受音乐的棒棒糖，都展示了AI在不同场景下的无限可能。

来源：36氪

# 具身智能 # 物理AI # 端侧AI

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16:06

具身开源模型新王！千寻Spirit v1.5模型登顶 RoboChallenge，终结 Pi0.5领跑时代

千寻智能的Spirit v1.5模型以总分66.09，成功率50.33%的成绩登顶RoboChallenge榜单，超越了美国Physical Intelligence的Pi0.5。这标志着国产具身智能模型首次在该领域取得领先地位。Spirit v1.5不仅在插花、水果入篮等任务中表现优异，在贴胶带这类高难度任务上也实现了双倍于对手的成功率。其成功关键在于采用多样化预训练数据策略，大幅提升了模型对真实世界不确定性的适应能力。此开源项目为学界和产业界提供了全新的技术路径。

🔗 [开源武器库]：https://github.com/SpiritAI/Spirit-v1.5
🔗 [认知原点]：https://arxiv.org/abs/2601.04587

来源：量子位

# 具身智能 # 开源项目 # 模型突破

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14:51

具身智能开年最大融资，字节红杉领投10亿

具身智能领域迎来资本热潮，自变量机器人获10亿A++轮融资，由字节跳动、红杉中国领投。这标志着国内顶级互联网巨头对独立基础模型路线的高度认可。自变量的WALL-A系列大模型及量子系列机器人正逐步构建起一套可持续进化的具身智能体系，为未来机器人技术的发展奠定了坚实的基础。

🔗 [自变量官网]：https://www.x2robot.com/
🔗 [新闻详情]：https://mp.weixin.qq.com/s/92U2n8wyDxzXCxz8JHGoFQ

来源：量子位

# AI智能体 # 具身智能 # 模型突破

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14:13

2026年具身智能前瞻与警言

具身智能行业在2026年将迎来关键转折，资源配置向数据侧倾斜，消费级产品进入市场检验期，供应链成熟与专业分工明确化。企业需避免重复造轮子，聚焦于差异化竞争与现金流管理。技术发展将从模型转向数据驱动，解决数据采集难题成为当务之急。

来源：36氪

# AI智能体 # 具身智能 # 模型突破

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12:53

具身智能数据战开打！每个普通人都能上手，边采边筛，只投喂机器人爱吃的丨穹彻

具身智能数据采集迎来革命！RoboPocket让普通人也能随时随地贡献高质量训练数据，边采边筛确保每条数据都精准服务于模型进化。内置‘数据价值中枢系统’实时评估、引导与调度，显著提升模型在复杂环境下的执行鲁棒性与任务完成效率。这不仅解决了传统UMI方案的‘不可能三角’问题，更推动了数据采集从专业体系向社会化网络转变，为行业带来全新范式。

来源：量子位

# 具身智能 # 数据采集 # 模型训练

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09:02

字节、美团、阿里同时押注，自变量完成10亿元A++轮融资

据了解，自变量机器人宣布已完成10亿元A++轮融资。本轮融资由字节跳动、红杉中国、北京信息产业发展基金、深创投、南山战新投、锡创投等顶级投资机构及多元地方平台联合投资。据了解，这也是深创投AI基金成立以来的第一笔投资。值得关注的是，除字节外，自变量在此前的融资中也先后获得了美团、阿里的投资，是国内唯一同时被这三家互联网大厂投资的具身智能企业。 (第一财经)

来源：钛媒体

# AI智能体 # 具身智能 # 模型突破

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07:57

黄仁勋、杨元庆，给人工智能划了两个重点丨2026 CES观察

CES 2026揭示了AI的两大未来趋势：’物理人工智能’与’个人化人工智能’。前者强调AI与物理世界的深度融合，如英伟达推动的自动驾驶技术革新；后者则聚焦于打造更加个性化的智能助手，联想推出的Qira便是一个典型例子，它能够实现跨设备协作并逐步成为用户的数字分身。这两大方向不仅预示着AI技术的发展路径，也深刻影响着公众对AI的认知和期待。

来源：36氪

# 个人AI # 模型突破 # 物理AI

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15:36

加州大学伯克利 AI 竞速战队主席：物理AI仍在等待分水岭时刻

美西时间1月6日-8日，钛媒体CES 2026「Talk to the World」系列论坛在拉斯维加斯举办。会上，加州大学伯克利 AI 竞速战队主席、加州大学伯克利Vive增强现实中心创始执行主任、Hitch Open 世界AI竞速锦标赛裁判委员会主席Dr. Allen Yang表示，物理AI仍在等待它的分水岭时刻，主要原因是在于：首先，尽管强化学习造就了世界上最厉害的围棋选手，但仅靠强化学习，还不足以打造出像人类一样擅长驾驶的自动驾驶系统；其次，行为智能比语言智能更基础，在 CES 上大家已经听说了很多很棒的新工具，但物理人工智能需要更多的极端边缘案例，并且还要求极高的毫秒级低延迟性能。此外，在更多前沿应用场景中，根本没有机会为你的云端和互联网搭建现代化的基础设施。（CES 2026）

来源：钛媒体

# 多模态AI # 模型突破 # 物理AI

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10:36

CES 2026观察：算力寻找硬件载体，AI重构传统消费电子产业链

2026年CES聚焦’物理AI’，强调AI与现实世界的融合。芯片巨头如英伟达、AMD等发布多款高性能硬件加速AI发展。中国企业在机器人领域展现强劲实力，从人形机器人到专用型机器人均有突破。传统消费电子厂商也加速AI技术在新旧产品中的应用，智能眼镜成为独立终端趋势明显。汽车领域，吉利、长城等企业推出全域AI技术体系，推动车辆智能化升级。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 物理AI

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09:35

黑芝麻智能获武岳峰科创5亿元战略投资，拟用于端侧AI和具身智能｜独家

独家获悉，黑芝麻智能与知名产业投资机构武岳峰科创及其产业合作伙伴（上海虹桥小镇投资集团）达成战略投资意向。武岳峰领投的联合投资方预计将向黑芝麻智能提供合计5亿元人民币的长期战略投资。黑芝麻智能拟将该笔投资专项投入于端侧AI和具身智能产业链战略布局，通过投资、并购等方式整合拥有核心技术和产品的优质标的，加速黑芝麻智能的业务拓展和市场占领。（广角观察）

来源：钛媒体

# 具身智能 # 模型突破 # 端侧AI

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20:20

训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享

鹿明机器人联席CTO丁琰分享了具身智能数据采集的现状与挑战，强调UMI（Universal Manipulation Interface）在解决数据难题中的关键作用。他指出，许多团队在训练阶段遇到的问题实则源于数据生成阶段，高质量、可复现的数据是训出有效模型的前提。鹿明推出的FastUMI Pro产品，通过高精度空间定位和多模态输入支持，为不同形态机器人提供通用接口，以应对成本高昂、效率低下等痛点，推动具身智能行业的发展。

来源：量子位

# 具身智能 # 数据采集 # 模型训练

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19:02

开源“裸考”真实世界，国产具身智能基座模型拿下全球第二！

国产具身智能基座模型WALL-OSS在RoboChallenge真实世界评测中取得全球第二，展示了其在多任务执行中的强大能力。该模型采用共享注意力+专家分流架构，通过阶段式训练策略克服了灾难性遗忘和模态解耦难题，实现了认知与动作的高效整合。作为开源项目，WALL-OSS提供了从训练到部署的完整支持，促进了具身智能领域的透明化发展。

来源：量子位

# 具身智能 # 开源项目 # 模型突破

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21:41

具身智能2025：从“玩具”到“同事”，一场瞩目的成人礼

2025年，具身智能成为科技与产业领域的关键趋势，首次被写入《政府工作报告》。该技术通过物理实践、物理模拟器和世界模型协同驱动，实现多层次端到端的决策能力。多模态大模型在其中扮演重要角色，推动机器人从虚拟走向实体应用。尽管面临数据规模等挑战，具身智能已在制造、医疗等多个领域实现商业落地，但需警惕市场过热及核心技术不足的风险。

来源：36氪

# 具身智能 # 多模态AI # 模型突破

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20:06

黄仁勋定调，“物理AI”吹响号角

英伟达CEO黄仁勋在2026年CES上提出’物理AI’概念，强调AI从理解语言进化至理解物理世界。预测到2026年将出现能力达人类级别的机器人，标志着AI进入能理解重力、摩擦等物理定律，并与现实世界合理交互的新阶段。这一转变依赖于可规模化部署的完整工业能力而非单一模型突破。尽管前景广阔，但实现过程中仍面临高质量数据获取、模拟与现实差距及技术生态壁垒等挑战。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 物理AI

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18:43

Mobileye砸63亿杀入具身智能，百辆Robotaxi今年Q3进美国

Mobileye斥资63亿元收购人形机器人公司Mentee Robotics，旨在通过整合自动驾驶AI训练基础设施与人形机器人研发能力，实现物理AI布局。此举标志着Mobileye从智能驾驶向更广泛的‘物理AI’转型，涵盖多模态感知、动态规划与决策等技术共享，以应对复杂非结构化场景挑战。预计2028年将大规模部署人形机器人于物流中心、装配厂等领域，推动具身智能商业化进程。

来源：36氪

# 具身智能 # 多模态AI # 模型突破

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08:48

中信建投：人形机器人板块处于底部反弹阶段，预期上修有待新催化或量产进展验证

中信建投指出，特斯拉正引领全球“物理AI”产业变革，人形机器人作为其核心支柱之一，与智能驾驶共享FSD端到端大模型等技术底座，开启“数据-算法-硬件”闭环迭代。本周板块情绪持续回暖，催化一方面来自特斯拉Optimus V3 Q1发布在即、Gen3量产规划明确，另一方面，产业节奏进入实质兑现期。中信建投认为板块处于底部反弹阶段，市场持续博弈特斯拉2026年底百万台产线落地前景，预期上修有待新催化或量产进展验证。（广角观察）

来源：钛媒体

# 人形机器人 # 模型突破 # 物理AI

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