具身智能

本文重新解读埃德蒙·伯克利与大卫·海瑟曼在机器智能领域的贡献，指出其将符号逻辑作为机器设计语言的实践思想，为具身机器人认知提供了仍待验证的架构路径。

魔芯科技在国家具身智能应用中试基地正式推出其自主研发的3D世界模型MoWorld，标志着国内在具身智能领域迈出重要一步。该模型旨在为AI系统构建可交互的物理环境理解与模拟能力。

光鉴科技发布面向具身智能的视觉感知解决方案，旨在为物理世界中的AI系统提供基础的视觉感知能力。

面壁智能近日开源了MiniCPM-Robot系列模型，这是一个参数规模为15亿的通用视觉语言动作模型，在具身智能领域展现出强劲竞争力。

在WAIC现场展示中，Magic-VLA K02成功完成叠箱封胶任务，解锁物理AI新技能，长程操作成功率超过90%。

研究人员提出UniTac模型，通过触觉信息增强视觉语言智能体，让机器人能够预测接触交互结果，入选ECCV 2026。

文远知行作为Robotaxi领域的先行者，正孵化具身智能基建项目，有望复制英伟达、宁德时代的产业路径。

无问芯穹与清华大学联合发布RLinf v0.3框架，从模型生态到真机部署实现五大能力跃升，旨在破解具身智能行业发展瓶颈。

研究者提出首个统一化具身智能寻人跟随基准UESF-Bench，解决现有基准将搜索与跟随任务割裂的问题，并推出SeekFollow-VLA框架实现任务自适应切换。

研究人员提出SPINE智能体框架，通过结构化工作流帮助非专家用户快速调试和部署双臂机器人，将操作成功率从75%提升至100%，显著降低对专业校准的依赖。

机器人公司逐际动力宣布完成新一轮2亿美元融资，创始人张巍认为，机器人技能的开发应基于商业价值与数据成本的权衡，而非单纯追求模型能力。

研究人员提出具身智能数据采集新范式，通过模拟人类肌肉与大脑的协同机制，提升智能体对物理世界的理解与适应能力。

研究团队将世界模型与因果技术结合，为具身智能系统赋予更接近真实世界的推理与决策能力，标志着AI在理解与交互环境方面取得重要进展。

研究人员提出MuSix框架，通过引入尺度感知的世界模型混合与演化机制，解决具身智能体在动态环境中多尺度推理与知识更新的难题。该框架在EmbodiedBench和HAZARD基准测试中表现优于现有方法。

英伟达开源机器人技能库，引入持续学习新范式，推动具身智能迈向技能时刻。

中国初创公司Loop发布的世界模型研究论文登上Hugging Face热门榜首，该研究探索AI如何通过反复推演理解世界运行规律，已获周鸿祎、陆奇等知名投资人青睐。

自变量科技宣布推出大湾区首个200亿参数具身智能大脑，并在两个月内连续完成四轮融资，由多家互联网巨头分别领投。

研究团队推出NormAct基准测试，发现多模态大语言模型在具身规划任务中，虽能完成67.3%的显性目标，但对隐藏社会规范的遵从率仅26.4%。

研究人员提出HIL-ResRL框架，通过人类交互式学习与残差强化学习结合，仅需一小时真机微调即可让视觉语言模型在复杂任务中成功率突破95%。

英伟达正式发布专为机器人设计的全栈操作系统，旨在为具身智能企业提供核心开发平台，自身不直接制造机器人。

2026年具身智能领域融资活跃，过半资金投向机器人“大脑”研发，行业呈现“百亿级”与“独角兽”并存的格局。