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Insider Brief Nscale has signed a multi-year partnership with humanoid robotics company Figure that could deploy up to 100,000 Nvidia GPUs, with an initial $3.5 billion compute commitment to support Figure’s next generation of humanoid robots. According to the companies, the agreement could grow to more than $6 billion of compute and initial GPUs using […]

8 月 19 日，北京亦庄的空气里飘着一种奇怪的兴奋，这是 2026 世界机器人大会开幕的日子。300 多家企业、2000 多件展品，几乎把具身智能行业能拿出的东西都搬到了这里：大模型、本体、关键零部件、数据，应有尽有。 开幕当天，宇树科技敲钟上市，盘中市值一度冲破 4000 亿元，这可能是过去十年，中国机器人行业最接近「资本狂欢」的一天。过去，机器人公司更多活在实验室、融资新闻和 Demo 视频里；而宇树的上市，第一次给这个仍处在早期的赛道钉下了一个资本锚点。 除此之外，云深处科技进入交易所受理或审核环节；智元机器人则于 2026 年 7 月确认启动赴港上市流程。一级市场的热，正在向二级市场传导，具身智能不再只是技术想象，也开始被要求回答收入、交付、毛利和规模化的问题。 逛完整个展区，跟我们此前预料的一样，今年没有让所有人「哇」的时刻，更多的是 demo 的展示。宇树没有展示刚刚发布的、原地跳高 2 米、奔跑速度 12.66 米/秒的「超人」，展台上更多是已有产品在解锁新动作；众擎把八角笼搬进了会场，维他动力用二次元偶像的方式整活……热闹是真热闹，但很少有人再讲「颠覆性突破」这四个字…

Insider Brief A KAIST research team reports using machine learning to develop a material that can stretch like rubber but is also 3D-printable. “This research is significant as it shows that combining researchers’ experimental data with artificial intelligence can efficiently identify optimal material combinations that were previously difficult to find,” said professor Seungchul Lee, who […]

2026年9月2日，由灵心巧手与星源智共同发起，联合奥比中光、法奥机器人、福莱新材、禾赛科技、华威科、览沃科技、朗毅机器人、灵猴机器人、珞石机器人、迈尔微视、钕娲创造、泉智博、森云智能、速腾聚创、他山、无问智科、讯飞机器人超脑平台、鑫精诚、移远通信、知行具身、纵贯线等20余家产业链核心企业组成的“中国具身智能Tier1产业联盟”正式成立。 联盟成员完整覆盖具身大脑、灵巧手、语音交互、视觉感知、激光雷达、机械臂、移动底盘、无线通信、热管理、传感器等关键环节。作为联盟创始成员，灵心巧手将与联盟企业，围绕跨硬件适配、跨本体部署、场景验证三大主轴，推动具身智能从“单点领先”迈向“系统领先”。 产业浪潮已至，中国具身智能Tier1产业联盟应势而生 具身智能正加速走出实验室，步入工业制造、物流仓储、商业服务等千行百业的真实场景。然而，产业的规模化落地从来不是某一项单点技术的胜利，而是感知、决策、执行等软硬件链条的全栈协同。 雷峰网观察到，当前行业正面临一系列共性挑战：灵巧手、视觉模组、激光雷达、机械臂、移动底盘等关键部件来自不同厂商，硬件接口不统一，集成适配成本居高不下；真机操作数据、视觉感知数据…

近日，物理AI研发公司ZINOVA基于逐际动力TRON 2双臂具身机器人，联合建筑机器人公司RIC Robotics完成了混凝土倾覆板（Tilt-up Construction）缩比施工场景演示，覆盖支模组框、多层钢筋铺设与绑扎等核心工序。雷峰网了解到，此次POC验证了具身机器人使用现有工具参与复杂施工流程的可行性，也是垂直行业创新企业基于通用机器人平台开发行业应用的又一次原创性实践。 TRON 2双臂具身机器人创新构型完成混凝土倾覆板缩比施工场景演示 ZINOVA探索工具智能，让机器人“学会用工具” ZINOVA是一家专注物理AI的研发公司，核心研究方向是工具智能（Tool Intelligence）——让机器人能够识别、抓取并感知现实世界中已有的工具，真正参与线下的生产性工作。其研究围绕三个维度展开：Grasp（通用工具抓取）、Feel（TEISI感知接口，采集工具与环境交互中的力、扭矩、振动、阻力等数据）以及Form（探索针对具体任务的机器人形态）。三者共同构成可跨工具、跨任务、跨机器人形态迁移的工具智能体系。ZINOVA的路径并非为每一个工种制造一台专用机器人，而是让同一套工具…

单图直出场景，顶会最佳论文落地

Gemini 领跑，GPT表现平平，国立清华、英伟达提出双奖励孪生网络，告别算力焦虑。 作者丨张 璐 编辑丨幸丽娟 VLM大模型（VLM）在静态视觉与推理任务上已展现出强悍能力。然而在具身智能领域，当模型需要面对复杂的动态交互与机械臂控制时，它们能否准确评估智能体的动作与画面变化，依然是一个待检验的问题。 过去不少人以为，能“看懂画面”就意味着能“当好教练”。但对具身智能来说，从识别场景到精准评估动作进展，完全是两码事。 为了厘清各大模型在真实动作评估中的底细，国立清华大学与 NVIDIA 联合团队在最新研究《VLM-AR3L: Vision-Language Models for Absolute and Relative Rewards in Reinforcement Learning》中，把 Gemini 2.0、GPT-4.1 等主流大模型拉进同一个考场，对它们的视觉裁决能力做了一场综合评估。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2607.00483 01 考场设计：四大仿真套件、 10 大场景与“看图判进展”规则 研究团队选用的 10 个典型任务，涵盖了具…

给模型做一次脑部“CT”，低成本重塑真实空间智能。 作者丨张 璐 编辑丨幸丽娟 先来看一道简单的多模态大模型视觉考题： 观察给出的几张室内多视角照片，请回答：从图 1 的视角来看，蓝色椅面的办公椅右边是什么？ A. 单人沙发以及旁边的一张小桌子 B. 摆着微波炉的桌子 C. 小厨房 D. 蓝色垃圾桶 Qwen2.5-VL-7B精准选择了正确答案 A；LLaVA-OneVision-8B却选了 D。 按照以往的习惯，我们大概率会把原因归咎于模型在做多视角坐标转换时逻辑迷航了，或者它的空间推理能力不够，把左右相对位置搞混了。 但中山大学团队却在论文《SpatialSV: Internalizing Interpretable 3D Spatial Awareness in MLLMs via Task-Oriented Visual Supervision》中，给出了一个意想不到的答案。 研究团队像给模型做脑部 CT 诊断一样，提取出 LLaVA 在推理生成时的中间隐藏层特征，渲染成了一张 3D 空间点云图。 瞬间真相大白：在 LLaVA 脑海里建构的三维几何画卷中，那张作为关键参照物的“…

大模型竞争开始拼组织，这一次轮到字节。 8 月 19 日，据晚点 Late Post 报道，Seed 基础模型团队新设 Pretrain Data（预训练数据）、Horizon RL（强化学习）、Product Posttrain-Work（面向办公场景的产品后训练）和 Product Posttrain-Chat（面向对话场景的产品后训练）四个一级部门，分别由李成刚、唐晟宇、秦禹嘉、朱文佳等人负责，均向吴永辉汇报。 雷峰网了解到，四个新部门之下的分支架构与带队人选也已落定，而这些更细的调整，或许更能透露出此次组织变动背后的真实意图。 01 数据和RL开始集中 先看模型能力侧的两个部门。 有接近字节的人士称，Pretrain Data 由原先分散在文本、编程、视觉理解和语音方向的预训练数据团队合并而来，下设文本预训练（沈科）、代码预训练（Xia Xiao）、视觉预训练（林毅）和语音预训练四个分支，统一为 Omni 全模态模型和超大模型供给数据； 负责人李成刚是清华机械系本硕，曾从 0 到 1 搭建字节搜索系统，先后负责今日头条网页搜索和 TikTok 视频搜索的技术工作，其麾下沈科 2…

过去很长一段时间，数据库的目标足够明确：把数据存稳、查快，并在业务高峰时扛住压力。 但 AI 正在改写这个命题。向量、图、多模态等新数据对象进入生产链路，GPU、RDMA 等异构硬件成为系统设计变量；更关键的是，AI Agent 开始像一位持续工作的“新用户”——它会检索、推理、调用工具，也会把任务进度、记忆和上下文不断写回系统。相比一次 SQL 查询，这是一条更长、更动态、也更难预测的任务链路。 在腾讯云数据库 DBTalk“顶会三连击：2026 国际顶会论文权威解读”中，中国人民大学张峰教授、浙江大学李环研究员、华东师范大学杨程程研究员，分别从系统演进、云原生数据基础设施、测试与测评三个方向，给出了最新观察。三个议题最后汇成同一个问题：当负载被 AI 改写，数据库该如何重新设计？ 从压缩格式到异构执行，优化要沿着数据路径展开 数据库的基本能力没有改变。存储、索引、查询、事务与并发控制，仍然是系统的地基。 但向量检索、RAG、模型状态等新对象，已经很难再被视为外围能力。它们正进入数据库内核，并反过来影响数据表示、存储格式、优化器与执行引擎的设计。 张峰将视角放在数据库内核的协同演进上…

故宫文创被反复当成‘长红案例’研究，正因为它点破了爆款与长红的差别：爆款解决被看见，长红解决为什么被持续选择。多数文创停在贴皮式——提取青花纹样做成杯子、复刻图案做成冰箱贴，却没搭起能反复复用的文化资产系统。 市场上从来不缺好看的IP，也不缺漂亮的文创产品。 很多产品刚推出时，刷屏、爆单、排队购买，但几个月过去，就没有人再提起。 而有一些IP，却能够持续十年、二十年，甚至不断推出新的产品，让用户一次又一次买单。 最近研究小玉、Labubu等爆款IP时，我突然想到：故宫文创，其实就是一个特别值得研究的“长红案例”。 它给我的启发是：爆款解决的是被更多人看见，长红解决的是为什么持续被选择和购买。 那么，这里面到底有什么值得我们深挖的价值呢？ 一、好看，只能在视觉层面解决第一次购买 市面上大多数文创都是属于贴皮式，比如每年不断追新皮肤。 第一步就是：找一个文物-提取一个纹样-做成一个产品。 比如提某个文物上的青花纹样，做成杯子；复刻某个古代图案，做成冰箱贴；或者找个文物形象，做成钥匙扣。 产品可能很好看能打动人，但问题是：为什么一定要买？ 更重要的是：这次买完以后，为什么还要下一次继续买？ …

鳄梨/牛油果树是雌雄同株，它的花既能作为雌蕊接收花粉，也能作为雄蕊释放花粉。鳄梨树会在一天中数次切换性别。为了避免自花授粉，半数鳄梨树（被称为A 型）被设定为早上开雌蕊，下午开雄蕊，B 型树则与之相反。根据发表在 PNAS 期刊上的一项研究，科学家分析了数百棵鳄梨树的基因组，发现名为 SDMYB 的基因与 A/B 型树开花模式密切相关。该基因有两个等位基因，一个显性一个隐性，A 型树有一个显性一个隐性，B 型树有两个隐性。这种遗传机制并非鳄梨树所独有，其它 26 种相近树种也有相同的两个版本基因。

A recent ICRA panel titled “Surviving the Paper Deluge” brought together leading robotics researchers who have grappled with the overwhelming number of robotics papers being published today. The discussion ranged from hard numbers on publication growth, through the promises and risks of large language models (LLMs), to radical proposals for reshaping peer review as we […]

英伟达把"每一美元能买多少智能"立成行业新尺子，千问一个月四次迭代交卷。Qwen3.8-Flash 提前放出为 Qwen4 准备的 Next 架构，把下一代地基交给开源社区先跑，友商却锁在发布会前。这场长期账，算的是架构开放与生态耐心。 上个月，英伟达发了篇论文，提了个概念，intelligence per dollar，每一美元能买到多少智能。 以前行业比谁脑子大、参数多，往后得比每一美元买到多少智能；这个尺子立起来刚一个月，千问就把答案交了。 模型迭代的节奏也确实变了，以前几个月憋一个重磅，现在几乎每天来一波。 不信你看 Qwen3.8，8 月 3 日 Max，12 日开放权重，14 日 27B 开源，昨晚 Flash，一个月四次，消息一个接一个，多得有点看不过来。 这也不只是 Qwen 一家在赶。 最近模型厂商都卷起了轻量便宜的 Flash 模型，先是 DeepSeek 给 V4 Flash 加上了多模态，紧接着这周，智谱和 Qwen 前后脚扔出了 GLM-5.3-Flash 和 Qwen3.8-Flash。 大伙儿都在想办法，用更少的钱把前沿模型的能力打下来，不过Qwen这次新…

作者｜苏子华 编辑｜靖宇 机器人行业现在最关心的一个问题：它能干完一整件事吗？ 几十秒的抓取物品的视频已经撑不起估值了。把一件事从头干到尾，成了最新的考题，行业里叫它「长程任务」。 8 月 19 日，世界机器人大会，一台机器人首次亮相，用 15 分钟回答了这道题：收拾客厅，检查冰箱，把烘干机里的衣服拿出来，放进新的一批，按下启动键，最后把衣服叠好。 里面大概有七八十个动作，自主完成，全程没掉链子。 正在忙活衣物烘洗家务的 MORPHI KINO 机器人｜图片来源：MORPHI 造它的公司叫墨奇（MORPHI），成立刚 8 个月。联合创始人黄青虬出生于 1994 年，清华自动化本科、香港中文大学 MMLab 博士。 在华为车 BU 的五年，他从研发飞速做到智驾 AI 部门一号位，主导了华为智驾 ADS 1.0 到 4.0 的算法突破与量产，管两百多人。根据公开信息，华为智驾系统已覆盖 35 家车企、50+ 款量产车型，搭载量超 170 万台。例如，被广为熟知的问界、智界、尊界等新能源汽车品牌。 离开前，他做了件大事：把整个智驾全部完成了 AI 化。也是在做完这一代之后，他亲手验证了用一个…

作者｜苏子华 编辑｜靖宇 现场体验过 Violoop 之后，很多关于未来的「AI 助手」该长什么样、能做些什么、能力的极限究竟在哪的困惑，可能都会迎刃而解。 因为 Violoop 已经把它们变成了现实。 Violoop 实物图｜图片来源：Violoop Violoop 是一款巴掌大小的硬件，即插即用，V4 版本通过一根 Type-C 线连在电脑上，不挤占电脑的 CPU/GPU 资源。它可以通过实时读取电脑屏幕上的全局信息，获得用户全部的上下文，实现主动式的 AI 助手。 极客公园获悉，Violoop 半年内完成了亿元级天使轮及 Pre-A 轮融资。联想创投、中金保时捷、蓝驰创投、元生资本、启赋资本和 Zero2IPO Ventures 共同投资。 Violoop 的 CEO 何佳霖 是一位连续创业者，毕业于 UC San Diego 的 CS 专业，曾入选过 YC 创业营。CTO King Zhu 是一位天才学霸，曾在 MIT 的 EECS 专业用 3.5 年完成本硕，同届最快毕业，后来在微软的 Xbox、HoloLens、Surface 等多个业务线担任核心工程师。 左为何佳霖，右为…

蚂蚁集团推出统一宽表系统OmniTable，论文获评VLDB 2026工业赛道最佳论文

当行业将大量注意力投向人形机器人、本体制造和基础模型时，机器人进入现实世界后的“运行问题”，正在成为另一个关键技术战场。9月1日，港股上市公司弘毅文化集团（00419.HK）发布自愿公告，AIROBO中国大陆主体—艾诺博（成都）科技有限公司与中国科学院力学研究所签署为期五年的合作协议，双方拟围绕复杂场景运行机理、空间智能、仿真推演、多机协同、场景数据闭环及成果转化展开合作。此次合作并未限定于某一款机器人，而是直接瞄准异构机器人规模化进入真实空间后出现的共性技术问题。 值得注意的是，双方此次并未把重点限定在某一款机器人产品，而是将研究对象直接指向机器人规模化进入真实空间之后产生的一系列共性技术问题。这与AIROBO本身的技术定位密切相关。AIROBO并不以单一机器人本体作为核心，而是试图构建面向多品牌、多类型机器人的统一运营平台。 异构管理规模化成为刚需 当一个物业项目只有一台配送机器人时，设备厂商自身的软件系统基本可以完成管理；当数量从1台增长到10台、100台，并来自不同厂商，复杂度会迅速上升。不同机器人可能采用不同地图体系、坐标系统、任务接口和数据格式；与此同时，机器人还必须与电梯…

At Wuxi's integrated-circuit innovation conference, industry executives projected global new data-center infrastructure investment will exceed $4 trillion by 2028, with semiconductor spending over half—and China using the occasion to unveil advanced-packaging platforms.

三个月前，Anthropic发布Fable 5时，试图回答一个问题：当模型需要连续工作数小时甚至数天，它能否一直记住目标、调用工具、检查结果，并在无人监督的情况下把任务做完？ 现在，Anthropic带着Fable 5.1回来了。 Fable 5.1 和 Mythos 5.1 正式发布 当地时间9月1日，Anthropic 正式发布 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1。 按照官方定义，两者使用相同的底层模型，区别不在“智力”，而在安全保护级别：Fable 5.1 面向普通用户和企业全面开放，Mythos 5.1 则只通过受信任访问计划，向部分网络安全和生命科学机构提供。 从版本号看，这只是一次“.1”升级。但从实际变化看，Anthropic显然不只是在修补 Fable 5。新模型在智能体科学研究测试中的成绩超过前代两倍，在编程、知识工作、电脑操作和长时间任务中全面提升；与此同时，Agent工作负载的实际调用成本最高下降约 45%。 更重要的是，Anthropic这一次没有只谈模型跑分。价格、缓存、数据留存、安全误判、漏洞研究权限和企业部署架构，几乎…

The white paper introduces Keysight SOS Enterprise as an AI-ready engineering data and IP management platform designed to help semiconductor and electronics companies centrally manage, govern, and secure design data across global teams. It provides version control, IP traceability, role-based access, and audit-ready governance to ensure design integrity, improve reuse, reduce risk, and enable advanced […] The post From Silos to Systems, from Data to Insight: Unlocking Organizational Knowledge an…

GoTall 用“我到底能长多高”切入青少年身高焦虑，靠 TikTok 评论区验证需求，一年内下载破百万、月入10万美元。文章拆解其“测身高—预测—习惯管理”的产品结构与三层需求验证。 今天分享的产品非常小，小到刚看到它的收入时我都疑惑了几秒，它就是： 去年夏天，Michael Que 还在纽约找金融实习。 他是 NYU Stern 的学生，学金融、心理学和计算机科学，原本走的是一条非常典型的商学院路线：投行、VC、暑期实习。 结果连续碰壁。 他后来自己复盘过2025年： 1月准备投行面试；2月大量投简历、Cold Email、找人内推，基本没结果；3月好不容易进了一个不错实习的终面，还是被拒；5月参加 Goldman Sachs 的 Superday，再次被拒。 最后找了一份没有工资的实习，干到6月也辞了。 但也正是在这段时间，他开始注意到另外一群年轻人。 很多跟他年龄差不多，甚至更小的人，正在靠一个很简单的 App 一个月赚几十万、上百万美元。 于是 Michael 开始研究消费类 App，然后他注意到了一个看起来小得不能再小的需求： “我以后到底能长多高？” 于是他和合伙人做了一…

随着终端AI从“回答问题”走向长期理解用户和主动任务执行，记忆能力正成为决定AI个性化与主动服务水平的关键基础能力。 近日，OPPO联合中文开放知识图谱（OpenKG）社区，推出行业首个面向端侧AI记忆能力的评测基准MobileMem。同时携手浙江大学、同济大学、东南大学等高校专家团队共同建设。通过构建统一、开放的评测“标尺”， MobileMem让不同技术路线在同一标准下实现可比较、可迭代，加速端侧AI记忆技术发展。 这也意味着OPPO端侧AI记忆的持续投入，正从自身产品能力建设，进一步延伸至行业公共能力建设，积极推动技术开放合作与生态发展。 构建端侧AI “记忆”的“度量衡” 近年来，长期记忆和长程智能体能力评测已取得大量研究进展，但针对移动端长期个性化、多模态生活场景的系统性评测仍相对不足。 与云端智能体相比，端侧AI需要在有限算力、有限存储和隐私保护等约束下，持续积累、更新和利用用户长期记忆，其能力边界和优化目标具有明显差异。 缺乏统一、开放的评测参考，使端侧Agent开发者难以开展有效的A/B测试和性能回归，研究者也难以在一致的任务和评价协议下客观比较不同方案，进而制约了相关…

对实验室场景的探索，是我们走向物理世界的开端。