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如果只看今天端侧AI芯片的热门叙事，NPU几乎是绕不开的主角。 大模型从云端向手机、PC、机器人等终端下沉，芯片厂商不断刷新TOPS，围绕Transformer、增加专用加速能力。一颗新的端侧AI芯片，似乎应该尽可能把有限的晶体管留给NPU。 诚恒微却在首款旗舰SoC上做了一个不同的选择。 近期在无锡举行的CH37系列边端侧AI SoC产品发布会上，诚恒微正式发布CH3715。除了48 TOPS INT8的六核NPU，CH375还集成了10核CPU（含4大4小主核及2个R8实时控制核，R8核频率达800MHz）、自研渲染GPU（358 GFLOPS）、六核NPU（48 TOPS INT8/24 TOPS FP16）、四核GPGPU（1 TFLOPS FP32，兼容CUDA生态）、双核DSP及自研FFT硬件加速器。 为什么一颗端侧AI芯片，需要同时拥有NPU和GPGPU？ 诚恒微CEO楚立斌 诚恒微CEO楚立斌对雷峰网表示，“CH3715的产品定义其实始于2022年。彼时ChatGPT尚未发布，具身智能也没有成为芯片行业追逐的热点，我们首先看到的是机器视觉、雷达、工业设备里一些长期没有被…

荣耀上一次让全行业意外，是 2020 年从华为独立出来。 但这一次，是一部手机。 几天前，荣耀 CEO 李健在广州正式发布 Robot Phone，9.59 毫米厚的机身里，塞着一个四自由度的钛合金机械云台，能够实现跟随音乐律动、拟人化交互、自动追焦等功能，产品定价 9999 元起。据李健在发布会上透露，算上前期新品预约，荣耀 RobotPhone 预定量已超 40 万台。 对行业而言，Robot Phone 是一个全新“物种”，在手机行业仍在追寻系统全面 AI 化的时期，荣耀凭借着在具身智能领域的技术积累，成功将两个看似相隔甚远的行业“捏”到了一起。 荣耀这一落子也恰逢其时。回过头看，2023 年是各家对模型大脑的比拼，而到了 2025 年，故事早已经向着“这具大脑能住进什么样的身体”发展，在这一概念热度空前的当下，荣耀也收获了一大波流量。 如今复杂的市场局面下，摆在荣耀面前的 Robot Phone 既是可选项，但也是必选项。 在一众友商中，小米汽车业务打开了新的增长曲线；CyberOne 人形机器人展示了小米在具身智能领域的布局。vivo 成立机器人 LAB 独立中心，专注消费级…

The robot is part of the companies' expanded partnership to shift physical AI from concepts to real-world deployments.

作者｜Li Yuan 编辑｜张鹏 8 月 10 日，宇树科技完成科创板申购，发行价 150.80 元，发行市值约 610 亿元，发行市盈率 219 倍，是通用设备行业平均值的近六倍。多家机构给出的挂牌后估值直接标到千亿以上，敲钟的日子很可能就落在这个月下旬，几乎与世界机器人大会撞在一起。 钱多，预期更高。钱多，预期更高。对标电动车，意味着一个万亿级的制造业；对标 AI，则意味着根本没有天花板——毕竟具身智能被寄予的，是让 AI 真正落进物理世界。 热的是估值，冷的是订单。可作对照的是另一组数字。2025 年宇树人形机器人出货 5500 多台，全球第一；工信部预计 2026 年全年整机产量有望突破 10 万台，比去年跳升五倍。增速极快，但总产值仍远撑不起千亿估值。 而行业真实的状态是，数据、本体、算法，没有一件可以叫收敛。但它跑得足够快，快到收敛那一天已经隐约能看见。 8 月 19 日至 23 日，2026 世界机器人大会在北京举行，300 多家企业、2000 多件展品。我们会去现场，和大家一起看看到时候今天真实的机器人产业到底是什么样。 先说一个可能不讨喜的预判：今年的 WRC，大概率…

作者｜Li Yuan 编辑｜郑玄 会算命的非遗挂件？专挑膝盖下手的外骨骼？会跳的机器人？ 8 月 7 日，地瓜机器人办的这场闭门路演「地心引力 DemoDay 2026」，十个项目轮番上台，画风一个比一个野。 有做具身智能的，也有做智能硬件的，大部分都还初具雏形：一些项目，半年前才刚正式启动。 地瓜选择本场 Demoday 选手的调性，与其他不太一样。CEO 王丛开场就说：他不太在乎地瓜自己出货量多大、市场占有率多高，他更想看到的画面是，被他们孵化出来的那些五花八门的东西，能被随便拿一个回家，给爸妈玩，给孩子玩，路边看到都是。 地瓜过去一年一直在用真金白银和工程资源接住这批人——如果你也对押注早期、押注还没长成形的怪点子感兴趣，这十个项目值得一个个看看。 01 早期，但已经能跑起来的产品 在路演中获得亚军巡领科技做的是一台能实时看懂你挥杆动作、指出问题出在哪、再给一套改进方案的 AI 高尔夫教练设备。 他们的产品 BirdieSense 用两套视觉系统，一套追踪球，一套理解人的身体和挥杆，把过去只有 TrackMan 这类接近两万美元的专业设备才有的测量能力，压到了消费级价格。 硬件只…

2026 世界机器人大会展位图揭晓：8 月 19 日开幕，宇树科技、优必选等参展 8 月 16 日消息，2026 世界机器人大会将于 8 月 19 日至 23 日在北京经济技术开发区北人亦创国际会展中心举行。近日，2026 世界机器人大会展位图全揭晓。 作为大会展览的重要新增空间，智创馆面积达 2 万平方米，拥有更加开阔、通透的展示环境，将进一步提升企业参展和观众观展体验。 宇树科技、星海图、优必选、银河通用、自变量、明略科技、维他动力、智身科技、云深处、傅利叶、越疆、仙工、中科慧灵等代表性企业，将带来机器人整机、具身智能及人形机器人的最新成果。 北京、上海、浙江、湖北、广东、四川、吉林等地的人形机器人创新中心将齐聚智创馆，集中展示各地的创新成果。央企展区也将在这里亮相，集中展示中央企业在机器人领域的整体布局和应用成果。京东将整合物流、零售、工业、家政等应用场景，打造【未来人机共生新范式】超级展区。 智造馆将汇聚京城机电、珞石、中信重工、海尔集团、非夕、睿尔曼、云迹、擎朗、普渡、申昊科技、本末科技、国兴智能、美丽魔方机器人、源络科技等企业。绿的谐波、卧龙电驱、同川、新剑、五洲新春、鸣志…

在具身智能的演进中，世界模型被寄予厚望：它不仅要生成未来画面，更要帮助机器人理解世界如何连续变化。然而，当前主流的视频生成与部分机器人世界模型，它们的底层架构大多仍受制于一个固有的思维定式：离散的下一步预测（Discrete Next-step Prediction）。 简单来说，这种模式将连续的物理世界切分成了一帧帧静态的画面。AI 预测未来时，必须像翻连环画一样，根据当前帧去推演下一帧。这种方式在短时间的视觉生成上大放异彩，但面对长视距的物理任务时，却暴露出明显缺陷：由于误差会逐帧累积，时间一长，AI 就容易偏离原本的物理规律，产生不合逻辑的幻觉。 近日，清华大学智能产业研究院（AIR）与加州大学伯克利分校（BAIR）团队合作提出了一种全新的预测范式 ODEWorld，其建立在连续的“物理时间流”（Physical-Time Flow, PT-Flow）之上。与传统方法直接预测下一帧是什么不同，ODEWorld 试图学习的是：世界究竟怎样从当前状态连续地变化到未来状态。 图 | 连续世界模型概念（来源：受访者提供） 实验中，当研究人员把模型预测出的连续中间状态用于指导机器人后，四项…

A survey of over 700 professionals examines how visual and physical AI teams build systems, why models fail, and where data work drives production. Download this free whitepaper now!

In July, NVIDIA joined more than 200 companies and organizations in signing “Open Weights and American AI Leadership,” an open letter arguing that AI leadership will be measured not by any single frontier model but by whether an open ecosystem reaches every sector.

Forget YouTube videos — frontier physical AI models need multiple camera angles, dense annotation, and, soon, brain wave readings.

Developers building 3D, design, simulation, robotics, and industrial digital twin applications need ways to bring physical AI capabilities into the tools and... Developers building 3D, design, simulation, robotics, and industrial digital twin applications need ways to bring physical AI capabilities into the tools and services they already use. Many of these workflows already depend on OpenUSD scenes, simulation-ready (SimReady) assets, Blender-based workflows, CAD pipelines, or domain-specific a…

OpenUSD is an open, extensible framework that provides a common scene description language for physical AI. It enables teams to bring CAD data, simulation... OpenUSD is an open, extensible framework that provides a common scene description language for physical AI. It enables teams to bring CAD data, simulation assets, and real-world telemetry into a shared, physically accurate view of the world. Until now, building a USD implementation has typically required adapting a large existing codebase— …

中国具身智能公司 X Square Robot 提出通用机器人的整合技术栈:交互数据、预测物理变化的世界模型与统一感知规划的行动模型,并以 QUANXTA Zero 采集系统把轨迹放到真机回放来把控数据质量。AI 中文摘要

General Intuition is betting millions of hours of video game data can train the foundation models for physical AI, making it easier to build smarter robots with minimal real-world data.

Congratulations to the Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab class of 2026! This year, BAIR celebrates another remarkable group of Ph.D. graduates whose curiosity, creativity, and perseverance have pushed the frontiers of artificial intelligence and machine learning. Their work spans the breadth of modern AI — robotics and embodied intelligence, large language models and reasoning, computer vision, generative modeling, AI safety, human-AI interaction, AI for science and healthcare…

An increasingly common design pattern for autonomous vehicles (AVs), robotics, and spatial AI systems is bird's-eye-view (BEV) perception. BEV models project... An increasingly common design pattern for autonomous vehicles (AVs), robotics, and spatial AI systems is bird’s-eye-view (BEV) perception. BEV models project multicamera image features into a shared top-down grid, providing downstream perception and planning modules with a common spatial layout for reasoning about lanes, vehicles, pedest…

Physical AI—robots working autonomously alongside people in factories, warehouses, hospitals, and homes—is arriving faster than most expected. Traditional... Physical AI—robots working autonomously alongside people in factories, warehouses, hospitals, and homes—is arriving faster than most expected. Traditional safety which was built for structured environments can not work anymore as the spaces become more unstructured and robots move out of cages. AI-driven safety is the key. Marking a major m…

Claire chatted to Andrew Philippides from the University of Sussex about what we can learn from ants and bees to improve robot navigation. Andrew Philippides is a Professor of Biorobotics at the University of Sussex, where he co-directs the Centre for Computational Neuroscience and Robotics and the be.AI Leverhulme Doctoral centre for Biomimetic Embodied AI. […]

Gemini Robotics ER 1.6: Enhancing spatial reasoning and multi-view understanding for autonomous robotics.

Claire chatted to Vikas Enti from Reframe Systems about using robotics and automation to build climate-resilient, high-performance homes. Vikas Enti is the co-founder and CEO of Reframe Systems, a physical AI company rethinking how homes are built through automation and localized fabrication. He previously spent more than a decade at Amazon Robotics, where he helped […]

Claire chatted to Jamie Palmer from Icarus Robotics about building a robotic labour force to perform routine and risky tasks in orbit. Jamie Palmer is co-founder and CTO of Icarus Robotics. He earned a Master’s in Robotics from Columbia University on a full scholarship, researching intelligent, dexterous manipulation in the ROAM lab. Jamie developed and […]