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过去三年，大模型的快速进步，首先发生在数字世界。文本、图片、代码、视频都可以被转化为数据，模型通过海量预训练学习其中的规律，再完成理解、推理和生成。 但数字世界能够覆盖的任务和场景终究有限。AI 如果要进一步扩大产业价值，就需要从信息处理走向真实世界，开始理解环境，并与物理世界发生交互。 如果把这一轮 AI 浪潮分成两个阶段，上半场争的是模型，下半场的竞争则正在越来越多地转向物理 AI 的落地。 在今年规模最大的消费电子与未来科技展会 IFA 上，雷峰网也清晰地感受到：人工智能正在从生成内容、解决数字任务，进一步走进物理世界。展会专门设置了“World of AI & Future of Tech”议程，集中展示机器人、AI 穿戴与智能家居的最新进展，参展的人形机器人规模也是历届之最。看得出来，各家企业都不想错失物理 AI 这个移动互联网之后最具想象力的产业机会。 而作为全球首个实现“人车家全生态”物理 AI 落地的科技公司，小米今年在 IFA 上意料之内的受到了海外消费者的广泛关注。 众所周知，物理 AI 的门槛远高于数字世界的模型应用，且链路极长，涵盖芯片、模型、操作系统、终端、制…

今年的WAIC和WRC，具身智能展台的风向变了：不再执着于炫技，转向务实。 去年的画风还是十八般武艺，同台竞技——机器人跳街舞、格斗秀、走猫步等；而今年则是走进真实场景：机器人开始被放进物流、工业、家庭等具体任务里。 过去一个多月，雷峰网一线走访了灵初智能、艾欧智能等具身智能公司，也看了各厂商在展台上的演示，一个感受越来越强烈：真实场景里的任务，远比Demo脚本复杂得多。 在走访和交流中，雷峰网也与多位云专家进行了交流。当被问及机器人落地、商业化时，一位云专家表示，具身智能存在明显的“长尾效应”：前60%、70%、80%的进展可能很快，但最后20%却需要花非常多的时间填补。 而这最后20%，藏在真实场景里，也藏在云基础设施要解决的难题里。 从展示能力到完成任务，两者之间隔着一整套复杂的系统。这套系统要面对的，是真实世界的各种“意外”。比如，网络可能不稳定，机器人可能遇到没见过的情况；每天产生的数据需要回传、处理和训练；当机器人无法自主完成任务时，还需要人工远程接管。 机器人一旦开始真正“干活”，需要的就不只是一副好“躯体”。背后一整套支撑连接、数据、算力、模型乃至Agent的云基础设施…

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 […]

9月3日，地平线正式宣布征程®智驾芯片量产突破1500万，凭借量产规模第一与市场份额第一的双领先优势，持续领跑中国智驾芯片市场。 作为中国首款实现大规模前装量产、累计出货量最高的车载智能芯片，地平线征程®智驾芯片已累计赋能800万车主，与超40个品牌达成合作，中国前十大车企全部在列。 自 2020 年开启前装量产以来，地平线征程芯片实现从0到1000万量产用时 5 年，而从 1000万到1500万的跨越，仅用时12个月，年增速达 39%。出货量的持续加速，印证地平线规模化量产交付能力的稳步跃升。 截至目前，地平线已累计斩获500款量产车型定点，其中中高阶智能驾驶领域定点接近 130 款，在手定点总量超 2000 万套。随着定点项目陆续进入量产周期，充足的车型储备将持续转化为稳定的出货增长动能。 份额蝉联第一，国产智驾芯片迈入引领阶段 随着高阶辅助驾驶进入规模化普及周期，国产智驾芯片正从跟随者走向引领者，产业主导权正加速向中国方案转移。据新华社中国经济信息社发布的《中国自动驾驶规模化应用蓝皮书》显示，2026 年上半年，地平线全阶智驾芯片市场份额达 31.94%，蝉联行业第一，英伟达以 …

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…

最近，一只只有 25 厘米高的机器鸭，意外把端侧 AI 的想象力拉到了聚光灯下。 Hugging Face 旗下 Pollen Robotics 发布的 Microduck，是一款售价 399 美元的开源双足机器人。它约 800 克重，开箱即可行走、坐下、踢球、抓取，摔倒后还能自己爬起来。更重要的是，它并不只是一个会动的玩具，而是一个面向开发者的开源机器人平台：用户可以在仿真环境中训练动作策略，再部署到真实机器人上。 这只“小鸭子”之所以引发关注，不只是因为它足够可爱、足够便宜，也不只是因为机器人终于开始进入普通开发者的桌面。它真正释放出的信号是：AI 正在从屏幕里的模型，走向会感知、会行动、会互动的实体设备。 过去几年，人们谈 AI，最常谈的是云端大模型、参数规模、训练集群和算力中心。但当 AI 开始进入真实世界，问题会变得非常具体：设备能不能本地响应？能不能离线运行？隐私数据能不能不上传？功耗和散热能不能被终端接受？成本能不能支撑规模化普及？ 这些问题，正是端侧 AI 真正落地时必须回答的问题。 Microduck 给出的，是“小模型、小芯片、小机器人”的一种想象。一个低成本、开源…

Bloomberg 报道 Nvidia 正接近以约 129 亿美元收购 Hugging Face，交易总额可能达约 140 亿美元，双方尚未达成最终协议，时间与细节仍可能变动。该价格约为 Hugging Face 2023 年融资轮 45 亿美元估值的 2.9 倍，按年化收入约 1.5 亿美元计算相当于 86 倍，Nvidia 还谈及在交易中加入 10 亿美元的员工留任方案。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtjhy5ze07gorobv62fpf0wi

一张显卡，开始被越来越多创作者当成生产资料重新算账。 过去，要把AI视频真正搬到本地，首先卡在模型。效果更好的视频模型大多通过云端服务提供，能够下载到本地的开源模型，距离稳定生产往往还有一段距离。 但今年夏天发生了变化。在MiniMax开放新一代视频模型H3权重的同一天，英特尔宣布锐炫Pro B70完成H3的Day 0适配。这张几个月前才发布的32GB专业显卡，由此有了一个更加具体的本地视频生成负载。 当模型能下载，显卡也能跑，本地AI视频的创作和生成也迎来新的挑战。日前，英特尔联合MiniMax、数字折叠举办AIGC创作研讨会。现场的讨论并没有局限于显存和峰值算力，而是更关注一套贴近实际生产的本地算力：它究竟能完成多少工作、如何支持多人共享，以及新模型出来后能否及时跟进等。 英特尔想抓住的，正是这个变化。 多卡开工，本地AI有了「生产线」 AI视频工具正在变成创作者的常用助手。 Adobe针对384名美国视频内容创作者的调查显示，71%的受访者已经使用过AI视频生成或编辑工具，其中41%的使用者每周都会使用。 使用频率上升，也让云端模式原本不明显的成本被放大。 一条视频往往不是生成一…

399美元的Microduck只有25厘米高、不到800克，便宜到“摔得起”。开放SDK与MuJoCo仿真后，可同时跑4096个虚拟环境训练步态再部署回真机。若英伟达129亿美元收购成行，这条开源路径还能否保持中立，值得观察。 Hugging Face又造机器人了，并且爆火到每4秒就卖出一只。 这一次，它造了一只“鸭子”。 近期，Hugging Face旗下机器人团队Pollen Robotics发布一款名叫Microduck的机器鸭：25厘米高、不到800克，它拥有两条短腿，一张可以开合的鸭嘴，售价399美元，约合人民币2800元。 这只看起来有些像电子宠物的小机器人，会走路、踢球、滑旱冰，也能弯下身体，用嘴把地上的东西“叼”起来。 但Hugging Face显然不只是想卖一只更便宜、更可爱的机器人。 过去两年，这家以AI开源社区闻名的公司，已经从机器人训练框架LeRobot，一路做到低成本机械臂、机器人模型，再到接连推出两款几百美元的机器人。 一家原本做AI开源社区的公司，为什么越来越认真地造起了机器人？ 答案或许就藏在这只399美元的小鸭子里。 01 一只可以被反复训练的“鸭子”…

泡沫叙事掩盖了更危险的事实。a16z 的 David George 与 Gavin Baker 用硬数据反驳：Nvidia 数据中心回报周期已压缩到九到十个月，而全球 AI 重度付费用户不足一千万。风险不是算力过剩，而是严重短缺。 所有人都在担心AI泡沫，但如果泡沫根本不是问题，真正的风险是完全相反的方向呢？过去两年，我见过太多聪明人拿着一堆估值模型，反复论证AI基础设施投资已经严重过热。他们的逻辑听起来无懈可击：历史上每一次技术革命都伴随着过度建设，互联网泡沫、光纤泡沫、铁路泡沫，最后都以惨烈的供给过剩收场。AI凭什么是例外？ 但最近我听了a16z（安德森·霍洛维茨基金）的David George和投资人Gavin Baker的一段深度对话，听完之后我的想法发生了根本性的动摇。他们用的不是宏观叙事，而是一组具体的数字——用户数量、token消耗增速、算力回报周期、供给建设速度——把一个完全相反的图景拼了出来：我们面临的不是算力过剩，而是算力极度稀缺。需求的增速远远超过任何人建设供给的能力，而那些阻止建设的力量，正在为一个极其糟糕的未来铺路。这篇文章我想把他们的核心论点梳理清楚，同时加…

雷峰网独家获悉，机器人通用底座厂商地瓜机器人近期积极招聘芯片人才，全面补齐自研NPU芯片研发能力，在猎聘等招聘软件搜索地瓜机器人芯片关键词，亦可查询到大量招聘信息。 地瓜机器人的发展与CEO王丛深度绑定。公开履历显示，王丛本科毕业于北京工业大学，后赴美取得莱特州立大学博士学位；职业初期入职阿里巴巴，随后联合创办文因互联。2018年王丛正式加入地平线，2022年，王丛带领团队切入尚处蓝海的机器人赛道，原AIoT部门升级为机器人事业部，王丛出任事业部总经理；2024年该业务板块完成独立拆分，地瓜机器人正式独立运营。 长期以来，地瓜始终遵循“不碰终端硬件本体”的延伸战略，芯片自研环节尚在起步阶段，机器人算力方案此前以外部采购为主。有知情人士表示，地瓜此举或意味着其后续产品的算力选择将更加多元及自主。 此前雷峰网独家报道，前海思鲲鹏总经理、地平线芯片总裁、征程6系列总设计师陈鹏已于今年4月从地平线离职创业，成立新公司深圳市九万里未来科技有限公司（简称“九万里”），短短两月完成高额种子轮融资，公司整体保密级别极高，并有部分地平线老兵加入。 结合陈鹏创业前的履历，当前产品需求，以及未来计算技术趋势…

过去几年，AI芯片行业最容易比较的是一张卡。雷峰网 雷峰网 峰值算力多少、显存多大、带宽多高，几组参数放在一起，似乎就能迅速分出高下。但当大模型进入规模化训练与推理，尤其是MoE、Agent等新型负载不断拉高算力需求后，单卡性能正在变得越来越不够用。 真正进入数据中心，一张卡能跑多快只是第一关。数十张、数百张乃至上万张芯片如何高速互联，软件能否把硬件能力释放出来，集群能否在高负载下长期稳定运行，正在共同决定一套算力系统最终能够交付多少有效算力。 AI芯片的竞争，正在从“造一颗更快的芯片”，变成一场芯片、模组、互联、软件和集群共同参与的系统战。 这也让燧原科技过去八年的一条技术路线，开始显出不同的价值。 从2018年成立开始，燧原选择的就不是一条只围绕单颗芯片展开的道路。四代架构、5款云端AI芯片之外，它逐步向AI加速卡及模组、编程软件平台、智算系统和大规模算力集群延伸，最终搭起了一套覆盖芯片、硬件、软件与集群的核心技术体系。 这套体系也已经越过实验室阶段。燧原多代产品进入大型互联网公司的真实业务，在国民级应用中实现规模化部署；与此同时，千卡、万卡级智算项目也已经走向商业化。 因此，如果…

要闻提示 执掌苹果15年，市值翻10倍！库克最后一封CEO内部信曝光 “年假30天”！东方甄选前高管孙东旭宣布新公司福利 曝科大讯飞公关副总裁被解除职务，疑似涉私德风波 闻泰科技：将穷尽一切法律手段，夺回安世 字节上调“豆包股”价格至17.02元/股 华为公布：上半年营收4678亿元，研发费用1214亿元 小米18 Fold成小米首款破万起售手机 NVIDIA 即将告别 Windows 10：最后一款 Game Ready 驱动 10 月发布 今日头条 执掌苹果15年，市值翻10倍！库克最后一封CEO内部信曝光 9月1日消息，今日，蒂姆·库克将正式卸任苹果CEO，转任董事会执行董事长，苹果硬件工程负责人约翰·特努斯将接棒。 如果用一个数字概括库克执掌苹果的15年，市值或许最为直观。2011年库克从乔布斯手中接过苹果时，公司市值约为3500亿美元，如今，苹果市值已经迈上4万亿美元台阶，增长超过1000%。与此同时，苹果年营收也从2011财年的1080亿美元，增长至2025财年的超过4160亿美元，规模接近当年的4倍。 据爆料，苹果公司CEO蒂姆·库克在卸任前的最后一封内部信中告诉员工，他…

Hugging Face WebAI 团队发布 @huggingface/kernels 库及 207 个以独立仓库形式托管在 Hub 上的 WebGPU 内核（Apache-2.0），每个内核带 manifest、正确性测试、基准用例和 WGSL 着色器模板。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtitozyq04j2ro9ydv3oxgsd

A perception stack is shaped by the vehicle that carries it. Move the same software to a new carline—for example, from an SUV to a sedan or another vehicle... A perception stack is shaped by the vehicle that carries it. Move the same software to a new carline—for example, from an SUV to a sedan or another vehicle variant in the portfolio—and its perception of the world changes. The sensor placement, calibration, fields of view, occlusions, body geometry, timing, and coverage all shift. A traffic…

近日，风险投资机构 a16z 宣布成立一支 11 亿美元的“机器时代基金”（Machine Age Fund），用于投资 AI 相关的物理层基础设施：涵盖芯片、内存、网络、存储、数据中心、机器人以及家用 AI 设备等。 随后，a16z 的联合创始人 Ben Horowitz、普通合伙人 Martin Casado，以及管理合伙人 Raghu Raghuram 进行了一场对谈，详细解释了为什么要在这个时间点专门成立这样一支基金。 几个人反复谈到：过去几年，AI 行业最受关注的是模型还能不能继续 Scaling，但当模型能力不断提高、应用开始大规模落地之后，真正跟不上的东西正在从模型本身转移到底层基础设施。 Raghu 对此有一个很形象的说法。过去谈计算基础设施，无非是服务器、存储和网络，但这一轮 AI 基础设施如果继续往下追，最终甚至可以一路追到矿山和铜矿。Ben 的说法更直接：新的芯片、系统软件、供电方式，甚至底层连接方式都需要变化。 Martin 则认为，这一轮 AI 和过去的软件时代有一个很大的不同。传统软件开发首先是工程问题，多投入资金、多招工程师，并不能让项目按比例提速。但现在…

藏在世界人形机器人运动会上的三个底层具身难题。 作者丨齐铖湧 编辑丨董子博 8 月的最后一周，国家速滑馆“冰丝带”，第二届世界人形机器人运动会。 朋友圈里刷屏最多的，是田径赛场上机器人百米冲刺、跳远，无论是跑出新纪录，还是电机着火，这些画面都会吸引大量的普通观众。 但AI科技评论问了几位深度参与到这次运动会的具身从业者，专业观众们最关注的比赛是什么，都得到了统一的答案：场景赛。 场景赛现场没有跑道，只有临时搭建的客厅、厨房和货架，进行的是家庭、餐饮、商超三项场景比赛。 业内有一个心照不宣的共识：场景赛≠竞技表演，是机器人真实工作能力大考。田径项目考的是运动控制算法，只要算力足够，一套动作在仿真环境里跑上几万遍，总能算出最优解； 但场景赛考的是具身大模型，包含“大脑”和“小脑”，环境是动态的，物品是柔软的，随时会有人来打断你的工作，对模型泛化能力的要求，完全不在一个量级。 这届比赛，还有一个不太被外行注意，但在圈内引发热议的规则：允许遥操。 尽管遥操遭到行业内外各种鄙视，但在这种顶级大会上依旧允许遥操，那是因为想要做到全自主，门槛实在太高了。但AI科技评论仔细阅读了一下这次的积分规则，有…

8月24日，小鹏公布二季度财报。 财报显示，今年上半年，小鹏研发投入达到58.2亿元，同比增长39%。据了解，小鹏今年全年研发预算约为120亿元，其中约50亿元投入汽车业务，另外70亿元投向物理AI相关领域，人形机器人IRON正是其中的重要投入方向。 雷峰网了解到，在机器人这一单一业务上，小鹏今年的投入预计就将超过20亿元。这笔钱主要投向机器人研发人员、高质量数据采集以及物理AI模型训练。我们还了解到，小鹏为机器人业务单独配置了万卡级算力集群，用于AI大脑训练。 相比之下，目前国内多数具身智能公司的算力规模仍在数百卡至数千卡之间。小鹏正在把机器人AI训练的算力投入，推向了一个新的量级。 就在同一天，小鹏又为机器人业务拿到了另一笔巨额“弹药”。 8月24日，小鹏集团正式宣布，旗下机器人业务完成首轮超过9亿美元融资，投后估值超过63亿美元，约合430亿人民币，刷新中国具身智能行业单轮私募融资纪录。本轮融资由IDG资本领投，高榕创投参投，腾讯、阿里巴巴作为战略投资者参与，小鹏集团继续保持控股。 这也解释了为什么，小鹏机器人暂时并不急于上市。 一位接近小鹏管理层的知情人士告诉雷峰网，目前机器人…

8 月 28 日，风险投资机构 a16z 在官网发布公告，公司联合创始人本·霍洛维茨（Ben Horowitz）、管理合伙人拉古·拉古拉姆（Raghu Raghuram），以及 3 位关键业务负责人联名署名，宣布成立一只 11 亿美元的“机器时代基金”（Machine Age Fund），用于投资 AI 相关的物理层基础设施：涵盖芯片、内存、网络、存储、数据中心、机器人以及家用 AI 设备等。 作为一家资金管理规模已达 900 亿美元、2025 年占据全美风投总额约 18% 的机构，a16z 成立 17 年以来，最广为人知的招牌是“软件吞噬世界”。 从引领软件投资风潮，到如今大张旗鼓宣布进军硬件，a16z 叙事转向背后，资本的暗河正在涌向 AI 基础设施。 平台级重构的窗口期 a16z 在公告中判断，AI 对物理层的需求已经超出了现有供应链的承载能力，整个硬件平台需要被重新设计。 具体来看，下一代 Rubin 机架的单机架算力密度是上一代 H100 的 28 倍；单机架功耗从原本的 5~10 千瓦跃升至现在的 100~250 千瓦，未来三年内甚至将冲进兆瓦级；数据中心的规模从几十兆瓦跳…

2020 年底，李柏依在康奈尔大学的博士生涯进入第三年，也走进了一段研究上的困顿期。 此前，她一直从事表征学习研究，但在那段日子里，她越往前走，似乎越不知道这条路还能通向哪里。也就是在那段时间，她开始接触多模态学习。当时，多模态还不是视觉研究的主流热点，三维视觉吸引了更多关注。她向同学说起自己正在做多模态，得到的反应往往礼貌而寡淡。 但她隐约觉得，当时按照固定类别完成检测和分割的视觉系统太“死”了：输入是预设的，输出也是预设的，像功能机上的实体按键，只能完成事先规定好的操作。有没有可能像智能手机一样，让输入变得任意，让视觉系统根据人的意图灵活地理解世界？ 这个问题把她引向视觉与语言的对齐，也让她恰好赶上了 CLIP 发布后多模态研究爆发的前夜。 几年后，多模态已经成为 AI 领域最核心的方向之一。李柏依也从那个“不知道该往哪里走”的博士生，成为英伟达研究院和加州大学伯克利分校的研究员与研究负责人，带领团队推进 Foundation Motion，探索机器能否通过运动理解物理世界。 她的研究从计算机视觉出发，经过多模态学习，延伸到自动驾驶和具身智能。应用场景不断变化，贯穿其中的问题却始终…

Video Friday is your weekly selection of awesome robotics videos, collected by your friends at IEEE Spectrum robotics. We also post a weekly calendar of upcoming robotics events for the next few months. Please send us your events for inclusion. Humanoids Summit Seoul: 22–23 September 2026, SEOUL IROS 2026: 27 September–1 October 2026, PITTSBURGH CoRL 2026: 9–12 November 2026, AUSTIN Enjoy today’s videos! NVIDIA just paid US$12.9 billion dollars for the company that acquired Pollen Robotics, and …