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—— 反演示文化押注部署
匹兹堡机器人基础模型公司 Skild AI 商用落地十个月，ARR 突破 1 亿美元，模型已集成到 60 多个付费客户，覆盖仓库运输、厨房备餐、服务器制造、线束装配等，绝大部分收入来自工业操作与专业物理作业。公司与富士康、英伟达合作，将 Skild Brain 用于双臂机器人组装 Blackwell 系统；与住友电装、三井物产、G10 等落地线束装配、厨房分装与拣选包装。联合创始人发文抨击 "演示文化"，强调操作吞吐量与真实部署。最新 S1 模型通过视觉上下文学习，示范视频即可引导执行新工序，非分布任务步骤成功率达 66%。
—— 旭日芯片出货破 800 万
9 月 17 日，地瓜机器人官宣完成 4 亿美元 C 轮融资，未来资产领投、美团战投跟投 —— 这是其半年内第三笔融资，累计 6.7 亿美元（3 月 1.2 亿、4 月 1.5 亿、9 月 4 亿）。公司由王丛从地平线分拆机器人业务而来：2015 年辍学创业，2020 年接手无人要的机器人业务，2024 年初成立地瓜，定位 "不做本体、对标 Wintel"。旭日系列芯片累计出货突破 800 万片，S600 获优必选等 20 多家客户，平台聚集 10 万多名开发者。王丛直言 "堆算力是最简单的事"，挑战在于英伟达生态惯性下让客户完成迁移实验。
—— 全域技术体系打通 加速具身智能产业化升级
2026世界机器人大会期间，越疆机器人与英伟达的深度物理AI合作成果正式公开亮相，双方基于长期生态协同，实现越疆全品类机器人产品全面搭载英伟达核心技术体系，标志着国内机器人龙头与全球算力巨头的合作迈入全域深化、全栈落地的新阶段。此次深度绑定，将从算力底座、基础模型、仿真开发三大维度，全方位提升越疆全系机器人的智能化水平，为国产物理AI技术规模化商用提供强劲支撑。
—— 暴力算力堆砌与极简工程设计，分化人形机器人进化路径
2026年8月12日，《Science Robotics》一次性刊发两篇机器人运动控制核心论文，抛出当前具身行业最关键的路线分野。面对“如何让机器人习得海量类人全身动作”这一核心难题，波士顿动力联合RAI Institute推出ZEST技能迁移框架，走上低算力、高效率、单技能快速量产的工程捷径；英伟达GEAR团队发布SONIC运动基础模型，以超大算力预训练、全域动作泛化打造通用身体底座。一个极致压缩新增技能成本，一个前置拉高基础模型能力，两种截然不同的技术哲学，正在定义下一代人形机器人的身体进化逻辑。
—— 灵巧手龙头两大成长路径博弈：做宁德时代，还是复刻英伟达生态？
具身智能上游灵巧手厂商灵心巧手成立三年，B + 轮估值达到 200 亿元，下一轮目标估值逼近 400 亿元，大幅抬升灵巧手赛道估值天花板，行业对此泡沫争议持续存在。公司定位赛道 “卖铲人”，不押注人形整机终局路线，同时布局直驱、腱绳、连杆三条灵巧手技术路线，搭建多层次产品矩阵，向上推进零部件全栈自研。摆在灵心巧手面前存在两条长期发展路径：一是成为具身智能领域的宁德时代，依靠规模与成本优势，成为全行业通用硬件供应商；二是效仿英伟达，依托硬件铺量积累真机交互数据，打造操作技能生态，构筑软硬件深度绑定的壁垒。本届 WAIC 展出 “灵巧手制造灵巧手” 自动化产线方案，试图破解灵巧手量产高度依赖人工、难以释放规模效应的产业死局。高估值背后，下游整机厂商自研灵巧手、通用操作模型脱离硬件迁移、量产落地难度等多重风险持续悬顶，公司宏大叙事仍有待长期商业化验证。
—— RoboTTT 突破长时序记忆瓶颈，上下文长度成为具身智能全新缩放赛道
英伟达 Jim Fan 与斯坦福李飞飞团队联合提出 RoboTTT 方案，将机器人视觉运动上下文拓展至 8K 时间步，约等于 5 分钟连续时序记忆，相较现有顶尖策略提升 3 个数量级，并且推理延迟不会随之增加。研究首次证实，上下文长度可以作为机器人基础模型全新的 Scaling 维度。依托测试时训练（TTT）与快速权重机制，RoboTTT 实现单段人类演示视频 one-shot 模仿、在线自我优化、扰动自主恢复，在多阶段长程双臂装配任务大幅超越 GR00T 等基线模型。不过方案仍存在训练成本偏高、目标函数有待深挖等问题，为通用人形机器人执行长流程工业任务提供重要技术路线。
—— 全球多条技术路线并行竞速，数据、架构、落地能力决定行业淘汰赛走向
世界模型成为具身智能赛道核心争夺高地，海内外玩家走出差异化发展路线。海外英伟达、DeepMind、World Labs、特斯拉分头布局；国内生数科技、大晓机器人构建通用与场景化两类世界模型方案，强脑科技依托脑机接口开辟全新数据供给路径。行业形成共识：单纯视觉视频生成只是基础门槛，具备物理因果推演、支持智能体交互行动才是核心壁垒。当前赛道创业项目密集涌现，资本热度高涨，但行业仍面临技术路线未收敛、虚实落地鸿沟、高质量交互数据稀缺三大难题。世界模型竞赛最终将迎来淘汰赛，数据资源、产业认知、工程化落地能力将成为企业存续的核心竞争力。
—— 开启深空智能探测，筑牢太空机器人算力底座
近日，人工智能与算力巨头英伟达迎来航天领域重磅突破，旗下Jetson系列芯片即将登陆月球，成为支撑月面机器人自主运行的核心算力载体。
—— 回归工具属性理性发展，校准人工智能产业认知
7月13日，英伟达CEO黄仁勋在专项专访中针对当下火热的智能体热潮发表理性观点，清晰厘清人工智能与人类智能的核心边界，明确呼吁行业与大众摒弃过度拟人化解读，客观看待AI技术的真实价值与本质属性，为当下浮躁的AI产业舆论与行业发展校准方向。
—— 冷却电力技术深度协同，破解高算力发展能耗瓶颈
7月14日，行业媒体披露重磅产业合作消息，全球算力龙头英伟达与工业制造巨头三菱重工达成合作意向，双方计划围绕AI数据中心冷却系统、电力供给及能源管理领域展开深度协同，共同攻克超高算力时代的数据中心能耗与散热难题。
