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前阿里高管创业入局，具身大脑单笔融资近10亿

—— Ego原生数据＋因果世界模型，重构物理AI底层能力

具身智能赛道再获重磅资本加持，杭州企业原力无限完成A、A+轮合计近10亿元融资。由前阿里副总裁带队的核心团队，主打Ego原生第一人称数据体系与AtomBrain具身大脑，布局因果世界模型与多形态机器人本体，已落地百余个真实产业场景，加速物理AI规模化商用。

大脑为王数据续命，具身智能告别硬件内卷

—— 行业竞争逻辑重构，模型与数据成核心壁垒

2026年成为具身智能规模化商用元年，行业竞争彻底告别硬件参数内卷，转向AI大脑与物理场景数据比拼。一级市场资本大幅倾斜具身大模型赛道，头部企业纷纷布局世界模型、WAM模型等前沿技术。行业普遍面临高质量物理交互数据稀缺瓶颈，厂商通过数据合成、开源数据集、专业数据平台等方式破局，任务落地能力成为产业唯一核心评价标准。

从懂触觉到用好触觉：蚂蚁押注一颗 “物理交互脑”

—— 触觉锚定世界模型落地，构筑机器人全链路物理 AI 体系

戴盟机器人完成蚂蚁集团领投的数亿元战略融资，发布全球首个触觉锚定世界模型 Daimon-TWM，打造一体化 “物理交互脑”，依托自研传感、海量触觉数据集、标准化评测与产业合作形成完整数据迭代闭环，大幅提升机器人复杂精细操作与抗扰动能力，补齐蚂蚁具身智能产业布局触觉赛道空白。

AI 产业正加速从虚拟内容生成转向物理世界交互，世界模型成为行业核心竞争赛道。昆仑万维董事长方汉提出 2026 年是 “世界模型元年”，企业同步推出游戏世界模型、音乐大模型、机器人专用世界行动模型三大产品，兼顾大众内容创作与机器人物理 AI 两大方向。企业判断，算力、算法门槛将持续弱化，高质量交互数据的采集标准、统一标注范式，也就是数据定义权，才是决定长期竞争力的关键；国内在视频交互、具身落地领域跻身全球前列，但长时序稳定、触觉力控真实数据仍是核心短板。

全球首个连续时间具身世界模型支持任意帧率自由生成

—— 建模时序变化率，统一多类视频生成能力

清华 AIR 与 UC Berkeley BAIR 团队推出全球首个连续时间具身世界模型 ODEWorld，创新 PT-Flow 物理时间流范式，不再按离散帧做预测，而是直接学习潜空间状态随真实时间的变化速率。模型通过动静解耦、一阶导数监督、Savitzky–Golay 滤波等核心设计解决离散模型时序缺陷，依托 ODE 积分实现任意帧率生成、时间补全、反向推演三大能力，在长视频预测速度与画面稳定性上大幅超越 V-JEPA 2 等主流方案，为机器人精细实时交互提供全新建模思路。

从看懂世界到改造世界解码具身智能产业未来

—— 院士解读新一代人工智能产业发展路径

本文基于郑南宁院士科普文章，阐释具身智能被纳入十五五未来产业，厘清其并非等同于人形机器人，核心是搭建感知、认知、决策、行动、反馈完整闭环。依托世界模型、多模态融合、因果推理、行动生成四大核心能力，具身智能推动人工智能从数字虚拟空间迈入真实物理场景，目前已落地制造、医疗、城市治理、家庭服务、自动驾驶多元领域。行业现阶段仍面临模型可解释性、边缘算力、产业标准、虚实数据差距等技术难题，信息、物理、认知三域融合是长期发展方向，未来将持续催生新质生产力，全方位改变生产与生活方式。

人形机器人企业扎堆落子南京

—— 搭建实景数据工厂助推产业商用落地

众擎、智元、极佳视界等头部人形机器人企业接连落户南京建邺，落地创新中心、数据采集与世界模型研发平台。通过搭建多场景实景训练场补齐真实数据短板，推动机器人从 “能动” 的样机向 “可用” 的商用产品跨越。

具身智能开源成果密集落地，消费端 AI 算力成本博弈加剧

—— 前沿快讯，多技术路线与资本事件集中显现

本周 AI 产业多点迭代，国内具身智能迎来多项开源技术突破，单样本学习、长时序世界模型取得进展；海外消费级 AI 产品面临算力成本约束，同时触觉硬件、AI 安全融资火热，AI 短剧赛道出现产能过剩、爆款稀缺的行业洗牌信号。

全球首个连续时间世界模型重构具身智能认知范式

—— 突破帧式局限，实现物理世界连续推演

近期，清华大学智能产业研究院（AIR）联合加州大学伯克利分校BAIR团队，正式推出全球首个连续时间具身世界模型ODEWorld，彻底打破传统AI“逐帧认知”的技术桎梏，开创具身智能连续感知、实时推演的全新技术范式。该模型的问世，解决了长期困扰人形机器人、自动驾驶设备的时序感知断层难题，让人工智能首次实现贴合真实物理世界的不间断动态理解，为通用具身智能落地筑牢底层技术根基，标志着全球AI世界模型研发迈入全新阶段。

具身智能遇数据瓶颈，无问智科选择做 “修路者”

—— 搭建虚实融合闭环，打造物理 AI 数据基础设施

具身智能赛道热度高涨，但高质量物理交互数据供给不足成为行业共同瓶颈。无问智科放弃自研机器人本体、通用大模型的主流路线，借鉴自动驾驶数据闭环工程经验，构建 “真实采集‑世界模型生成‑仿真评测‑真机回流” 的 Real2Sim2Real 虚实融合体系，对标海外 World Labs，致力于成为第三方通用数据底座服务商，为行业提供底层基础设施。

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