—— NexCore 共推产业具身规模化落地
近日，鹿明机器人与面壁智能正式达成战略合作，双方将围绕具身智能的数据采集、模型训练与场景应用展开协作，从具身数据共建、模型联合研发迭代、真实产业场景落地三个层面协同推进。鹿明机器人以 Lumos NexCore 产业具身技能进化引擎为载体，将面壁智能高效基座大模型部署于机器人本体，实现本地化实时运行；NexCore 积累的真机数据与产业场景经验将成为模型持续进化的养料，打通 "数据 — 模型 — 场景" 链路。鹿明 CEO 喻超与面壁智能联席首席科学家姚远均表示看好端侧大模型与产业具身的协同路径。
—— 零人工智能迭代，重塑工业软件优化范式
近日，面壁智能携手OpenBMB开源社区，正式发布并全球开源首款具备Stencil优化能力的「自动研究+自动部署」大闭环AI系统ForgeStencil，一举打破传统工业与科学计算软件性能优化的行业瓶颈。该系统创下惊人实测成果，仅耗时一周便自主完成100余款真实工业、科学计算软件的重构与性能优化，全程无需人类专家介入操作，实现了软件优化从人工攻坚到AI全自动迭代的跨越式升级，为国产工业软件高质量发展注入全新动能。
—— 端侧方案解决机器人记忆延迟难题
WAIC2026 上面壁智能开源 MiniCPM-Robot 两款具身模型，依靠视觉词元压缩技术平衡长时序记忆与推理速度，推出行业首款纯离线追踪导航模型，采用通用端侧技术路线，已在巡检、仓储、导览场景落地测试。
—— WAIC2026：依托端侧多模态底座，双开源机器人模型补齐物理智能短板
2026 WAIC 期间，面壁智能正式入局具身赛道，开源 MiniCPM-RobotManip 通用 VLA 操作模型、MiniCPM-RobotTrack 跟踪导航两大轻量化模型，依靠自研视觉 Token 极致压缩技术解决行业长时序记忆算力瓶颈。企业依托两年半打磨的成熟端侧多模态基座走通用具身路线，摒弃单场景专用模型堆叠的技术债，已与乐聚、宇树完成真机落地，实现纯离线端侧运行。行业大模型企业集体布局机器人赛道，具身智能成为打通虚拟语言智能、完整实现 AGI 的核心必经环节，面壁智能坚持端侧为主、云端为辅的落地范式，凭借轻量化、离线可用、长记忆三大优势补齐 AGI 物理交互关键拼图。