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分类：科技 标签：iPhone、大模型、人工智能、消费电子 在刚刚过去的一周里，科技数码圈迎来了多项重磅动态。从备受瞩目的下一代 iPhone 价格泄露，到国产大模型厂商集体入驻传统电商“卖 Token”，再到前沿 AI 智能体在医疗与日常开发中的深度落地，整个行业正加速向全面智能化与生态重构迈进。 传 iPhone 18 Pro 仅微涨 100 美元，运营商泄露售价打破高溢价传闻 在苹果秋季发布会前夕，跨国电信运营商沃达丰与澳大利亚渠道商意外泄露了新一代 iPhone 的终端定价数据。 根据泄露信息显示，iPhone 18 Pro 与 iPhone 18 Pro Max 的美国市场基准起售价预计分别为 1099 美元和 1299 美元，较上一代上调约 100 美元，涨幅约为 10% 左右，整体涨幅低于此前市场的激进预测。而传闻中的顶级折叠机型 iPhone Ultra 美国本土起售价区间则在 1999 至 2099 美元之间，国行售价预计从 9999 元起步。对于消费者而言，这一相对克制的定价策略无疑减轻了换机压力。 大模型厂商集体「卖 Token」，Kimi、MiniMax 即将入驻天猫 大模型商业化正在从自有渠道向主流消费场景渗透。继国产大模型厂商智谱在本月初正式入驻天猫开设官方旗舰店后，上海证券报独家获悉，Kimi、MiniMax、阶跃星辰等多家大模型厂商也正与天猫接洽，未来将陆续入驻并开售 Token 订阅套餐产品。 与此同时，天猫已正式上线 Token 充值中心，首批接入了阿里云、智谱、Kimi、MiniMax、DeepSeek 等头部厂商。这一举措标志着大模型订阅服务正式跨入大众电商消费场景，进一步降低了普通用户与中小开发者获取 AI 算力与智能服务的门槛。 微软工程师直言「手敲代码过时」，Windows 11 开发模式迎巨变 在软件工程领域，微软杰出工程师戴维·福勒（David Fowler）近日公开表示：「手动敲写代码的时代已经彻底终结。」 随着代码生成成本趋近于零，工程难点已迅速转移至架构设计、原生 API 对接与代码审计上。这一变革正在深刻重塑 Windows 11 生态。微软不仅通过大力推广 WinUI 3 为 AI 智能体提供了更易解析的执行环境，还推出了专为开发者打造的轻量级本地化硬件支持方案，确保本地能够流畅运行超 300 亿参数的大型语言模型，彻底改变了传统的软件开发与运行逻辑。 ...

分类：科技 标签：AI硬件、大模型、智能穿戴、科技创业 在人工智能深入各个垂直领域的当下，如何让 AI 真正参与到人类的健康管理中？除了日常的数据监测，AI 还能做些什么？近期，主打 AI 睡眠硬件的初创公司 Fullive.ai 备受瞩目。这家成立不到一年、第一款产品即将量产的公司，已经连续获得高瓴创投、智元机器人、招商局创投等头部机构的多轮加注。 这家年轻的公司究竟有什么不同？它又是如何切入竞争激烈的睡眠硬件市场的？ 一、睡不好的一晚，床头究竟能做什么？ 市面上的睡眠健康硬件已经足够拥挤。从手环、指环到智能床垫，它们越来越擅长在第二天早晨告诉你昨晚睡得怎么样；助眠灯、耳机和眼罩也在尝试用声音和光线让人更快入睡。 但这些产品普遍面临一个痛点：当机器知道你没睡好之后，到底能做什么？更重要的是，它怎么知道自己做对了？ Fullive.ai 推出的首款产品 Somni 试图打破这种单向监测的局限。它是一款专为高压脑力人群设计的床头睡眠设备： 无感佩戴：没有屏幕，不需要用户佩戴手环或头带，也不需要改变睡前习惯。 多维感知：通过毫米波雷达、麦克风阵列和环境传感器，实时捕捉夜间的呼吸、心率、体动以及卧室温湿度和光照。 动态干预：不仅是记录，它会通过声音、光线、气味等低打扰神经调节方式，帮助用户入睡、减少夜间醒来，并在清晨自然唤醒。 通过「感知 -> 干预 -> 响应」的连续循环，Somni 把每一个夜晚都变成了一次「小型实验」：如果前一晚的方案效果不佳，系统会在次日自动调整；反之，有效的反馈则会成为后续优化的依据。 二、从监测状态到理解反应：构建「响应模型」 在 Fullive.ai 创始人郑昊看来，今天的大量健康硬件很擅长「描述人」，但 AI 如果想真正赋能健康管理，仅仅知道心率和睡眠分期还远远不够。它需要理解：当外部环境发生变化时，人的身体会怎样跟着改变。 为此，Fullive.ai 提出了核心的 Response Learning（响应模型） 逻辑： 状态记录：捕捉人体当前生理指标。 主动干预：施加可控的声光味等调节动作。 响应反馈：观察身体和行为的真实变化。 通过这套逻辑，模型学习的不再是「人现在处于什么状态」，而是「人对干预会产生什么反应」。 在系统架构上，Somni 采用的是「传感器 x 基础模型 x Bio-OS Harness」方案。生成式 AI 在其中扮演「规划师」角色提出候选方案，再由模拟器和循证医学先验知识共同把控安全边界，确保所有干预动作都在合理且安全的范围内进行。 隐私与安全也是这套系统的核心前提。Somni 采用端云协同架构，原始雷达波形优先保存在本地，需要上传的信息经过加密和最小化处理，最大限度保护用户的个人隐私。 三、从一个夜间入口出发，走向广阔的生理世界模型 Fullive.ai 将自己定位为一家「模型 x 本体」的 AI4Bio 公司。 如果说 Somni 是团队验证这条路线的第一个「夜间节点」，那么未来规划中的日间产品 Cori，则会把压力、情绪、专注、行为等更多上下文接入同一套系统。通过规模化部署的硬件本体，团队期望持续收集人体对外部输入的响应数据。 这种发展路径与自动驾驶的发展有异曲同工之妙：不追求一步到位的大而全形态，而是从需求明确、场景封闭、观测时间长的睡眠场景切入，率先跑通数据闭环。 目前，Fullive.ai 已经集结了来自清华、北大、华为、大疆、百度等机构的成建制团队，横跨算法、硬件、工业设计和循证医学等多个领域。公司的长期目标是打造 Physiological World Model（生理世界模型），让 AI 真正理解人体状态是如何随环境、节律和干预动态演化的。 ...

分类：AI动态 标签：大模型、商业化、智谱、MiniMax 大模型公司正在从“讲故事”转向“交财报”。两家中国头部大模型企业在五天内先后交出了上市后的首份中报，用真金白银的营收与亏损数据，勾勒出了中国大模型商业化的第一波分层。 从核心财务数据来看，两家公司展现出了惊人的增长爆发力：MiniMax 上半年收入 1.17 亿美元，同比增长 283%；8 月 ARR（年度经常性收入）超过 8 亿美元。智谱上半年收入 9.54 亿元人民币，同比增长近 400%；8 月 ARR 达到 16 亿美元。 然而，撕开亮眼的增速外衣，两家公司虽然在收入规模和经调整亏损上不相上下，但它们正在把模型卖向截然不同的方向。 一、智谱：本地化退潮，API 已成主引擎 智谱的上半年营收已超越 2025 年全年水平，但其业务结构发生了翻天覆地的变化。 过去作为基本盘的本地化部署企业通用模型收入同比下降 54.6%，而开放平台与 API 业务收入暴涨 2735.7%，占总收入的比重飙升至 86.5%。这意味着智谱正在彻底告别“把模型部署进客户机房”的传统项目制生意，转向“把模型放在云上、按调用量持续收费”的云端服务模式。 在技术路线上，智谱在财报中提出了一个核心公式：AGI 商业价值 = 智能上界 x Token 消耗规模。 拓展智能上界：通过 GLM-5.2 与 GLM-5.3 强化长程 Coding 和 Agent 能力，提升模型独立处理复杂任务的上限。 扩大 Token 消耗：推出 GLM-5.3-Flash，在约 10 万张国产芯片集群上运行，将推理成本压低至同系列早期版本的十分之一。 智谱的核心逻辑是不断向上突破任务边界，未来希望企业不仅按 Token 付费，更能按 Co-work（智能体协同工作）的实际任务成果付费。 二、MiniMax：收入更全球化，主打“单位智能”极致性价比 与智谱立足国内、深耕 B 端复杂任务不同，MiniMax 交出了一份更具全球化色彩的答卷。 上半年 MiniMax 收入 1.17 亿美元，其中海外收入高达 7083 万美元，占比超过 60%。企业和开发者客户超过 200 万，较去年末增长约十倍。 ...

分类：科技动态 标签：人工智能、大模型、苹果、Anthropic 在过去的一天里，科技与数码领域迎来了多项备受关注的重磅动态。从苹果新任掌舵人首度公开“发声”，到 AI 巨头 Anthropic 推出的全新编程与知识工作模型，再到各大科技厂商的最新进展，以下为您梳理今日不可错过的核心科技资讯。 1. 苹果新任 CEO 约翰·特努斯正式入驻 X 平台 苹果首席执行官约翰·特努斯（John Ternus）近日正式加入了社交平台 X（原 Twitter），并发布了个人账号的首条动态。这条仅有小写字母「hello」的简短消息在发布后极短时间内便引发全网关注。 动态细节：该账号 @johnternus 早在 2026 年 6 月便已私下创建，并在特努斯担任苹果首席执行官的首个正式工作日公开亮相。 数据表现：截至报道发布时，这条动态上线约 35 分钟，便已收获约 74.8 万次浏览、3.1 万次点赞以及数千次转发与评论。分析认为，这既是延续了苹果启用新设备时的问候语传统，也标志着新一代掌舵人开始走向公众社交视野。 2. Anthropic 正式发布 Claude Fable 5.1 与 Mythos 5.1 人工智能公司 Anthropic 当地时间 9 月 1 日宣布推出 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1 模型，并将其称为“全球最先进的编程与知识工作模型”。 版本差异：两款模型基于相同的基础模型打造，主要区别在于安全防护等级。Fable 5.1 面向所有用户开放，而 Mythos 5.1 则仅通过可信访问计划向经过审核的网络安全和生命科学领域机构提供。 性能表现：基准测试数据显示，Fable 5.1 在多项测试中超越了前代 Fable 5、Opus 5 以及 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol，展现出强悍的综合竞争力。 3. 抖音突发服务器异常导致推荐算法错乱 针对此前引发热议的“抖音崩了”及“推荐难看”等现象，有知情人士透露，此次服务异常的根本原因是平台突发服务器异常。 ...

分类：科技 标签：人工智能、具身智能、机器人、大模型 2026 年世界机器人大会（WRC）在北京亦庄正式开幕。300 多家企业携 2000 多件展品齐聚一堂，大模型、本体、关键零部件和数据采集等具身智能的核心要素悉数亮相。 与此同时，宇树科技正式敲钟上市，盘中市值一度突破 4000 亿元，为长期处于早期的机器人赛道钉下了一个坚实的资本锚点。在一级市场热度向二级市场传导的背景下，具身智能不再仅仅停留在技术想象中，而是开始被市场严格要求回答收入、毛利、交付和规模化的问题。 在这场资本与技术的狂欢背后，比起盲目追寻「奇迹时刻」，行业更需要冷静思考几个朴素而关键的问题：机器人是否只能长成人的模样？具身智能的通用性究竟走到了哪一步？数据正在变成一门硬件生意吗？那些藏在关节和电机里的关键部件又推进了多少？ 带着这些疑问，我们在展馆中深入走访了多家代表性企业，试图厘清这个赛道正在发生的深层变革。 1. 机器人是不是只能是人形？ 过去两年，具身智能的叙事几乎完全被「人形机器人」占领，跑步、跳舞、打拳等出圈事件无一例外都长着一副人类的躯干。 但逛完本届 WRC 就会发现，形态的分化正在成为主流趋势。「像人」不再是唯一的标准答案，巨型机甲、四足仿生、半人马形态以及面向特定场景重新设计的定制化本体层出不穷。例如，宇树科技不仅带来了具备高动态格斗能力的 G1 和 H2 人形机器人，还展示了三米高、可载人的重型机甲 GD01，直接切入文旅与特种作业场景。 与此同时，Vbot 维他动力发布了人形具身智能终端 Vbot ATOM。它没有沿用传统工业机器人的思路，而是从家庭、零售等真实生活场景反向推导：160cm 的身高、180cm 的臂展以及织物包覆设计，让它更容易融入人类的生活空间。 在垂直场景中，形态分化更为显著。自变量机器人针对物流分拣场景，并没有采用复杂的人形本体和五指灵巧手，而是用双机械臂配合普通夹爪，将包裹分拣效率提升至每小时 1816 件，准确率超过 98%。这表明，剥离对“人形”的执念，根据任务需求重构硬件形态，正在成为行业的理性共识。 2. 具身智能的通用性走到哪一步了？ 具身智能的通用性，指的是机器人跨物体、跨环境、跨指令完成复杂任务，以及在新场景中自主重新规划的能力。从目前的技术进展来看，机器人已经跨过了单一动作展示的阶段。 在技术路线上，头部企业的探索呈现出多样化特征： 端到端 VLA/WAM 路线：以银河通用、未来不远为代表，试图将视觉、语言、动作和物理预测放入统一模型中。例如银河通用发布的双足机器人 Galbot ET1，能够通过视觉实时模仿人类的舞蹈动作，并具备网球陪练的高动态规控能力。 分层具身智能架构：如逐际动力 COSA，将大脑拆分为负责推理调度的 System 2、调用操作技能的 System 1 以及进行全身运动控制的 System 0，实现高效协同。 跨本体具身基础模型：如星海图 G0.5，通过统一动作编码，让同一套大脑模型能够适配不同的机器人本体。 总体而言，在工厂、仓库等相对封闭的结构化场景中，机器人已经能够稳定执行长程任务；但在直接与人交互的开放家庭环境中，由于安全性和泛化能力的限制，其成熟度仍需进一步打磨。 3. 具身数据正在变成一门硬件生意吗？ 模型能力的提升离不开海量高质量数据，而机器人的数据采集（如遥操作、动捕手套、真机本体采集等）几乎都与硬件深度绑定。这不禁让人发问：具身数据正在变成一门硬件生意吗？ 事实上，数据的核心价值在于反哺模型、形成数据飞轮。除了传统的集中式数据采集外，行业正在探索更多元的数据生成与闭环方式： 光轮智能通过 SimFoundry 仿真和 RoboFinals 评测体系，构建了 Real2Sim2Real 的数据闭环。 极佳视界等企业则通过世界模型作为「数据放大器」，批量生成训练和测试所需的交互数据。 未来的趋势正在从单一的“数采工厂”转向“机器人部署现场”。让机器人深入真实场景，通过实跑产生的数据不断进行 Post-Training（后训练）与模型迭代，才是打破数据瓶颈的必经之路。 4. 关键零部件往前走了几步？ 灵巧手、触觉感知、视觉感知以及高性能电机，是具身智能落地的“最后一厘米”。 ...

分类：AI动态 标签：人工智能、机器人、具身智能、大模型 2026年9月1日，梅卡曼德正式登陆港交所，首日收盘总市值约124亿港元。作为一家从上一轮机器人创业潮中走出的企业，梅卡曼德在公开市场被标出了百亿价格。在这场资本化背后，这家专注于给机器人做「感知、识别与运动规划」的公司，正面临着新技术周期与商业化落地的双重审视。 「机器人大脑」，在工厂里长出来的底气 成立于2016年底的梅卡曼德，从创业第一天起就没有将重点放在单纯制造机械臂上。公司名 Mech-Mind 中的「Mind」，清晰地指向了机器人的核心诉求：感知、理解与运动规划。 无论机器人的物理形态如何演进（无论是重型工业设备、轻型双臂，还是移动协作机器人、轮式或足式类人形机器人），其底层逻辑始终离不开对环境的看见、物体的识别以及动作的规划。2017年，梅卡曼德推出了第一代 Mech-Eye（3D相机）、Mech-Vision（视觉软件）和 Mech-Viz（规划软件），构建起了「眼脑手」路线的雏形。 经过十年的发展，这套智能组件已被送进近 50 个国家和地区，累计部署超过 2.9 万台，服务了超 100 家《财富》世界 500 强企业。值得注意的是，其海外业务增长迅速，2023年至2025年，海外收入从 5860 万元增长到 1.955 亿元，占比提升至 50.3%。老客户的持续复购（上年活跃客户贡献占比在 2026 年一季度达到 86%），印证了其产品在真实工业现场获得的信任。 从 3D 视觉到下一代「眼脑手」：如何跨越技术周期？ 部署规模并不天然等于下一轮技术的入场券。对于一家十年老兵而言，如何将过去的工业积累无缝衔接至具身智能和物理 AI 的新浪潮，才是真正的考验。 梅卡曼德给出的解法是向下一代产品演进： Mech-GPT 的落地：2023年发布的 Mech-GPT 尝试将自然语言、图像和 3D 空间信息融于统一的任务链路，让用户通过自然语言指令即可驱动机器人完成复杂任务拆解。 多模态与世界动作模型：在世界人工智能大会上，梅卡曼德进一步展示了具身智能基座模型、仿生分层机器人大脑以及世界动作模型，用以预测动作结果并实现多机器人协同。 Mech-Hand 灵巧手：多指灵巧手的推出，将公司的能力边界从「看见和规划」直接推进到抓、捏、握、拧等物理操作层。 从财报数据来看，2023 年至 2025 年，公司毛利率从 39.1% 显著升至 64.6%。这不仅得益于硬件成本的优化，更得益于履约成本的下降——通过软件升级、AI 助手与生态合作伙伴的建立，现场维护和交付的复杂度被大幅度消化，从而让人才与资金能够更轻盈地投入到前沿大模型与世界动作模型的研发中。 结语：承认技术边界的踏实，才能走得更远 在具身智能行业被各种精美 Demo 充斥的今天，梅卡曼德保持了相对克制与务实的态度。创始人邵天兰多次强调技术验证阶段「快不得」，必须实事求是。 AI 时代的竞争不垄断于某一个单独的 idea，真正的差异化在于企业的 position（站位）。梅卡曼德的 position 扎根于全球数万台的真实工业现场与庞大的系统集成商网络。旧业务、新技术、客户现场与组织节奏被放在同一张桌子上讨论，这种愿意承认技术边界、不盲目追逐热词的踏实作风，或许正是其穿越周期、在物理 AI 赛道走得更稳更远的关键所在。

分类：AI动态 标签：人工智能、大模型、游戏、苹果 过去的一天里，科技与数码数码圈迎来了诸多重磅动态。从 AI 领域的模型迭代到科技巨头的掌舵人动态，再到游戏界备受瞩目的现象级产品，以下为您精选并梳理最具价值的核心科技资讯。 1. Anthropic 发布 Claude 5.1 系列：编程与知识工作迎来新标杆 Anthropic 正式推出 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1 模型，被官方誉为「全球最先进的编程与知识工作模型」。 定位区别：两者基于相同的基础模型架构，主要在于安全防护等级的不同。Fable 5.1 面向所有普通用户开放，而 Mythos 5.1 则通过可信访问计划，严格向经过审核的网络安全与生命科学机构提供。 性能表现：基准测试数据显示，Fable 5.1 在多项核心测试中超越了前代产品以及同类竞争对手的旗舰模型。 2. 苹果新任 CEO 约翰·特努斯入驻 X 平台 苹果公司新任首席执行官约翰·特努斯（John Ternus）正式在社交平台 X 开通个人账号（@johnternus），并发布了首条简短动态「hello」。 这条简单的问候语在发布后短时间内便获得了极高的关注度，延续了苹果历任高管的社交属性传统，同时也拉开了特努斯掌舵苹果时代的全新序幕。 3. 抖音突发推荐算法错乱，官方回应系服务器异常 近日，「抖音崩了」及「推荐难看」等词条冲上热搜。对此，知情人士回应称，此次故障源于平台突发服务器异常。 故障表现：主要表现为推荐机制暂时失灵，用户刷到的内容与日常偏好出现严重偏差、信息流重复紊乱，以及部分基础播放功能受阻。目前相关异常已在陆续修复中。 4. 气场全开：传《GTA 6》热度空前令好莱坞片方担忧 随着发售日期的临近，《GTA 6》的预购量持续飙升并展现出恐怖的市场统治力。 行业消息显示，好莱坞多家主流电影工作室已开始对这款现象级游戏产生担忧，害怕其在今年底发售后的大热，会在数周时间内严重分流原本属于院线电影的观众群体。 科技数码速览结语 无论是 AI 大模型的持续高速迭代，还是传统科技巨头与娱乐产业因跨界产生的奇妙碰撞，都在不断刷新我们的数字生活体验。感知 -> 干预 -> 响应，数码科技的边界正在以更快的速度向前演进。

分类：AI动态 标签：人工智能、具身智能、机器人、大模型 北京亦庄的空气里飘着一种奇怪的兴奋，这是 2026 世界机器人大会（WRC）开幕的日子。300 多家企业、2000 多件展品，几乎把具身智能行业能拿出的东西都搬到了现场：大模型、本体、关键零部件、数据，应有尽有。 开幕当天，宇树科技敲钟上市，盘中市值一度冲破 4000 亿元，这可能是过去十年中国机器人行业最接近资本狂欢的一天。过去，机器人公司更多活在实验室、融资新闻和 Demo 视频里；而宇树的上市，第一次给这个仍处在早期的赛道钉下了一个资本锚点。 一级市场的热，正在向二级市场传导，具身智能不再只是技术想象，也开始被要求回答收入、交付、毛利和规模化的问题。比起继续追问什么时候会有奇迹，更值得追问的是几个更朴素的问题：机器人是不是只能长成人的样子？具身智能的通用性到底走到了哪一步？数据正在变成一门硬件生意吗？ 带着这些疑问，我们在展馆里走了一圈，并和多家代表性公司深聊，试图梳理出这个赛道正在发生的关键变化。 1. 机器人是不是只能是人形？ 过去两年，具身智能的叙事被人形机器人高度占领：跳舞、跑步、打拳、马拉松，所有出圈事件几乎都长着一副人的样子。但看完这届 WRC，你会发现，人形机器人的概念依旧在延展，巨型、仿生、半人马等形态层出不穷，「像人」不再只有一种标准答案。 与此同时，在人形之外，越来越多公司开始根据真实任务重新设计机器人形态： 形态分化：宇树不仅展示了格斗能力更强的 G1 与 H2，还带来了三米高、能载人变形的机甲 GD01，直接冲着文旅与特种作业场景而去。 场景反推：Vbot 维他动力从家庭、零售等生活场景出发，发布了人形具身智能终端 Vbot ATOM；未来不远机器人则深入厨房场景，通过软硬件全栈自研，让机器人自主完成意面制作等复杂家务。 任务导向：自变量机器人针对物流分拣场景，没有采用完整人形和五指灵巧手，而是用两条机械臂配合普通夹爪，将分拣效率做到每小时 1816 件，准确率超过 98%。 2. 具身智能的通用性走到哪一步了？ 具身智能的通用性，指的是机器人是否能跨物体、跨环境、跨指令完成复杂任务，以及是否能在新场景里重新规划。从能力上看，具身智能已经跨过了单一动作展示阶段，能够完成多技能串联、状态跟踪，甚至在经历扰动后重新规划。 当前，头部企业的技术路线远未收敛，主要分为以下几种探索方向： 端到端 VLA / WAM 路线：如银河通用、未来不远和自变量机器人，将视觉、语言、动作和物理预测融合进统一网络，让机器人理解重力、惯性、摩擦等物理规律。 分层具身智能架构：以逐际动力 COSA 为代表，将机器人大脑分为负责场景理解的 System 2、调用操作技能的 System 1，以及进行全身运动控制的 System 0。 跨本体具身基础模型：如星海图 G0.5 和银河星脑体系，通过统一动作编码，让同一套大脑适配轮式、重载、双足等不同形态的机器人。 3. 具身数据正在变成一门硬件生意吗？ 无论通用性还是垂直场景性能，模型都需要大量高质量的数据。目前主流的数据采集方式包括遥操作、无本体 UMI 与数据手套、第一视角采集与动捕、真机本体采集等，几乎每一种都涉及硬件。 光轮智能等企业通过仿真（SimFoundry）和评测体系（RoboFinals）构建了数据闭环。但数据并不是一门单纯的硬件生意，其核心价值在于反哺模型进化。未来具身数据的共同趋势，正逐渐从集中式数采工厂走向机器人部署现场，通过真实场景回流的数据持续迭代模型。 4. 关键部件往前走了几步？ 灵巧手、触觉感知、视觉感知和电机等关键零部件的进步，展示了行业落地的实质进展： 灵巧手与精细操作：灵心巧手展示了灵巧手组装灵巧手的案例，将应用从简单抓取推进到精细工业操作。 触觉感知全面升级：帕西尼感知通过自研 6D 触觉感知芯片，将触觉扩展到指尖、足底及全身电子皮肤，让机器人获得可量化的力触觉信息。 视觉感知极致平衡：奥比中光推出 Gemini 330 系列及机器人视觉新品 Physis，在大视野、高质量成像和真实空间感知之间实现了平衡。 这些关键部件正是具身智能落地的最后一厘米，决定了机器人能否完成精细操作与环境感知。 ...

分类：AI动态 标签：具身智能、大模型、机器人、人工智能 机器人行业当前的核心考题是什么？答案已经不再是数十秒内完成简单的物品抓取，而是能否将一整件事情从头干到尾。在行业内，这被称为「长程任务」。 成立仅 8 个月的墨奇科技（MORPHI）在世界机器人大会上，用一台机器人交出了一份 15 分钟的亮眼答卷：自主完成收拾客厅、检查冰箱、取出并投放烘干机衣物、按下启动键以及叠衣服等七八十个连续动作，全程稳定流畅。 墨奇科技联合创始人黄青虬近日接受了深度访谈，分享了团队如何通过 Agentic-Native 模型路线通往物理 AGI 的顶层设计与创业思考。 华为智驾背景：从自动驾驶到物理 AGI 黄青虬毕业于清华大学自动化系、香港中文大学 MMLab 博士，曾任华为车 BU 智驾 AI 部门一号位，主导了华为智驾 ADS 1.0 到 4.0 的算法突破与量产。 在离开华为前，他亲手验证了一件事：用一个 AI 模型去驱动物理系统、做底层控制是完全可行的。这一突破让他看到了具身智能爆发的基础，于是他选择离职创业，与物流行业出身的高文礼联合创立了墨奇科技，目标是造一台「跟人一样聪明」的通用机器人。 不同于行业的常规路径，墨奇在许多选择上与同行反其道而行之： 不追双足人形，先做轮式 -> 智能的上限在手臂，现阶段聚焦解决操作难题。 自研关节，暂不急于灵巧手 -> 夹爪已经足够应对绝大部分场景，关键瓶颈在算法而非执行器。 不堆砌数据量，坚持质量第一 -> 模型架构不是唯一壁垒，数据中的 know-how 才是核心资产。 技术路线之争：让 System 1 成为大脑 在具身智能模型架构上，墨奇主张 Agentic-Native（智能体原生） 的路线。 行业主流通常采用分层架构：System 2 负责高级语义理解和任务拆解，输出指令给 System 1（操作系统），再由 System 0（小脑运控）驱动关节执行。但这种架构在长程任务中往往面临跨系统沟通频次和时延的瓶颈。 墨奇的核心解法是：将 System 2 的部分核心能力下沉并装进 System 1，让 System 1 真正成为大脑，而不是演变成纯粹的执行器。 更强的目标接口 -> 不仅支持语言指令，还能接受图像指令（例如「把衣服叠成图中的样子」）。 长时序自主纠错 -> 从反应式的短时序动作，跃迁为能自主完成中长时序、具备纠错与回溯能力的完整工作流。 在数据建设方面，墨奇目前已积累 3 万小时的真实场景数据（遵循「真实的人、真实的场景、干真实的活」三大原则），并计划在年底达到 15 万小时。黄青虬强调，短期的竞争力在于采集精度和多样性，而长期的护城河在于模型训练试错过程中沉淀出的闭环链路与独家 know-how。 ...

分类：科技 标签：具身智能、人工智能、机器人、上市企业 引言：百亿市值的公开市场首秀 2026 年 9 月 1 日，梅卡曼德正式登陆港交所，首日收盘总市值定格在约 124 亿港元。这家过去在大众视野中略显低调的机器人企业，终于被公开市场标出了明确的价格。 在一级市场和基石投资者的眼中，这家公司早已备受关注。此次上市，梅卡曼德成功引入了包括苏格兰百年资管巨头 Baillie Gifford 在内的 9 家基石投资者，合计认购金额达到 1.86 亿美元。然而，梳理其十年的发展历程会发现，梅卡曼德自创立之初就没有选择「造一台完整的机器人」，而是将目光聚焦于机器人最核心的底层能力：感知、识别与运动规划。 一、「机器人大脑」，在真实的工厂里长成 成立于 2016 年底的梅卡曼德，由创始人邵天兰在德国学习和参与机器人研发后回国创立。从 Mech-Mind 名字里的「Mind」不难看出，其核心出发点始终是赋能智能。 无论是重型工业设备、轻型双臂还是移动协作机器人，形态各异的机器人背后，共同的痛点都是缺乏一双聪明的「眼睛」和一个灵活的「大脑」。 2017 年：梅卡曼德推出第一代 Mech-Eye、Mech-Vision 和 Mech-Viz。相机负责获取 3D 点云与图像，视觉软件识别物体位置姿态，规划软件计算机械臂的抓取路径与避障策略。 规模化落地：通过将复杂的底层技术封装成稳定、易用的智能组件，产品得以接入不同机械臂与产线。截至上市前，其产品已进入近 50 个国家和地区，累计部署超过 2.9 万台，服务超 100 家世界 500 强企业。 更为关键的是，老客户的信任带来了极高的复购率。招股书显示，上年活跃客户对当年收入的贡献占比从 2023 年的 61% 飙升至 2025 年的 78%，并在 2026 年一季度达到 86%。这种深厚的客户基础，为其后续切入新技术提供了绝佳的场景支撑。 二、从 3D 视觉到下一代「眼脑手」的演进 技术的浪潮从不等待任何人。从早期的工业机器人、3D 视觉，到如今大火的具身智能、物理 AI、世界模型与灵巧手，机器人行业的语言已经历多轮迭代。 面对新一轮的技术变革，梅卡曼德并没有躺在过去的功劳簿上吃老本，而是顺势推出了新一代技术矩阵： Mech-GPT：于 2023 年发布，尝试将自然语言、图像和 3D 空间信息融合进同一任务链路，让用户通过自然指令直接驱动机器人。 具身智能基座模型与世界动作模型：用于判断不同动作带来的结果，打通任务理解、动作规划与执行。 Mech-Hand 多指灵巧手：补齐了直接操作物体的「手部」短板，实现了抓、捏、握、拧、提等多维操作。 通过将感知 -> 理解 -> 规划 -> 执行 -> 反馈的链路全面打通，梅卡曼德在财报上也交出了亮眼的成绩单：2023 年至 2025 年，公司收入从 1.808 亿元增至 3.888 亿元，毛利率更是一路走高至 64.6%。这不仅得益于硬件成本的下降，更在于 AI 与软件的成熟让现场履约成本大幅降低。 ...