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星动纪元两个月25亿，国资组团入场

星动纪元两个月内完成25亿元融资，最新一轮10亿元由国资诚通基金领投，多家国资及财务、产业资本共同参与。作为清华大学唯一持股的具身智能公司，星动纪元由清华助理教授陈建宇创立，坚持“算法需求优先”的AI Native理念，全栈自研“数据-大脑-运控-灵巧手-本体”技术链。 公司核心壁垒在于“以手强脑”，通过自研全直驱五指灵巧手采集高质量物理交互数据，并拥有全球最大的灵巧手真机数据集之一。其大脑模型持续迭代，包括世界模型成果PAD、VLAW及端到端模型ERA-42，推动技术前沿。 商业化方面，星动纪元已在物流场景实现规模化落地，与顺丰、中国邮政等客户合作，机器人实现7×24小时分拣作业。同时，其灵巧手与通用基座已出货至OpenAI、英伟达等全球顶尖科技企业与高校。公司正将场景拓展至高端制造与商业服务，构建全流程具身服务体系。 2026年被视为具身智能商业化分水岭，星动纪元凭借数据闭环与产业落地能力，在头部竞争中占据先机。

marsbit13小时前

星动纪元两个月25亿，国资组团入场

marsbit13小时前

94亿，机器人今年最大的一笔融资出现了

人形机器人公司Neura近日完成14亿美元（约94.9亿元人民币）C轮融资，估值达70亿美元，进入全球行业第一梯队。本轮投资方除英伟达、亚马逊等科技巨头外，更引人注目的是德国工业巨头舍弗勒和博世的参与，显示产业资本开始关注该领域的实际落地能力。 与侧重通用场景、讲求AI叙事的美国公司不同，Neura选择了聚焦工业垂直场景的路径，并已获得宝马等制造业客户的验证。融资背后反映行业逻辑正从技术演示转向工厂应用。当前，制造业面临劳动力成本上升与短缺的压力，为人形机器人提供了明确需求。工业制造因其环境结构化、任务重复性强，成为最可能率先规模落地的方向。 然而，大规模应用仍面临适配成本高、维护体系建立等工程与商业挑战。随着产业资本和真实场景应用的推进，行业焦点已从“能否实现”转向“如何更稳、更快地商业化”。

marsbit06/14 02:54

94亿，机器人今年最大的一笔融资出现了

marsbit06/14 02:54

“机器人伴侣”来了，10天已预售3800台，男款身着修身西装，女款可上妆，搭载“养成系”情感大模型，仅限成人购买，业内：需注意伦理隐患

优必选近日推出消费级人形机器人U1系列，主打情感陪伴功能，上线10天已收获超3800台预售订单，定金总额超千万元。该系列分为男款和女款，具有高度仿生外观，支持多维度外观定制，并搭载“养成系”情感大模型。产品仅限成人购买，目标客群包括情感消费的高净值人群及“二次元”文化爱好者。 业内分析指出，U1标志着人形机器人从技术演示向消费品的跨越，但同时也面临供应链管控、情感算法自然度及伦理争议等多重挑战。外观定制可能涉及版权风险，而情感伴侣的定位可能引发用户不健康的情感依赖，削弱真实人际互动。目前产品尚未公布最终售价，其真实市场转化率及交付后的用户体验仍有待观察。

marsbit06/13 06:59

“机器人伴侣”来了，10天已预售3800台，男款身着修身西装，女款可上妆，搭载“养成系”情感大模型，仅限成人购买，业内：需注意伦理隐患

marsbit06/13 06:59

机器人开始“吃数据”：从印度数据工厂到百亿美元人形机器人的隐秘生产链

随着具身智能行业的发展，机器人训练对高质量数据的需求急剧增长，催生了一条隐秘的数据生产链。与依赖互联网文本数据的大语言模型不同，具身模型面临物理世界的“数据荒漠”，人类第一视角视频（Ego Data）等真实世界经验成为关键。 在印度等地，出现了专门采集人类工作视频的“数据工厂”。工人们佩戴头戴摄像头和数据手套，按照严格规范完成整理、抓取等任务，产出结构化视频与动作数据，出售给欧美等地的机器人公司。这类Ego Data成本相对较低，可用于模型预训练，让机器人理解人类如何完成任务。 数据价值呈现“金字塔”结构：底层是低成本互联网视频；上层是带精细动作标注的Ego数据；再往上是仿真合成数据，可大规模生成但存在与现实差距；顶层是最稀缺、昂贵的真机遥操数据，直接指导机器人本体动作。 行业上游已分化为多类玩家：低成本数据工厂、专注动作捕捉与重定向的服务商、提供真机遥操数据的第三方、仿真合成数据公司，以及探索数据标准与流通的平台。机器人公司则采取“分层采购”策略：通用Ego数据倾向外包以快速获取规模；而关乎自身硬件适配的核心真机数据与部署中产生的失败数据，则多由自己掌控以构建壁垒。 当前，行业竞争焦点正从硬件与模型架构，转向高质量数据的持续供给与有效利用。能否建立高效的数据采集、标注、仿真扩增与反馈闭环，将成为影响机器人能力突破的关键。这条从全球劳动力密集区延伸到顶尖机器人公司的数据供应链，正在支撑着百亿美元估值的人形机器人迈向现实应用。

marsbit06/13 03:32

机器人开始“吃数据”：从印度数据工厂到百亿美元人形机器人的隐秘生产链

marsbit06/13 03:32

英伟达选中宇树，却换掉了宇树的手

英伟达在发布NVIDIA Isaac GR00T参考人形机器人时，选择了宇树科技的H2 Plus作为机器人本体，但并未采用宇树自家的Dex系列灵巧手，而是换上了来自新加坡初创公司Sharpa的Wave灵巧手。 Sharpa的灵巧手拥有22个主动自由度，采用直驱传动架构以提升控制精度。其核心优势在于集成了名为DTA的高精度触觉感知系统，能在指尖实现超过1000个感知单元，让机器人能感知压力、纹理和滑动，从而处理鸡蛋、扑克牌等柔软或易碎物品。公开演示显示，该手能完成剥鸡蛋、发扑克牌、组装电脑主机等复杂操作。 此次合作中，宇树负责提供卓越运动控制能力的“身体”，而Sharpa则补全了关键的“双手”操作能力。更重要的是，Sharpa的手已被纳入英伟达的Isaac Lab仿真训练框架，成为从遥操作数据采集到策略训练闭环的一部分。这标志着英伟达的判断重点已从“让机器人动起来”转向“让机器人干好活”，一双具备高精度触觉和力控的“手”变得与“腿”同等重要。 尽管Sharpa凭借此次合作站上关键牌桌，但灵巧手赛道竞争激烈，灵心巧手、因时机器人、帕西尼感知等公司也在高自由度、触觉反馈和量产能力上快速迭代，行业格局远未定型。

marsbit06/10 11:01

英伟达选中宇树，却换掉了宇树的手

marsbit06/10 11:01

机器人越逼真越可怕？揭秘人形机器人时代的“恐怖谷效应”

随着人形机器人外貌日益接近人类，一种名为“恐怖谷效应”的心理现象正成为人机交互的重要障碍。该效应由日本专家森政弘于1970年提出，指当机器人仿真度达到某个临界点——非常像人却又存在细微瑕疵时，会引发人们本能的不适与排斥。这种反应源于人类大脑对社交信号的敏锐感知，一旦发现眼神、表情或动作中的微小不协调，就会产生认知失调，感觉“有东西在伪装成人”。 电影《极地特快》中近乎真人却略显僵硬的动画角色，以及机器人Sophia引发的两极评价，都是恐怖谷效应的典型体现。对此，机器人公司采取了不同策略：如波士顿动力保持机械感外观以避开该效应，而Hanson等公司则继续探索高仿真路线。 目前，恐怖谷效应仍影响着机器人设计，尤其在家庭等日常场景中，多数产品倾向于采用风格化或明显机械化的外观。未来，随着技术进步实现更高逼真度，以及年轻一代对机器人的日益熟悉，这种心理障碍或许会逐渐淡化。但现阶段，它深刻提醒我们：开发人形机器人不仅需要技术突破，也离不开对人类心理的深入理解。

marsbit06/09 06:07

机器人越逼真越可怕？揭秘人形机器人时代的“恐怖谷效应”

marsbit06/09 06:07

从代码到认知：机器人大脑进化的万字指南

本文概述了机器人大脑从传统代码控制到现代人工智能模型驱动的演进历程。文章首先回顾了前大型语言模型（LLM）时代，机器人依赖手工编码的模块化技术栈（感知、状态估计、规划、控制）和行为树，虽稳定但泛化能力差。随后，深度学习改进了感知，强化学习和模仿学习进入了控制层，但策略仍较为狭窄。 ChatGPT的出现带来了转折。LLM最初被用作自然语言编译器，将指令转化为机器人可执行的原子技能序列（如谷歌的SayCan）。但更重要的突破是视觉-语言-动作模型（VLA），例如谷歌的RT-2和开源的OpenVLA，它能将视觉、语言信息融合，直接输出动作指令，实现了推理与行动的耦合。 目前最先进的系统采用“双脑”架构（如Figure AI的Helix、NVIDIA GR00T）：一个慢速、参数多的“系统2”负责高层次推理和规划；一个快速、小巧的“系统1”负责高频动作生成。其下还可能有一个“系统0”反射层处理平衡等底层控制。出于延迟和可靠性考虑，安全关键的控制回路通常在机器人本地（如NVIDIA Jetson模块）运行，而对话界面和集群学习等任务可交由云端。 开源模型（如OpenVLA、GR00T、π0）降低了行业门槛，让初创公司能在其基础上用自有数据微调。然而，当前VLA机器人仍存在任务中途恢复能力弱、样本效率低、缺乏物理常识和长期规划能力等局限。 这催生了下一代方向：世界模型。这类模型（如NVIDIA Cosmos、Meta V-JEPA）能根据当前状态和动作预测未来结果，让机器人在行动前进行模拟和评估，从而改善恢复能力、泛化能力和长期规划。架构上主要分为像素级视频扩散、联合嵌入预测架构（JEPA）和潜在动作世界模型等流派。 文章最后指出，数据采集（特别是远程操作数据）是核心竞争力，仿真训练至关重要，机器人成本正在迅速下降。当前物理AI的发展阶段大约相当于“GPT-2时代”，虽未完全自主，但正通过架构的持续演进（从代码到感知、规划、策略，最终到世界模型），朝着更通用、更强大的方向稳步前进。

marsbit06/07 12:55

从代码到认知：机器人大脑进化的万字指南

marsbit06/07 12:55

给宇树甩了两张工牌

英伟达在台北发布了人形机器人Isaac GR00T参考设计，由宇树科技提供身体、Sharpa提供灵巧手、英伟达提供Jetson Thor芯片及全套软件栈。这套“交钥匙”方案旨在服务高校及研究人员，可将实验准备时间从几天缩短到几小时，其合成数据生成能力极强。同日，宇树科技A股首发过会，估值420亿，但其募资的最大投向是自研具身大模型（大脑）。 文章指出，英伟达的参考设计模式与当年高通在手机行业的“交钥匙”方案类似，可能通过开源模型和软件来锁定其硬件生态，从而掌握行业规则制定权，将利润集中于“大脑”环节。宇树科技虽为参考设计供应身体，却同时大力投资自研大脑，并已在其G1机器人上同时运行英伟达GR00T、自研UnifoLM及第三方中科第五纪模型，这被视作一场“穿着合作外衣的独立战争”。 目前，仅特斯拉凭借其FSD数据飞轮、自研芯片和超级制造体系，在机器人领域实现了完全脱离英伟达的闭环。文章认为，机器人的身体（运动控制、灵巧操作等）目前仍有较高的技术门槛和差异化空间，未像手机硬件那样完全同质化。宇树押注自研大脑，是在与时间赛跑，窗口期可能只有两三年。若其自研大脑成功，则能掌握主动权；若失败，则可能面临被标准化方案锁定在低利润“身体制造商”位置的风险。

marsbit06/02 06:03

给宇树甩了两张工牌

marsbit06/02 06:03

OpenAI时隔六年重启机器人业务，短期押注协助型机器人

OpenAI宣布时隔六年重启机器人业务，成立“OpenAI Robotics”新团队并招募硬件、软件等领域工程师，正式进军实体机器人赛道。公司首席执行官山姆·奥特曼阐述了短期与长期目标：短期内专注于研发协助技术工人建设基础设施的机器人；长期愿景是让每个人都拥有能完成各种需求的个人机器人。 此次重启基于内部“世界模拟”研究项目的快速发展，并由公司研究副总裁阿迪亚·拉梅什领导。OpenAI早期曾探索机器人技术，并在2019年通过强化学习训练机械手复原魔方，证明了仿真训练的可行性。但由于当时机器人数据稀缺，公司于2020年前后解散机器人团队，将资源集中于大语言模型研发，从而催生了ChatGPT。 近年来，OpenAI通过投资策略布局机器人领域，例如投资Figure AI并为其机器人开发AI模型。但今年2月双方因技术路线分歧终止合作，Figure AI转向自主研发端到端模型。这一变化促使OpenAI决定亲自下场，将机器人业务升级为内部战略。 在提交IPO草案、估值高涨的背景下，OpenAI此举也被视为在上市前描绘新的增长曲线，展示其从软件向软硬件结合、从虚拟向物理世界拓展的愿景，以“具身智能”故事应对市场对其盈利能力的担忧。公司计划利用其在大模型和“世界模型”方面的优势，遵循“先造大脑，再长身体”的路径，试图以软件和算法定义硬件，重塑机器人行业研发模式。

marsbit06/02 00:32

OpenAI时隔六年重启机器人业务，短期押注协助型机器人

marsbit06/02 00:32

黄仁勋：Vera Rubin 全面量产，AI Agent 是重点方向，挑战英特尔剑指下一代 AI PC 入口

6月1日，英伟达CEO黄仁勋在GTC台北2026上发表主题演讲，宣布多项新产品与战略方向。Vera Rubin架构已全面量产，首批客户包括OpenAI、Anthropic和SpaceX。AI Agent被列为重点发展方向，并推出了面向AI智能体的CPU Vera。 英伟达积极进军下一代AI PC市场，将与联发科合作开发RTX SPARK个人电脑芯片，由台积电生产，预计今年秋季面市，目标直指Windows阵营。此举被视为效仿苹果的垂直整合模式，意图向整机厂商提供完整的核心计算平台。 在自动驾驶领域，英伟达透露其DRIVE Hyperion平台已成为全球自动驾驶出租车平台，比亚迪、吉利、极氪、小米及小马智行等中国车企均已采用或正基于该平台开发智驾系统，并推出了Alpamayo 2超级开放推理模型。 人形机器人方面，英伟达宣布将与包括中国宇树科技在内的全球制造商合作，推出了面向学术研究的Isaac GR00T人形机器人参考平台及大型开源智能体工具套件。 此外，英伟达还发布了全新AI模型Nemotron 3 Ultra，以及AI工厂平台DSX，旨在为基础设施构建者提供创建和模拟AI工厂的完整指南。发布会后，英伟达美股夜盘股价上涨2.7%。

marsbit06/01 06:13

黄仁勋：Vera Rubin 全面量产，AI Agent 是重点方向，挑战英特尔剑指下一代 AI PC 入口

marsbit06/01 06:13

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