具身智能新突破：具脑磐石完成亿元融资，技术路线对标Yann LeCun提出的JEPA架构_智能机器人

1. 从技术落地到资本认可，它石智航一步到位！ 4.55 亿美金融资，财务 / 战投 / 产业 / 国资四大资本维度齐聚，具身智能从此只看真能力。#具身智能史上最大单轮融资 #全球首个能干活的具身智能大模型AWE #它石具身数据引擎 #它石智航 #它石智航丁文超

2. 独家｜又添2亿元新融资！因克斯领跑具身智能核心零部件赛道

3. XYZ曲线丈量万亿市场：智元给具身智能的演进定了新路径

4. 李想发文，从2026年开始，理想汽车将开启第二个10年，而「全新理想L9」将是理想「具身智能机器人」的开山之作，全新 L9 将成为智能体，拥有眼睛、大脑、心脏、神经、手脚等能力，让车从被动工具变成主动伙伴，它会认出你，理解你，主动服务你。这也意味着理想第二个十年将从汽车公司走向具身智能公司的新起点。#李想预热全新理想L9##理想汽车#

5. 实测世界模型 Genie3 通过一些奇怪的案例

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7. #小米新SU7XLA大模型揭秘# 新一代 SU7 搭载的XLA 认知大模型，依托小米自研MiMo-Embodied 具身智能基座，实现行业重大突破：首次彻底打通辅助驾驶与具身机器人两大核心任务，完成知识双向迁移那区别于传统 VLA 架构，XLA 升级多模态感知，融合视觉、雷达、声音及机器人交互数据，结合世界建模、潜空间推理技术，兼顾端到端快速响应与语义理解能力。厘米级环境感知、毫秒级极速决策，不再机械识别路况，而是真正理解真实世界、预判风险、自主规划路径小米用 2 年走完同行 5-10 年技术路XLA 大模型以统一具身架构领跑行业，让汽车成为最先落地的民用具身智能载体，重新定义高阶辅助驾驶新范式#车是最先落地的具身智能 #

8. 李想临时召开线上公司全员会，或将全面转型具身和AI......

9. CVPR'26重磅 | 港科大沈劭劼团队&华为DLWM：告别3D标注，3DGS双世界模型革新自动驾驶

10. 【世界模型不会取代LLM，它是LLM缺失的那一层】快速阅读：世界模型正从学术概念走向主流讨论，但“取代LLM”是个假命题。更准确的描述是：LLM处理语言和推理，世界模型负责物理仿真和因果接地，两者将形成分层协作的架构。目前的应用重心集中在机器人领域，非物理领域的潜力仍被严重低估。---在Nvidia的GTC大会上，世界模型（world model）突然成了每个严肃对话的收尾词。这种感觉像2021年所有人突然“懂了”transformer的那个时刻。世界模型不预测下一个词。它在内部构建一个关于世界如何运转的表示，能模拟环境、向前规划、推演因果链条。这和LLM做的事情在结构上不是同一回事——LLM理解的是语言，它“知道”猪不会飞，是因为文本里这么写；世界模型则要直接编码重力、质量、无翼这些约束本身。一个是通过描述世界来理解世界，一个是直接对世界的规律建模。但说“再见，LLM”是彻底搞错了方向。有观点认为，两者根本不互斥。更接近现实的架构是：LLM作为语言接口和意图解析层，世界模型作为物理仿真和因果推理层，专用代码处理确定性执行。世界模型填的是LLM一直缺的那个空——当LLM生成一个计划，它没有内部物理引擎来验证这个计划是否在现实中成立。六年前特斯拉的车开进卡车，不是因为模型不聪明，是因为它没有“卡车几乎总是拖着挂车”这种世界级别的先验约束。目前几乎所有的世界模型应用都流向了机器人、自动驾驶和物理操控。这让人有点不安。商业管理、药物发现、金融决策——这些领域同样需要因果推理，同样需要“如果这样做，接下来会发生什么”的模拟能力。但资源和研究还没怎么往这里走。Yann LeCun是这个方向最值得追踪的声音。他对JEPA架构的执念和对LLM局限的批判，提供了比大多数会议演讲更诚实的坐标。有个问题没人认真回答：在药物发现或业务仿真这类高价值非物理场景里，你怎么知道世界模型的因果信念是真实校准过的？机器人领域有sim-to-real gap研究来逼出误差，其他领域的等价检验是什么？LLM的置信度和正确性脱钩这件事，我们花了好几年才学会和它相处。世界模型面临同样的清算，而赌注会更高。这不是反对世界模型，是说“它理解因果”和“它能生成连贯的因果仿真”是两个不同的声明。第一个没法从外部观测，第二个可以。混淆这两者，是AI每一代新技术都会重蹈的错误。在这个问题被解决之前，真正有价值的工程工作可能不在模型本身，而在路由层——哪类任务交给LLM，哪类交给世界模型，哪类用确定性代码，怎么在它们之间传递状态。这部分目前几乎没有人在认真做。ref: www.reddit.com/r/artificial/comments/1s828dj/world_models_will_be_the_next_big_thing_byebye

11. 刚刚，高德ABot-Claw亦庄半马封神！具身智能的Harness来了

12. 【#达摩院开源具身大脑基模RynnBrain#】阿里巴巴达摩院发布具身智能大脑基础模型RynnBrain，并一次性开源了包括30B MoE在内的7个全系列模型。RynnBrain首次让机器人拥有了时空记忆和空间推理能力，智能水平实现大幅跃升，在16项具身开源评测榜单上刷新纪录（SOTA），超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等行业顶尖模型。据介绍，达摩院的RynnBrain模型创造性地引入了时空记忆和物理世界推理，这是机器人与环境互动所需的两项基本能力。时空记忆能力可让机器人在其完整的历史记忆中定位物体、目标区域，甚至预测运动轨迹，从而赋予机器人全局时空回溯能力。物理空间推理不同于传统的纯文本推理范式，RynnBrain 采用文本与空间定位交错进行的推理策略，确保其推理过程紧密扎根于物理环境，大大减弱了幻觉问题。RynnBrain在Qwen3-VL基础上训练，使用自研的RynnScale架构进行训练优化，同等资源加速两倍，训练数据超过2000万对。结果显示，RynnBrain能力全面，性能领先，在16项具身开源评测榜单上刷新纪录（SOTA），包括环境感知与对象推理、第一人称视觉问答、空间推理、轨迹预测等，超越了谷歌Gemini Robotics ER 1.5、英伟达 Cosmos Reason 2等具身顶尖模型。RynnBrain还拥有良好的可拓展性，能够快速后训练出导航、规划、动作等多种具身模型，有望成为具身行业的基础模型。以具身规划模型为例，其需要强大预测能力和场景解析能力，但基于RynnBrain为基础，只需几百条数据微调，效果就能超越Gemini 3 Pro，轻松实现SOTA。以开源完整的推理与训练代码的方式，达摩院此次开源了RynnBrain全系列模型，共计7个，包含全尺寸基础模型与后训练专有模型，其中有业界首个MoE架构的30B具身模型，只需要3B的推理激活参数就能超越业界的72B模型效果，因此能让机器人动作更快、更丝滑。同时，达摩院还开源了全新评测基准 RynnBrain-Bench，用于评测时空细粒度具身任务，填补了行业空白。达摩院具身智能实验室负责人赵德丽表示：“RynnBrain 首次实现了大脑对物理世界的深度理解与可靠规划，为大小脑分层架构下的通用具身智能迈出关键一步。我们期待它加速 AI 从数字世界走向真实物理场景的落地进程。”

13. 对话地平线前高管牛建伟：万亿参数大模型如何重塑具身智能

14. 国产模型开源封神，谷歌Genie3紧急开源？蚂蚁AGI撕开世界模型闭源防线

15. #小米新SU7XLA大模型揭秘##车是最先落地的具身智能#智能驾驶赛道竞速进入深水区，小米以惊人迭代速度改写行业节奏。过去两年，小米HAD辅助驾驶完成3个大版本迭代，走完诸多同行5年甚至10年的技术演进之路，实现从行业跟跑到技术引领的跨越式突破。从初代无图方案落地，到数据驱动端到端模型规模化交付，再到新一代SU7搭载的XLA认知大模型，小米完成从规则驱动、数据驱动到认知驱动的三级跳。XLA架构突破传统VLA模型局限，融合多模态输入、世界建模与自研MiMo-Embodied具身基座能力，为自动驾驶演进开辟全新路径，也印证了车是具身智能最佳落地场景。

16. 从它石智航的世界纪录里，我看到了具身大模型落地干活的希望

17. 世界模型再获全球第一！极佳视界GigaWorld-1震撼登场，超越谷歌、英伟达

18. 理想汽车的MindVLA模型不止于自动驾驶！在英伟达GTC大会上，理想展示了用同一套模型控制机械臂倒饮料的画面，真正实现了视觉、语言、行动的统一。这或许就是通往通用物理世界基础模型的起点，未来可期！#理想汽车##具身智能##自动驾驶# 大D有态度的微博视频

19. 又是几位前理想汽车高管下场做具身智能，这次冲进家庭C端这个相对困难的赛道了。前理想AI首席科学家、基座模型负责人陈伟，联手前理想第二产品线总裁张骁，创办了斜跃智能，首轮就拿到了理想和元璟的联合投资。这个团队的配置很互补：- 陈伟是理想MindGPT、车端VLA大模型的核心操盘手，是把自研大模型落地智能座舱、自动驾驶的核心人物，最懂怎么把大模型塞进端侧设备，解决具身智能最核心的泛化能力难题；- 张骁是理想L9“冰箱彩电大沙发”的核心产品定义者，摸透了中国家庭用户的真实需求。现在大多具身智能创业都先选B端工业场景求稳，好落地也好融资，但这俩人直接瞄准了家庭场景这个具身智能的“圣杯”，技术底座、产品能力、资方背书全拉满，绝对是今年具身智能赛道最值得关注的新玩家。最后说句题外话，厂长也意思意思投了点………

20. 双SOTA！GenieDrive：物理一致的自动驾驶世界模型（港大&华为诺亚）

21. 4月9日，国内具身智能商业场景落地企业零次方机器人（Zerith）宣布完成新一轮超亿元融资。本轮融资由国内算力基础设施龙头润泽集团领投，宁波东力、创业接力等机构跟投。零次方由清华大学AI&Robot实验室核心成员于2025年1月创办，聚焦于通过高价值商业场景落地反哺通用具身智能技术。公司已实现具身操作基础模型突破，机器人单月稳定量产百台，目前订单总额已突破亿元，并在合肥、北京、深圳等十余个地标场景完成验证。零次方提出了从“伪通用”到“真通用”的务实发展路径，通过落地E、C等垂直系列机器人积累真实场景数据，并自主研发了“类脑”双流异步执行架构ZERITH-V2等核心技术，以提升机器人在复杂非结构化环境中的泛化能力。#X工业#

22. 【京东发布行业首个具身数据全链路基础设施，打造全球领先“具身智能超级供应链”】4月16日，在京东具身智能生态发布会上，京东宣布在全球首推覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”全链路的具身智能数据基础设施，自研超高清采集终端JoyEgoCam、具身大模型JoyAI-RA、具身智能数据交易平台等均重磅亮相。关键信息：京东将发动最多60万人参与“人类历史上规模最大的数据采集行动”，在两年内积累1000万小时人类真实场景视频数据，构建全球最大具身数据采集中心。经全链路处理后，模型训练效率可提升3.5倍，数据处理成本降低60%，基于自采数据训练的JoyAI-RA大模型在真机实验中的成功率达73.5%，超越行业先进水平。京东同步开放首批2000小时高精标注数据集，促进数据合规流通。观察：京东从“数据采集—模型训练—仿真评测”构建全闭环数据基础设施，将自身超3600个物流仓储设施及多元业态场景转化为核心数据壁垒，从源头破解行业高质量真实交互数据不足的瓶颈，推动具身智能从实验室研发迈向规模化商业落地。#京东##具身智能##数据基础设施##JoyEgoCam##具身智能超级供应链#

23. 具身智能的「GPT时刻」？高德连发两个全面SOTA的ABot具身基座模型

24. 深度｜2026具身智能的关键分水岭：谁将重新定义“通往物理世界的模型层”？

25. 独家 | 华为前高管刘武龙创立具身公司贝塔无限，已完成近亿元种子轮融资

26. 端到端，VLA，世界模型都是什么意思？

27. #李想称全新l9是具身智能机器人#理想十年深耕，终迎"车即机器人"的关键进化！从2018年理想ONE实现感知交互，到自研系统、芯片、大模型逐步落地，再到星环OS开源、端到端AD大模型量产，每一步都踩实了感知→空间→智能的路径。冰箱彩电大沙发不只是配置，更是生活场景的延伸；从工具到伙伴再到智能体，理想用可追溯的技术积累，搭建起完整AI技术栈。2026年全新理想L9即将登场，这台集"眼脑心神经手脚"于一体的具身智能机器人，正改写汽车的终极形态！

28. 具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一

29. 又一队前理想员工正式进军#具身智能#行业！前理想AI首席科学家、基模负责人「陈伟」与前第二产品线负责人「张骁」一同创办具身智能公司「斜跃智能」，陈伟出任斜跃智能CTO/董事长，张骁为CEO，首轮融资由元璟资本和#理想汽车#共同投资，据悉具身智能产品将聚焦家庭场景，做面向C端用户的消费级具身智能产品。

30. 最强大脑再进化！Pelican-Unify 1.0 登顶世界第一，具身智能开始进入“大一统时代”

31. 消费级具身智能跨越式新品：算力提升1000倍，对标英伟达Jetson Thor芯片，成本仅1/10！

32. 星海图完成B轮10亿元融资，B轮为什么会成为具身智能企业的一道门槛？｜甲子光年

33. 独家｜华为系帧跃科技完成千万美金天使轮融资，将发布视频产品 Leadde

34. 中国AI王炸！具身智能把欧美甩到身后！ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #具身智能#ai新星计划

35. 银河通用完成25亿元新一轮融资，具身智能“头号玩家”现身｜甲子光年

36. 理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋新发的微博，是关于最近理想在具身智能和VLA的技术论述，精准回应了行业争议。#理想高管回应王兴兴质疑#内容直言两点核心：一是VLA就是自动驾驶最好的模型方案，二是具身智能最终拼的是整体系统能力。这话绝非空谈，模型的关键从来不是单打独斗，而是与整个具身智能系统的适配性，在此之上，数据才是决定成败的核心变量。要知道具身机器人分汽车类和人形类两大形态，而理想的VLA司机大模型，不仅锚定当下全系汽车产品，更剑指未来的汽车类具身机器人。作为生成式模型，它已展现出对物理世界的认知涌现能力，而理想手握数百万辆车的数据闭环，正是坚持VLA路线的底气所在。要做好自动驾驶，就得把它当成完整的具身智能系统来打造。感知是眼睛、模型是大脑、芯片是心脏、本体是身体，唯有软硬全栈自研，才能把技术价值发挥到极致。当L4级自动驾驶落地，汽车机器人也就水到渠成。理想押注VLA，押的正是对物理世界的超强理解能力，这或许就是自动驾驶的最优解。

37. 前理想智驾端到端负责人夏中谱的新去向定了，拒了多家头部车企的橄榄枝，最终加入具身智能公司无界动力。夏中谱可以说是理想智驾端到端落地的头号功臣，当年理想智驾受内外质疑时他临危受命，带队不到100天就完成了端到端大模型的量产交付，帮理想完成了从规则驱动到端到端的关键跨越，在理想两年内职级连跳，能力是业内公认的。这次他选的无界动力，是前地平线副总裁张玉峰2025年创办的，已经拿了红杉、高瓴等知名机构的三轮融资，主打机器人通用大脑和软硬一体的具身智能方案，和夏中谱一直在深耕的世界模型研究方向高度契合。更值得说的是，随着夏中谱落地新去处，之前从理想离职的智驾核心团队，现在已经全员入局具身智能赛道了。郎咸朋、贾鹏、王凯这些曾经的队友，如今在新的赛道里成了直接的竞争对手。只能说智驾和具身智能的底层技术完全是打通的，这帮已经把智驾大模型工程化、规模化量产跑通的人，下场做具身智能，真的是降维打击了。最后，恭喜夏老师~

38. 【读懂世界模型：不是算法，而是 AI 下一个终极目标】快速阅读：“世界模型”并非某种特定的算法架构，而是一个任务目标。它目前正分裂为生成式、潜空间、3D 神经等不同流派，并深度渗透进机器人从数据生产、仿真训练到实机部署的全生命周期。最近大家都在谈论 World Model，Fei-Fei Li 的公司拿到了巨额融资，LeCun 也跳出来搞自己的实验室。但如果你问十个人什么是世界模型，你大概会得到五个截然不同的答案。其实“构建世界模型”更像是一个问题描述，就像 SLAM（即时定位与地图构建）一样，它不是指某种特定的算法，而是一个目标：给定传感器数据，搞清楚你在哪，并画出周围的地图。现在的技术路线分成了几派。像 Sora 这种生成式模型，试图通过预测下一帧像素来理解世界，虽然画面很震撼，但经常会出现物体凭空消失或者物理规律失效的情况。LeCun 认为这太浪费算力了，把能量都耗在了渲染像素这种无关紧要的细节上。有观点认为，更聪明的做法是像 JEPA 那样，在抽象的潜空间里做预测，跳过那些不可预测的噪声，直接去理解状态。而还有一派死磕 3D 几何，试图用 NeRF 或高斯泼溅技术把世界变成可交互的 3D 结构。对于搞机器人的人来说，世界模型到底有什么用？它不再只是个玩具，而是贯穿了整个开发流程。在训练前，它是数据工厂，生成海量的合成数据；在训练时，它是一个想象中的“健身房”，让机器人在脑子里跑几万次强化学习，而不需要真的去撞墙；在部署时，它甚至能充当规划器，让机器人先在脑子里模拟一下动作，选出最稳妥的那条路。有个细节很有意思，现在的趋势是让模型实现闭环。机器人每在现实中走一步，产生的数据就会喂回给世界模型，让模型变得更准，进而让训练出的策略更强。这种迭代让“离线预训练”和“在线部署”之间的界限开始模糊。现在的机器人还没迎来像 LLM 那样的爆发点，但世界模型确实提供了最接近那个拐点的路径。问题是，我们到底需要一个能完美还原每一片叶子抖动的视频生成器，还是一个只需要知道物体在哪、怎么动的抽象大脑？x.com/vai_viswanathan/status/2050177504392998932

39. Momenta不选VLA选世界模型

40. 【高德全量开源具身操作基座模型 ABot-M0】高德宣布全量开源 ABot-M0，称其为全球首个基于统一架构的机器人具身操作基座模型，可实现“一个通用大脑”适配多种形态的具身机器人。核心信息：在 Libero-Plus 基准上任务成功率达 80.5%，较业界标杆方案 Pi0 提升近 30%；开源涵盖数据（超 600 万条真实操作轨迹的 UniACT 数据集）、算法（动作流形学习 AML、双流感知架构）与模型三大维度。观察：高德从地图服务向具身智能底层技术延伸，以“开源数据集+算法+模型”构建通用技术基座，为“通用大脑+专用躯体”的产业标准落地提供实证支撑。 #高德 #具身智能 #开源模型 #机器人#

41. 松延动力B轮融资近10亿，宁德时代领投。这是具身智能赛道最大一笔融资。为什么这么火？因为具身智能比自动驾驶更复杂。机器人需要感知、决策、执行，三位一体，难度是智能驾驶的10倍。但资本等不及了。春晚"仿生蔡明"就是他们做的，虽然看起来像噱头，技术积累是实的。具身智能和智能驾驶是相通的。很多自动驾驶的技术可以迁移到机器人上。这也是为什么宁德时代要投。我的判断：2026是具身智能爆发元年，三年后你家里可能会有一个机器人帮你做事。但路径会很漫长，不要预期太高。这是长周期赛道，要有耐心。具身智能是下一个万亿级赛道。家里有机器人帮忙做家务，不远了。这就是未来，正在到来。 #AI##科技##具身智能##机器人#

42. 登顶全球第一后，这家中国公司把“具身大脑”开源了！

43. 简单来说，大家对于具身智能的前景是有共识的！小米战投领投自变量机器人近20亿。这不是简单跟风，从触觉、灵巧手到本体、模型，再到自家大模型开源、机器人进工厂实习，小米正系统性地搭建具身智能全产业链。加上此前字节、美团、阿里已押注，自变量成四巨头共同选择。巨头争的不是眼下，而是十年后机器人生态的入场券。

44. 独家 | 前理想智驾端到端负责人夏中谱去向敲定，将加入某明星具身创业公司

45. 半年扩张快十城百店！机器人主理人成城市新标配。不搞花架子，技术落地服务百姓#AI新星计划#科技改变生活#具身智能#银河通用#银河太空舱

46. 击败PI ，清华系具身公司包揽「具身奥林匹克」三项全球第一，刷新世界纪录！

47. 全球首家具身数据独角兽诞生：光轮智能完成10亿元融资，开启具身数据规模化元年｜甲子光年

48. 蔚来科技全家桶上车乐道！ 2026款乐道L90这次升级，可以说是小改但是却带来了大体验，可以说，这才是我心中完全体的乐道L90。尤其是有了激光雷达+神玑NX09031+蔚来NWM世界大模型后，辅助驾驶的大升级，让我这次近两小时的试驾深刻感受到了第一梯队的实力！#乐道L90蔚来世界模型版##乐道L90蔚来世界模型首秀##乐道汽车##智驾数码团# http://t.cn/AXxagGlC

49. 顶级大佬杨立昆的世界模型能搞成么？你让 ChatGPT 写一首关于重力的诗，它写得比大多数人都好。但你问它：一个玻璃杯从桌上滑落，接下来会发生什么？它只能从训练文本里拼凑答案，并不是真正「看见」了杯子在坠落。一只猫都比它强。猫看到杯子滑到桌沿，会本能地预判它要掉下去。这种对物理世界的直觉，现在的 AI 完全没有。图灵奖得主、前 Meta AI 负责人杨立昆（Yann LeCun）认为，这就是当今 AI 最大的短板。他在 2025 年底离开 Meta，创办了一家叫 AMI 的公司，专门干一件事：教 AI 理解真实的物理世界。今年 3 月，AMI 拿到了 10.3 亿美元种子轮融资，估值 35 亿美元。投资方包括英伟达、淡马锡、三星，还有贝佐斯的个人基金。这是欧洲创业公司有史以来最大的种子轮。钱这么多，他到底要做什么？答案是两个字：世界模型（World Model）。简单说，现在的大语言模型——ChatGPT、Gemini、Claude 这些——本质上是「文字接龙」。它们读了海量文本，学会了词与词之间的统计规律，所以能生成流畅的文章。但它们从来没有「看过」真实世界，不知道苹果掉下来会砸到脚，不知道推一扇门它会转动。世界模型要解决的，就是这个问题。它的训练数据不是文本，而是来自物理世界的传感器信号——视频、图像、3D 数据。它要学会的不是下一个词是什么，而是下一个时刻，这个世界会变成什么样。打个比方：大语言模型像一个读了一万本书但从没出过门的人。世界模型则像一个从小在真实环境中摸爬滚打长大的孩子。杨立昆团队用的技术叫 JEPA（联合嵌入预测架构）。传统的视频预测 AI 会试图猜测画面里每一个像素的变化，计算量巨大，效果也一般。JEPA 不一样，它不去预测像素，而是在一个更抽象的层面上，学习事物运动和变化的规律。就像人类看到一个球被抛出，不需要精确计算空气阻力和每一帧画面，就能大致判断球会落在哪里。这种能力一旦成熟，最直接的应用场景是机器人和工业自动化。现在的工业机器人大多是「死板」的，只能在预设好的路径上做固定动作。如果零件的位置偏了一厘米，或者传送带上突然多了一个障碍物，它就不知道怎么办了。装上世界模型的机器人，理论上能像人一样，看到环境的变化，预判接下来会发生什么，然后灵活调整自己的动作。AMI 的第一个合作伙伴是医疗 AI 公司 Nabla，计划探索世界模型在医疗场景中的应用。杨立昆团队也在布局可穿戴设备和工业流程控制方向。不过，公司 CEO 勒布伦坦言，至少还需要一年的研发，才能拿出第一个真正落地的产品。这件事之所以值得关注，是因为它指向了 AI 发展中一个根本性的问题：语言能力不等于智能。今天的大模型越来越会说话，但它们对物理世界的理解，可能还不如一个两岁的孩子。孩子知道积木搭高了会倒，知道水会从高处往低处流。这些常识，不是靠读书能学来的，而是靠和真实世界打交道积累的。杨立昆说过一句话：「真正的智能不是从语言开始的，而是从世界开始的。」这是一条和大语言模型完全不同的路线。至于能不能走通，没有人知道。但 10 亿美元砸下去，说明不少人愿意赌一把。

50. 4月20日消息，具身智能企业自变量机器人已于近日完成近20亿元B轮融资。本轮融资由小米战投与红杉中国联合领投，这也是该公司在短短数月内完成的又一轮大规模融资。自变量机器人成立于2023年12月，专注于通用具身智能大模型及机器人本体研发。此前，该公司已先后获得美团、阿里巴巴、字节跳动等互联网巨头的投资。随着小米的入局，自变量机器人成为国内唯一一家集齐这四家互联网大厂投资的具身智能公司，股东阵容堪称“全明星”。据悉，本轮融资将主要用于加速具身智能大模型的技术迭代，以及拓展在家庭服务、工业制造和智慧物流等场景的商业化落地。公司近期已与58到家等平台合作，试点家庭保洁机器人服务，推动机器人从实验室走向真实应用场景。

51. 中科第五纪月内连续完成两轮数亿元融资，率先打造可商用的具身大脑

52. 独家丨清华00后团队「零次方机器人」获超亿元融资，聚焦可真实落地的具身智能

53. 独家丨前美团外卖技术负责人入局餐饮具身模型，「元节智能」获千万级种子轮融资

54. 🌟新消息🌟 原理想汽车智驾一号位@郎咸朋创办的具身智能公司，将于不久进行亮相。郎咸朋选择了阿里系的一位leader作为拍档，进行联合组队。恭喜🎉，朗博投身具身这个新兴赛道！期待！更新：联创任庚：电子科技大学本科。前新奥集团总裁；前阿里集团VP（M6|花名贰哥），阿里云核心高管（曾担任阿里云中国区总裁、阿里云总参谋长，阿里B2B国际平台总经理）；曾在华为工作10余年。更新#具身智能##懒博小课堂##微博新知#

55. 全网最新电子榨菜：看机器人上班 #科技改变生活 #玩个很新的东西 #人工智能 #具身智能 #机器人

56. 阿里入局腾讯开源群核上市，世界模型迎来ChatGPT时刻了吗？

57. 新一代SU7正式官宣 XLA。新一代 SU7 将会升级小米XLA 认知大模型，新架构会融入更多模态的信息，同时也是首个整合小米自研具身基座的大模型「Xiaomi MiMo-Embodied」。意味小米具身智能和自动驾驶物理世界模型正式走向一体化。#小米汽车##小米su7#

58. 29 岁创业者融了 5000 万美元，押注世界模型和UGC

59. 阿里这次出招具身智能，剑指深度环境理解力

60. 独家丨卧安机器人，拿下家庭具身智能最大订单

61. 独家丨欧拉万象完成数亿元融资，要做「养成系」家庭具身智能机器人

62. 机器人“大脑”60年进化史：基础模型的五代进化与三大闭源流派【硅谷101】

63. 无论是智驾还是具身智能，都需要强大的基座模型做支撑，小米HAD辅助驾驶基于自研的 MiMo-Embodied 具身基座模型，引入XLA认知大模型，首次打通了辅助驾驶和具身机器人这两大任务，多模态输入下让车辆能更好的学习、理解复杂场景。目前小米HAD辅助驾驶在新SU7上全系搭载，还是免费的，迭代速度越来越快，体验也会越来越好。#小米新SU7辅助驾驶升级XLA大模型#

64. 【阿里、腾讯陆续推出具身大脑模型创业公司和云厂商同台竞技】具身智能“大脑”能力持续受关注。2月10日，阿里巴巴达摩院发布具身智能大脑基础模型RynnBrain，并一次性开源了包括30B MoE在内的7个全系列模型。阿里巴巴称，RynnBrain首次让机器人拥有了时空记忆和空间推理能力，智能水平实现大幅跃升，在16项具身开源评测榜单上刷新纪录，超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等行业顶尖模型。http://t.cn/AX5Bu5v4 　　而稍早前腾讯也发布了具身智能模型的诸多进展。2025年7月，腾讯旗下负责具身智能研究的Robotics X实验室和福田实验室联合发布了具身智能开放平台 Tairos（钛螺丝），随后该平台上线了多款具身智能模型并落地了多个真实场景。

65. Yann LeCun 于 3 月 10 日为 AMI Labs 融资 10.3 亿美元。三天后，他的 NYU 合作者们发布了这个论文。1500 万参数。单个 GPU。几小时训练。LeWorldModel 是第一个从原始像素端到端训练的 JEPA。两个损失项：预测下一个嵌入，保持潜在空间高斯分布。先前的 JEPA 需要指数移动平均或预训练编码器来避免表示崩溃。LeWM 不需要。六个超参数缩减到一个。数据就是故事。基于基础模型的世界模型需要数亿参数和大量计算资源来规划控制任务。LeWM 的规划速度快达 48 倍，同时在 2D 和 3D 基准测试中保持竞争力。整个模型能在笔记本电脑 GPU 上运行。看看这个轨迹。Yann 在 2025 年 11 月宣布离开 Meta 后 12 年服务，并称创立 FAIR 是他“最自豪的非技术成就”。2026 年 3 月 10 日，AMI Labs 以 35 亿美元的估值完成欧洲历史上最大的种子轮融资。贝佐斯、Nvidia、三星和丰田都写了支票。三天后：一篇论文显示，从像素的 JEPA 不再脆弱，也不再计算密集。让它看起来像学术好奇心的工程支架已经消失。作者们来自 Mila、NYU、Samsung SAIL 和 Brown。没有一个在 Meta。Yann 的赌注是通往机器智能的道路是通过世界模型，而不是语言模型。他离开一家上市公司来构建它。他的网络中每篇 JEPA 论文都重置了这个赌注的假设成本结构。这篇论文让世界建模变得笔记本电脑般廉价。Meta 仍然有 GPU。架构离开了。

66. 【IDC：预计 2030 年中国具身智能机器人用户支出规模超过 14 亿美元】IDC 报告预测，2025 年中国具身智能机器人用户支出规模预计超 14 亿美元，到 2030 年将达 770 亿美元，年均复合增长率高达 94%。当前，在政策、资本和产业链协同作用下，中国正快速形成完整的具身智能机器人产业链。

67. 【#京东将建成全球最大具身数据采集中心#】“京东黑板报”发文表示：为推动行业健康快速发展，京东依托超级供应链核心优势，以及零售、物流、健康、工业、外卖、家政等海量真实业务场景，将建成全球规模最大、场景最全的具身智能数据采集中心，两年内积累超1000万小时优质数据，助力具身智能产业从算法仿真迈向真实数据驱动的新阶段。

68. 摩根士丹利年底发布的《机器人年鉴》对“具身智能（Embodied AI）”做了一个总结。大摩认为AI 的真正分水岭，是从之前的Chatrobot的模型参数跨越万亿门槛，需要大规模脱离屏幕，真正进入物理世界“干活”的瞬间。这会改变这个世界。发布了头条文章：《摩根士丹利《机器人年鉴》：具身智能是AI重构物理经济的分水岭》摩根士丹利《机器人年鉴》：具身智能是AI重构物理经济的分水岭

69. 【国家发改委：#将健全具身智能准入和退出机制#】国家发展改革委政策研究室副主任李超在新闻发布会上表示，为推动具身智能产业健康规范发展，国家发展改革委将从三方面进行合理引导。一是加速构建行业标准与评价体系，建立健全具身智能行业准入和退出机制，营造公平竞争的市场环境，保障产业有序发展；二是加快关键核心技术攻关，支持企业、高校、科研院所等围绕“大小脑”模型协同、云侧与端侧算力适配、仿真与真机数据融合等技术进行攻关，解决产业卡点堵点问题；三是推动训练与中试平台等基础设施建设，促进全国范围内具身智能技术、产业资源整合和开放共享，加速具身智能体在真实场景中落地应用。

70. #京东将建成全球最大具身数据采集中心# 这个是正确的做法，行业想要长期健康发展，离不开真实场景和高质量数据的支撑。公司凭借超级供应链能力，以及丰富多元的线下业务场景，全力建设全球领先的具身智能数据采集中心，说明大强子考虑的比较长远，这样才能让具身智能真正走向实用，为整个产业升级打下更扎实的基础。

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