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对话清华大学教授曹婷,物理自进化的「因果」与突破

对话清华大学教授曹婷,物理自进化的「因果」与突破

9 月 21 日, 「 ICCL 自进化 · 物理智能 Open Day」 在清华大学无锡研究院智能产业创新中心举行 。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤罕见亮相并致辞,首创「物理自进化(PSI, Physical …

一台 iPhone 的钱,启元想卖你一副 AI 的身体

一台 iPhone 的钱,启元想卖你一副 AI 的身体

一台 iPhone 18 Pro 顶配的钱,现在差不多可以买到一台人形机器人了。 9 月 20 日,上纬新材旗下启元机器人正式发售 Q1 和 T1。其中,Q1 售价 19,999 元,Q1 探索版 26,999 元;T1 同样 19,999…

众筹 20 小时破百万美元,让 AI 接手电脑操作有人买单

众筹 20 小时破百万美元,让 AI 接手电脑操作有人买单

让 Agent 帮忙处理工作,往往还需要人做不少准备:复制资料、上传文件、解释页面上的内容,再把生成结果搬回原来的软件。如果 AI 能直接看懂电脑屏幕,接着操作鼠标和键盘,像身外化身一样帮你处理工作,能提升多少工作效率? 「深圳本惟无界科技…

完成 4 亿美元 C 轮融资,地瓜机器人交出最新「增长答卷」

完成 4 亿美元 C 轮融资,地瓜机器人交出最新「增长答卷」

地瓜机器人又完成了一轮大额融资。 地瓜机器人拿下了迄今规模最大的一轮融资。 9月17日,地瓜机器人宣布完成4亿美元C轮融资。本轮融资由未来资产领投,美团战投,合肥国投、南山战新投、璟泉资本等政府投资平台,凯辉基金、华美国际投资集团有限公司、…

卷土重来的豆包手机,把隐私问题解决了吗?

卷土重来的豆包手机,把隐私问题解决了吗?

2025 年 12 月 1 日,搭载豆包手机助手技术预览版的努比亚 M153 以工程样机的形式少量发售,定价 3,499 元,很快售罄。官方演示中,它可以根据一篇种草笔记寻找商品、跨平台比价,也能整理旅游攻略、在地图中标记餐厅,再根据行程继…

苹果 AI 路线清晰了,但离闭环还差很远

苹果 AI 路线清晰了,但离闭环还差很远

特努斯(John Ternus)接手 CEO 后的第一场发布会,开场没讲产品,先讨论了一个问题:一台真正为 AI 准备的设备,应该长什么样? 他列的条件是:能理解个人上下文,一直跟在身上,有能本地跑模型的处理器,也有联网调用云端模型的能力,…

独家探访停摆机器人数采场,具身智能正在重算数据这笔账?

独家探访停摆机器人数采场,具身智能正在重算数据这笔账?

9 月 1 日下午,42 号电波来到位于北京石景山区的一家人形机器人数据训练中心。当时正值工作日的下午,这里却四下无人,在训练中心的参观区、农业种植区以及特种区等多个区域也没有正在工作的机器人。 据多家媒体报道,该人形机器人数据训练中心已停…

45 亿融资、一只手和一家冰淇淋店

45 亿融资、一只手和一家冰淇淋店

上海吴江路的一家 DQ 门店里,站着一个白色的机器人,它很高,身体覆盖着大面积白色外壳,两条很长的机械臂垂在身体两侧,末端是一双几乎和人手一样大小的五指灵巧手,为了做冰淇淋,两只手外面还套了一层透明的食品级手套。 它的面前还是 DQ 店员原…

智元为什么突然成了机器人运动会的「奖牌收割机」?

智元为什么突然成了机器人运动会的「奖牌收割机」?

8 月 26 日晚间,为期五天的第二届世界人形机器人运动会在北京闭幕,来自 16 个国家的 666 支队伍、2,056 台机器人参加了本届运动会。 究竟哪一支队伍更强?奖牌榜说了算。本届人形机器人运动会上,共诞生了 50 枚金牌、49 枚银…

独家对话周顺波:就算没有 AGI,也能做一台大家喜欢的机器人

独家对话周顺波:就算没有 AGI,也能做一台大家喜欢的机器人

在创立欧拉万象以前,周顺波已经做了近 12 年机器人。 2015 年,他进入香港中文大学徐扬生院士的实验室,才真正开始做机器人。他参与研发过一只熊猫形态的疗愈机器人,后来被送进香港沙田医院,陪伴自闭症儿童和阿尔茨海默病老人。那时,这类机器人…

上交卢策吾、浙大等团队提出 Track4Action:把「动作后的 3D 世界」蒸馏进 VLA

上交卢策吾、浙大等团队提出 Track4Action:把「动作后的 3D 世界」蒸馏进 VLA

VLA 模型可以把图像和语言指令转换成机器人动作,训练的过程中,研究人员通常只评价机器人的动作像不像专家。至于机器人的动作会怎样改变物体、空间关系和任务状态,通常没有被明确交给模型学习。短任务可能掩盖这个缺口;一旦任务变长,或者视角、背景和…

机器人学新忘旧?港大、原力无限等团队用真机给 VLA 做了一场压力测试

机器人学新忘旧?港大、原力无限等团队用真机给 VLA 做了一场压力测试

机器人的神经网络中,有个由来已久的问题:灾难性遗忘。 今天机器人学会了整理餐具,明天又学会了叠毛巾,后天学会了打包纸箱。等多个任务都学完之后,再回到第一个任务,它可能就退化到像没学过一样,不知道如何处理。对于家庭、工厂这些场景而言,学新忘旧…