物理 AI 公司 Momenta 于 6 月 23 日通过港交所聆讯，将成“物理 AI 第一股”。招股书显示，公司营收从 2023 年的 7.43 亿元增至 2025 年的 24.13 亿元，三年翻三倍，年均复合增长率超 80%。截至 2025 年底现金储备超百亿元。公司估值约 90 亿美元（约 610.82 亿元人民币），计划通过 IPO 募资约 10 亿美元（约 67.87 亿元人民币）。

SemiAnalysis@SemiAnalysis_

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Select Committee on China: Unitree was recently designated as a Chinese military company and its products are a threat to our national security, ye...

英伟达 6 月 22 日发布 NVIDIA Halos for Robotics，业内首套整合 AI 算力与安全能力的全栈机器人安全系统。人形机器人企业 Agility 率先采用。系统包含三部分：硬件层（IGX Thor 与 Holoscan Sensor Bridge）、软件层（Halos OS 含 Halos Core 及外部感知安全蓝图）以及检验实验室（全球首个同时覆盖物理 AI 功能安全与 AI 安全的 ANSI 认可项目）。面向 IGX 的 Halos Core 已向注册开发者提供早期访问，支持 Linux 与 Linux+QNX OS for Safety 8.0；开源外部感知安全蓝图已在 GitHub 开放早期访问。

6月16日至17日，2026张江EAI大会上，百度智能云展示百度百舸全栈AI Infra平台，针对VLA和WAM模型优化训练与推理，将开源WAM模型推理延迟降至原来的1/2甚至1/4；与上海交通大学合作的AHA-WAM模型延迟压缩至约41毫秒。百度智能云还总结具身智能三类核心安全风险（远程劫持、知识产权泄露、行为决策诱导），推出体系化安全解决方案。同时，人形机器人产业创新联盟已集聚120余家成员，百度智能云与宇树科技、乐聚机器人等获授牌。

优必选在6月22日开幕的第四届中国国际供应链促进博览会上发布人形机器人Walker C1。该机器人身高1.64米、体重55公斤，全身53个自由度，引入3D打印晶格结构。配备2070 TOPS端侧算力，搭载自研Thinker具身智能大模型，支持自然语言交互、任务理解执行、3D智能导航及持续学习。运控系统通过全身轨迹跟踪、动态平衡算法及三个腰部关节，可完成芭蕾、华尔兹等高难度人机共舞。开放底层伺服驱动器/传感器及上层API接口，支持用户二次开发。

小米YU7 GT以10分29秒483达成全球首个纽北自动驾驶圈速纪录。小米集团副总裁胡峥楠表示，这展示了小米的综合能力，愿景是电能替代化学能、智能替代人工，实现并超越传统油车成绩。纽北官方已将小米列入与AMG、M Power并列的三大官方顶级合作伙伴。测试当日无人驾驶车驶过赛道令现场驻足。胡峥楠称10:29相当于老司机水平，但仅是起点，团队目标首先是跑赢灿哥。

工信部近日公开征求意见，拟制定《人形机器人变电站场景技术要求》和《人形机器人家电制造场景技术要求》。变电站约30%巡检点位是轮式机器人盲区，新标准将建立术语体系、规定八大技术要求及全流程管理，破解不敢用困局。家电制造方面，已有多家企业使用人形机器人，标准将提出作业效果评估指标。此外，《人形机器人与具身智能售后服务规范》等也在立项中。此前通知提出，到2026年底人形机器人在代表性场景完成应用验证，形成万台级规模落地。

文远知行与吉利远程、冠忠巴士集团签署战略合作协议，将基于前装量产 Robotaxi GXR 平台，联合开发面向右舵市场的原生量产 Robotaxi 车型。新车型从产品定义、车辆平台、自动驾驶系统到人机交互均进行系统性原生开发，以适应右舵市场交通法规与道路环境。项目以香港为起点推进商业化落地，利用香港高密度道路网络和复杂混合交通环境进行验证。文远知行已收到来自新加坡、日本、英国等右舵市场的相关合约。

小米YU7 GT在纽博格林北环赛道以10分29秒483完成全球首个自动驾驶圈速纪录，全程无驾驶员和远程操控。雷军发文称圈速并非目的，而是为提升智能驾驶能力上限，并列出三个目标：探索更先进技术框架、使系统具备专业车手级驾控能力、在最严苛环境锤炼硬功夫。此前5月推送的OTA1.16版本已明显改善辅助驾驶体验。雷军坦言该成绩不够完美，但极具意义。

日本政府6月19日宣布目标到2040财年向17个战略领域公私合计投资超370万亿日元，其中10.5万亿日元分配给物理AI。物理AI将在工业自动化、无人运输、基建巡检等领域发挥作用，以应对人口老龄化加剧带来的劳动力不足。此外，日本上周四公布AI政策草案，旨在通过强化威胁管控和安全评估提升应对高性能AI风险的能力。

今日，小米 YU7 GT（选配赛道专业套装）搭载自主研发的自动驾驶系统，在全程无人状态下完成纽博格林北环赛道官方计时圈，成绩10分29秒483。央视新闻评论称这是中国新能源汽车蓬勃向上的缩影。小米汽车表示，极限赛道锤炼出的动态模型、高频扭矩分配和毫秒级救车能力将逐步下放到量产车，帮助用户在暴雨、冰雪等极端工况下做出正确决策，将车辆拉回可控范围。

特斯拉Semi电动重卡被拍到搭载基准真值校验设备，现身加利福尼亚州森尼韦尔市。该设备常用于特斯拉监督式算法训练，表明特斯拉正在为商用车型完善FSD模型。此举有望缓解卡车司机的驾驶时长限制，对物流行业具有里程碑意义。不过落地可能面临技术挑战，类似Cybertruck的FSD因摄像头高度问题延迟，近期才获得真智能召唤（ASS）功能。

HD 现代正基于英伟达 Isaac Sim 平台研发实体人工智能机器人，计划先应用于船舶制造的焊接、涂装、板材折弯工序。机器人在 Omniverse 平台预学习，利用实时光线追踪和 Newton 物理引擎训练，可自主感知环境作业。HD 现代是全球首家采用 Isaac Sim 的造船企业，正联合西门子、英伟达等推进 2030 年建成“未来智能先进船厂”（FOS），其数字孪生船厂曾在 CES 2026 获黄仁勋好评。近期还与 Persona AI 合作开发人形焊接机器人，并引入彩虹机器人协作机器人至产线。

小米 YU7 GT 以 10 分 29 秒 483 创下全球首个纽北自动驾驶圈速纪录。该车于 5 月 21 日发布，定位“跑车级 SUV”，指导价 38.99 万元、大满配 42.99 万元。最大马力 1003 匹，零百加速 2.92 秒，CLTC 续航 705km，搭载 101.7kWh 三元锂电池与 897V 碳化硅平台，15 分钟充电可补能 570km。全系标配激光雷达、4D 毫米波雷达、11 摄像头、12 超声波雷达、小米 HAD 及 Thor 计算平台。

小米汽车今日官宣，小米 YU7 GT 在纽博格林北环赛道以 10 分 29 秒 483 的成绩创下全球首个自动驾驶圈速纪录。

DogeDesigner@cb_doge

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Elon Musk: @PeterDiamandis AI probably exceeds the sum of all human intelligence in 4 or 5 years

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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现代汽车以3.25亿美元收购软银持有的波士顿动力剩余9.65%股份，实现100%控股。此举为Atlas人形机器人提供最清晰的工业部署路径：内部客户（现代自身）率先使用。Atlas专为工业任务设计，如零部件排序，现代计划2028年前在佐治亚州Metaplant部署，2030年扩展到更广泛的组件装配。软银退出机器人领域，转向更大规模的AI基础设施投资。

现代汽车集团计划以5000亿韩元（约22.23亿元人民币）收购软银持有的波士顿动力9.65%股份。交易完成后，波士顿动力将成为现代全资子公司。软银已通知现代行使看跌期权，该权利源于2021年6月现代收购80%股份时的约定。预计现代将于6月22日召开董事会批准交易。现代上月公布了部署2.5万台旗下Atlas人形机器人的计划，目标到2028年实现年产3万台。

京东集团创始人刘强东在 2026 年 APEC 工商领导人中国论坛上透露，京东内部启动“涅槃计划”，将 70 万快递员等蓝领工人送至 120 所学校进行技术培训。他认为未来将是机器人送货，不再需要快递员，但通过培训，工人可转为机器人维修保养技工。刘强东表示，技术应让生活更美好，不应剥夺人类工作权利。京东此前曾宣布计划未来 5 年培养 10 万名工程师，覆盖机器人、智能家居售后维修等领域。

特斯拉 Cybercab 工程车侧视摄像头外壳内置喷淋清洗装置，可定点喷射清洗液，清除镜头上的雨水、积雪、泥浆等污物。该硬件直接解决纯视觉 FSD 方案中摄像头被遮挡导致系统退出或被迫停车的痛点，对无人驾驶出租车全天候运营至关重要。现有搭载 AI4 硬件的车型未配备该装置，行业推测后续可能需加装同款喷淋系统或推出升级硬件才能达到同等环境适应能力。

马斯克在 X 平台回复称，Grok 语音控制特斯拉 FSD（监督版）功能预计约三个月后上线，今年秋季推送全系车辆。此前 Grok 已作为车载助手上线，通过 2025 假日版本更新增加导航语音指令，2026 春季更新新增“嘿 Grok”唤醒与位置提醒。新功能将允许用户用自然语言设定 FSD 行驶逻辑，无需手动打转向灯；停车场景提升显著，可实时口述精准泊车指令，弥补 14.1 版本“抵达目的地自动泊车”模式有限。

社交平台视频显示，两台金色涂装的特斯拉 Cybercab 原型车正运往新西兰惠灵顿，当时南半球正值隆冬，最可能开展严寒、结冰路况下的冬季耐寒测试，验证视觉系统与硬件稳定性。同时美国本土 Cybercab 公共道路测试规模扩大，工程师用前保险杠摄像头进行障碍物识别。特斯拉本周已向澳大利亚和新西兰推送 14.3.3 版本 FSD V14 系统，暗示大洋洲或成首个海外无人出租落地市场。得州超级工厂已启动量产，同步生产无方向盘基础款和配备手动操控机构的适配款。

VLA模型部署受执行效率制约，现有工作多聚焦单步推理延迟，未充分探索内在策略效率。PolicyTrim提出基于强化学习的后训练框架，通过动态探索策略奖励更长可执行动作块长度，并设计冗余感知奖励减少冗余物理步。在三个基准与三个VLA模型上，动作块利用率提升3倍，物理执行步减少51.4%，端到端部署速度提升5.83倍，任务成功率未受影响。

NASA 公布四轮巡视器原型车 ERNEST 最新进展。该车长 1.2 米，采用可升降网状轮组与主动悬挂系统，支持多种运动模式。2026 年 3 月在加州科罗拉多沙漠测试中，以最低人工干预行驶约 26 公里，最高时速约 1 km/h，比毅力号、好奇号高一个数量级。团队引入 AI 强化学习算法，在虚拟环境完成训练后，已在 JPL“火星园”复杂地形自主行驶。项目旨在验证长距离、高自主性月球车可行性。

EBench是一个模拟基准，用于细粒度诊断通用移动操控策略的能力，而非仅评估单一成功率。它包含26个多样化任务，沿5个能力维度和4个泛化维度标注。评估了π₀、π₀.₅、XVLA和InternVLA-A1等当前最先进的通用操控模型，发现成功率相近的模型能力画像存在显著差异：π₀.₅测试成功率最高且训练-测试保留最佳；InternVLA-A1在移动操控任务上占优，但在灵巧任务上崩溃；XVLA在原子技能上与其他策略互补。EBench还从4个代表性角度分析泛化能力，揭示了不同分布偏移因素的影响。

现代汽车集团以3.25亿美元收购软银持有的波士顿动力剩余9.65%股份，实现完全控股。电动Atlas人形机器人已公开亮相，计划2028年前在佐治亚州现代电动汽车工厂投入使用，初期负责零件排序，2030年转向更重型作业。CEO Robert Playter表示Atlas需1-2天内学会新工厂任务，并达到99.9%可靠性。现代摩比斯参与Atlas执行器生产，关键硬件保留集团内部。

一位前OpenAI机器人研究员用不到€5,000搭建了一套桌面机器人操控实验平台，包括UFACTORY xArm Lite 6工业级机械臂、Intel RealSense D405腕部摄像头、Logitech C920桌面摄像头和3Dconnexion SpaceMouse无线遥操作设备。整套系统置于办公桌旁，通过自研Python软件栈控制。作者计划在未来数月开展独立研究，并以公开研究日志形式记录实验过程、失败与经验，不预设产出论文或开源代码。

一台由宇树G1改装、名为Pemba的人形机器人成功抵达厄瓜多尔钦博拉索火山海拔6200米顶峰。这是机器人“三冠”探险计划第一站，未来将挑战珠穆朗玛峰。项目初衷为解决自然保护区固定摄像头覆盖有限、成本高的问题；配备摄像头、传感器、卫星通信和机载AI后，Pemba可自主巡查大范围区域。坡度低于30度时独立行走，冲顶阶段陡峭地形需人员协助。下一阶段将用强化学习提升自主能力。团队为高海拔严寒开发了专用热管理系统。长期目标是在珠峰大本营至四号营地活动，用于垃圾清理、冰川监测、搜救等。

中国自动驾驶公司 Momenta 估值已升至约 90 亿美元，正筹备赴港上市，计划通过 IPO 募资约 10 亿美元。中国证监会于 6 月 10 日发出通知，批准 Momenta 在港最多发行 4375 万股的备案申请。Momenta 定位为自动驾驶汽车的“大脑”，向车企提供驾驶辅助解决方案。若成功上市，将成为继文远知行、小马智行后又一家赴港融资的中国自动驾驶初创企业。

6月19日，银河通用推出全球首个人形机器人通用小脑GPT基础模型AstraBrain-WBC 0.5。该模型基于2万小时人类动作数据训练，参数规模达8040万，是行业首个达到GPT-1量级的人形机器人全身实时运控大模型。采用因果Transformer架构，将全身控制定义为连续序列预测问题。实验表明，训练数据从200万帧扩展至20亿帧时，成功率从83.26%提升至92.58%，零样本跟踪误差持续下降。

瑞典交通管理局建议，除非特斯拉移除FSD（监督版）的超速功能，否则欧盟不应批准其全面推广。该局已致函欧盟机动车技术委员会，委员会定于6月30日再次讨论并日后表决。FSD的“速度偏移”功能允许车辆超出法定限速，欧洲版不提供美版的多种驾驶模式。芬兰、挪威等北欧国家也表达担忧。目前荷兰、立陶宛、爱沙尼亚、丹麦、比利时已批准FSD，全面获批需至少15个成员国支持且人口占欧盟65%以上。

S-Agent 将空间推理视为时空证据积累，以 VLM 为语义规划器，通过分层空间工具和专家将 2D 物体提升为 3D 几何证据，聚合为计数、测量等高级空间知识；Scene Memory 和 Agent Memory 实现跨帧证据整合。在多视角与视频空间推理基准上，S-Agent 无需训练一致提升开源和闭源 VLM。在 S-Agent 生成的空间轨迹数据集 S-300K 上微调得到的 S-Agent-8B 显著超越同规模基线 Qwen3-VL-8B，性能媲美 GPT-5.4 和 Gemini 3。

世界模型现有基准仅奖励帧保真度、运动控制和摄像机可控性，忽略了无人观察时世界是否持续演化。新诊断基准WRBench将摄像机运动视为对可观测性的干预，通过链式评估：摄像机是否执行请求动作、场景在视野内是否连续可识别、返回目标是否与之前设定事件一致。对23个模型（9600个视频，覆盖四种控制范式）的测试表明，当前系统维持的是跟踪镜头——返回目标停留在被遗弃时的状态，而非不可见期间继续演进。这一失败跨控制范式、模型家族和规模，表明鲁棒的世界状态演化不会随更清晰的图像、更紧的控制、更丰富的几何先验或参数数量自动实现。物理状态核的稳定性和视角干预下的世界线一致性应成为世界模型设计的一等目标。

ENPIRE 提出一个闭环框架，让编码智能体通过环境（自动重置与验证）、策略改进、回滚（并行评估策略）和进化（分析日志、查阅文献、改进训练与算法代码）四个模块，自主完成真实世界的策略学习。该框架将操作任务转化为可控优化流程，在整理针盒、扎带紧固与工具使用等精细操作中达到 99% 成功率，并通过机器人集群加速迭代。