7月2日,证监会同意宇树科技股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市的注册申请。宇树科技是国内头部民用足式、人形机器人研发企业,全球四足机器人销量领先,2016年由王兴兴在杭州创立,截至2025年6月员工总数超1000人。公司核心优势在于实现关节电机、减速器、控制器等核心零部件全栈自研,关键部件成本仅为进口产品的约1/3。批复自同意注册之日起12个月内有效。
具身智能
AI 走进物理世界:人形机器人、具身基础模型与真实环境操作能力的进展追踪。
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7月2日
6月30日
2026年6月30日,特斯拉在奥斯汀公共道路启动首批量产版Cybercab工程测试。车辆无方向盘与脚踏板,配有安全监督员,马斯克发布实拍视频。从2024年10月概念车首秀到实车上路约20个月。目前不对外开放乘客,投入34台Cybercab在市中心验证硬件可靠性。Cybercab为双座车型,完全围绕无人驾驶打造,无后期改装。此前奥斯汀已有无安全员Model Y无人驾驶出租于1月启用、6月22日开放付费服务。
具身智能数据采集员以日薪200-250元招兼职,无需学历经验。面试先测量身高体重以适配采集手套,并询问是否晕VR。工作分两种:遥操作采集——穿戴设备控制双臂机器人完成分拣积木、叠纸杯等动作;无机器人示教采集——徒手重复动作(如叠衣服),设备记录轨迹。全球高质量物理交互数据截至2026年初仅约50万小时,不足大语言模型训练数据的两万分之一,需大量人力从零采集。
韩国政府与三星、SK海力士等承诺1万亿美元实施三大旗舰项目。三星和SK海力士投资5850亿美元新建芯片工厂,目标五年内将DRAM产量翻倍;SK集团、GS集团和Naver投资3570亿美元在偏远省份建设AI数据中心;物理AI被指定为国家战略产业,现代汽车投资58亿美元建设机器人工厂和AI数据中心,计划到2028年每年生产3万台Atlas人形机器人,并在10大行业实现商业化。但现代汽车工会已批准罢工谈判,要求利润分享和岗位保护。
6月26日
小鹏汽车 CEO 何小鹏微博透露,VLA 2.0 走向全球进入确定模式。联合国 WP29 缔约国会议批准了 DCAS UNR 171 series 02(对应城区 NGP 法规)与 UNR ADS(对应 L3-L5 自动驾驶法规)。DCAS 将在六个月后成为欧盟强制法规,即 2026 年底自动驾驶可合法进入全球;UNR ADS 为框架性法规,加速 L4 级 Robotaxi 落地。何小鹏称 2027 年海外小鹏汽车将搭载 VLA 和 VLM,支持中英文混合语音对话。
General Intuition 以 23 亿美元估值完成 3.2 亿美元融资,累计披露融资 4.54 亿美元。公司从旗下游戏剪辑平台 Medal 获取数亿小时含精确按键动作标签的游戏操作数据,训练单一模型同时驾驭 Fortnite 等虚拟环境和四足机器人。演示中,AI 智能体在游戏中连续运行 100 小时,机器人仅靠 8 分钟真实街道数据微调即可自主探索办公室。本轮由 Khosla Ventures 领投,General Catalyst、Jeff Bezos、Eric Schmidt 等参投。资金将用于通过 CoreWeave 扩大计算规模、预训练下一代模型,计划夏末前开放 API。
6月23日
小米 YU7 GT(选配赛道专业套装)在纽博格林北环赛道以自动驾驶系统完成全程无人计时圈,成绩 10 分 29 秒 483,成为全球首个纽北自动驾驶圈速纪录。纽北官方圈速榜因此新增“自动驾驶”分类。小米汽车表示,在极限赛道中锤炼的动态模型、高频扭矩分配和毫秒级救车能力,将逐步下放至量产车,以提升用户在暴雨、冰雪等极端工况下的底盘与智驾安全。
6月20日
NVIDIA Research 发布 SpatialClaw,一个免训练的空间推理框架。它通过将代码作为动作接口,让智能体调用感知工具(Depth Anything 3、SAM 3)并自由组合输出,解决视觉语言模型在 3D 空间判断上的弱点。在 20 项基准测试中平均准确率达 59.9%,比近期智能体 SpaceTools 高 11.2 个百分点,比无工具基线高 6.5 点,比结构化工具调用高 3.2 点。框架无需重新训练,同一提示词和工具集可跨所有基准和骨干网络运行,支持 Qwen3.5/3.6 及 Gemma4 等 26B 至 397B 参数的模型。
Figure 机器人数量首次超过人类。
6月19日
HumanScale项目比较了自我中心人类视频与遥操作真实机器人轨迹作为具身基础模型预训练数据源。经精心设计的过滤与标注流程后,基于自我中心数据预训练的模型在真实机器人动作预测上验证损失降低24%,分布内任务成功率高52.5%,分布外任务成功率高90%。研究验证了一种可扩展范式:先以人类视频预训练学习多样世界表征,再以少量标注机器人数据微调对齐动作空间。
Anthropic 发布 Project Fetch 实验第二阶段结果。在2024年8月原始实验中,配备 Claude Opus 4.1 的人类团队在操控四足机器人时显著超越无 AI 团队。新实验中,Claude Opus 4.7 无需人类协助即完成所有任务,速度比最快人类团队快约20倍,比无 Claude 团队快37倍以上,编码量减少近10倍。模型在传感器连接、路径规划等环节表现出色,但在精确移动沙滩球等闭环控制任务上仍存在困难。这些进展源于通用模型规模化,而非针对机器人领域的专项优化。
另有 1 家信源报道X:Anthropic (@AnthropicAI)6月18日
工信部6月16日就《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》等2项强制性国标公开征求意见,公示至6月24日,建议2027年7月1日起实施。该标准系我国首部针对L3/L4的强制性国标,要求系统安全水平至少达到“合格且专注驾驶人”,引入Safety Case机制。L3重点规范人机交接,L4强调自身风险处置、不得依赖远程协助。新申请车型实施日起执行,已获批车型有约一年过渡期。
商务部等八部门6月18日发布关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见。其中提到加大财政资金支持,落实数码和智能产品购新政策,鼓励地方在消费品以旧换新框架内自主制定补贴,重点支持新一代智能终端消费。增加AI手机、智能电脑、智能电视、智能家居、AI眼镜、智能网联汽车、人形机器人等产品供给,培育智能穿戴消费市场。同时加快AI在居家服务、养老服务、文化旅游、住宿餐饮、教育教学等领域的应用,建设AI商品首发平台,举办“人工智能进万家”活动。
另有 1 家信源报道IT之家(RSS)6月17日
MolmoMotion基于Molmo 2骨干网络,输入视频帧、物体上的3D点标记及文字动作指令(如“移动并旋转桌上放水果的木碗”),预测未来数秒内这些点的3D轨迹。提供两个变体:自回归的MolmoMotion-AR逐步预测坐标,流匹配的MolmoMotion-FM通过连续空间变换处理多可能性运动。同时发布MolmoMotion-1M数据集(含116万视频的3D点轨迹及动作描述)和PointMotionBench基准测试(2700个人工验证视频片段)。模型权重、数据集和基准测试均已开源。
AWS(Apache 2.0)开源的 Strands Robots SDK 将 LeRobot 栈封装为 AgentTools,构建统一智能体。默认用 MuJoCo 模拟(无需硬件),mode="real" 切换至真实机器人。可记录演示数据为 LeRobotDataset 并推送 Hugging Face Hub,运行 GR00T 或 LerobotLocal 策略推理,经 Zenoh mesh 广播命令到多台机器人。模拟与硬件代码完全一致,只需改一个关键字参数。示例可在笔记本(Python 3.12+,Linux/macOS)无硬件、无 GPU 运行。
6月16日
通义实验室发布 Qwen-Robot 套件,以 Qwen-RobotNav、Qwen-RobotManip、Qwen-RobotWorld 三个模型分别覆盖导航、操作与世界预测,统一采用语言优先接口。
Qwen-RobotManip 是通义千问基于 Qwen-VL 的视觉-语言-动作(VLA)基础模型,引入覆盖表示、运动和行为三维度的统一对齐框架。仅使用开源机器人数据集和人演示视频,构建约 38,100 小时预训练语料,涵盖 15 种机器人形态。在 LIBERO-Plus 达 91.4%,RoboTwin-C2R Hard 达 69.4%,RoboCasa365 Composite-Unseen 达 14.9%,EBench 达 45.6%,RoboTwin-IF 达 72.0%,并在 RoboChallenge Table30 v1 generalist track 夺冠。模型采用 80 维状态-动作表示、人-机器人数据合成管道(1,933 小时第一人称视频转 24,808 小时数据)及上下文策略适配。
另有 4 家信源报道公众号:通义实验室(千问)MarkTechPost(RSS)X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen)Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)Qwen-RobotWorld以语言为统一动作接口,采用双流Multimodal Diffusion Transformer(MMDiT)架构,将Qwen2.5-VL作为动作编码器。在4个基准测试中取得顶尖成绩,统一20余种机器人形态,基于860万跨场景训练对和1300多项操作技能。语言接口标准化500多种动作类别,支持操作、自动驾驶、室内导航的联合训练。还支持Scene2Robot人类到机器人转移及2–4路多视角几何一致视频生成。
另有 4 家信源报道公众号:通义实验室(千问)MarkTechPost(RSS)X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen)Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)