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今天10月22日周四11 条
  1. 36氪 · 快讯55

    宇树科技王兴兴:具身智能已迈过GPT时刻,最大挑战是模型与真实机器人的对齐

    宇树科技创始人王兴兴在2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上重申,具身智能已迈过GPT时刻,即机器人能在约80%的陌生场景中通过语音或文字指令顺利完成约80%的主要任务。他认为大模型在机器人规划、导航等方面已具备较强能力,最大挑战仍是AI模型的输入输出与真实机器人的对齐,并预计快则今年底或明年机器人可按指令完成整理房间等任务。

  2. 36氪 · 快讯41

    宇树科技王兴兴:目前物理AI已经看到被击穿的苗头

    在2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上,宇树科技创始人王兴兴表示,随着GPT-6的发布,物理AI已看到被击穿的苗头,具身智能迈过ChatGPT时刻的核心挑战是AI模型输入输出与真实机器人的对齐,预计最快1-2年或2-3年实现,商业服务落地会快于家庭和工业领域。另据马斯克在特斯拉财报电话会上所言,到明年年末机器人AI等问题有望解决,届时才向特斯拉以外企业交付Optimus。

  3. 第一财经 · 正在36

    宇树王兴兴再谈“AI信仰”:物理AI已看到被击穿的苗头

    10月22日,宇树科技创始人王兴兴在2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上表示,物理AI已看到被击穿的苗头,顶尖大模型公司内部基本实现了模型自进化,即模型自己写程序、采集数据,人只需适当引导。他指出,具身智能迈过ChatGPT时刻的核心挑战是AI模型输入输出与真实机器人的对齐,而技术突破扩散至每个人需5—10年时间。

  4. 36氪 · 快讯31

    中信证券:看好机器人产业量产和应用前景,建议关注产业链核心厂商

    中信证券指出,机器人主题行情已具备启动条件,流动性、估值、政策、技术等催化符合过去七轮机器人上涨行情特征。GPT-6 与 Gemini 4 在机器人规划、空间感知及 Real-to-Sim 建模上的进步拓宽了通用大模型参与机器人开发的空间,国产整机厂与 Optimus 量产爬坡提速,特斯拉有望四季度发布 Optimus V3,看好机器人量产和应用前景,建议关注产业链核心厂商。

  5. 36氪 · 快讯27

    现货白银日内跌幅扩大至1%

    现货白银日内跌幅扩大至1%。中信证券认为,A股风险偏好和情绪接近冰点,随着2026年10月中旬三季报陆续披露,市场有望进行主题投资风格切换;机器人主题在流动性、估值、政策、技术等催化上符合过去七轮上涨行情特征,已具备启动条件。

  6. Bloomberg News45

    摩根士丹利分析北京“Made by China”转型

    摩根士丹利指出,尽管美国进口限制,中国全球出口份额仍在上升,正从“Made in China”转向“Made by China”模式,向越南、墨西哥、印度等新兴市场供应关键资本品和高价值零部件。在主导电动车供应链后,中国正积极将人形机器人和机器人技术作为下一个前沿领域。

10月21日周三
  1. 36氪 · AI60

    14家车企集体造人形机器人,淘汰赛将首先在资产负债表上展开

    文章分析截至2026年国内已有14家主流车企布局人形机器人,蔚小理分别走出独立融资、内部技术复用和战略投资三条路线。文中指出2026年前8个月汽车制造业利润率降至3.6%,除小米外的13家上市车企上半年研发和资本开支约1740亿元,而连特斯拉Optimus也仍未跑通量产商业化,机器人竞争将演变为资本与耐力的较量。

  2. 36氪 · AI66

    Optimus量产前夕,雷科技分析特斯拉尚未跨过机器人三道坎

    特斯拉提交年度股东会材料,首次书面确认第三代Optimus已为大规模量产做好准备,但未公布具体时间。文章指出灵巧手成本与耐用性、供应链(中国厂商三花智控、拓普集团、均胜电子已获零部件订单,但关税与稀土限制影响进度)、具身大脑软件能力三道难关特斯拉均未完全攻克,原定2026年生产5万-10万台的目标基本不可能实现。

  3. 洪钧60 (@hongjun60)30

    播客 E256:Astra 是不是机器人领域的 GPT 时刻,AI 圈为何对 Claude 发现的 ART 新酶系统兴奋

    这期播客节目讨论两个话题:Astra 是否代表机器人领域的 GPT 时刻,以及 AI 圈对 Claude 发现的 ART 新酶系统和 AI 制药很兴奋、生物圈反应却更淡的原因。节目为 E256 期,围绕 Agent、机器人与制药领域谁先被 GPT-6 Astra 改写展开,内容通过 YouTube 发布。

10月20日周二
  1. Valley101 钱 (@Valley101_Qian)33

    Dyna Robotics 联创 Jason Ma 谈 100 万小时 ego 数据的 scaling law 信号与 300 天部署教训

    硅谷101 一期对话 Dyna Robotics 联合创始人 Jason Ma,亮点是 100 万小时 ego 数据中找到 scaling law 信号。Dyna Robotics 被称为“世界上最无聊的机器人公司”,专注叠毛巾、叠餐巾等日常任务。实验室准确率达 99.4% 的部署在实际商业化中只有 75%,团队分享了 300 天的部署教训与机器人前沿研究思考。

10月19日周一
10月17日周六
2025年11月15日周六