Physical AI正进入经验工程时代,Ropedia聚焦全链路数据基建,完成数千万美元融资
Physical AI正进入经验工程时代,Ropedia聚焦全链路数据基建,完成数千万美元融资天使轮由一线美元基金,智能制造与大模型产业方共同领投;数据集 Xperience-10M 位列全平台数据集榜第 2 名,具身赛道第一名,目前已被多款具身基础模型 Qwen-VLA、MolmoMotion 等采用;多模态采集系统 HOMIE 进入规模化量产交付,新一代系统将于 2026 年 8 月发布。
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天使轮由一线美元基金,智能制造与大模型产业方共同领投;数据集 Xperience-10M 位列全平台数据集榜第 2 名,具身赛道第一名,目前已被多款具身基础模型 Qwen-VLA、MolmoMotion 等采用;多模态采集系统 HOMIE 进入规模化量产交付,新一代系统将于 2026 年 8 月发布。
时隔近两年,李飞飞终于再做客a16z,畅谈空间智能和World Labs在机器人赛道上的全盘布局。
今日,Meta推出其首款编程Agent——Muse Code(测试版),以及该Agent搭载的新一代模型Muse Spark 1.2。模型一经面世便引发海外热议,核心关注点直指定价策略:比DeepSeek-V4-Flash更便宜。如果用户允许Meta用他们的数据训练模型,就能享受95折优惠。
AI 陪伴新花样?去年下半年,在美国娱乐下载榜上一款名为「Enjoy-AI Town」的 AI 陪伴产品首次进入我们的观察范围,彼时产品月流水仅 7 万美元左右。而 App Magic 数据显示,其流水从今年 2 月左右开始突破,最高时分成后的月流水 98 万美元
刚刚,SpaceX 宣布正与英伟达达成合作,共同设计 Starmind AI1 卫星计算载荷。每颗 Starmind 卫星都将搭载 NVIDIA Rubin GPU 和 Vera CPU,把接近数据中心级别的算力部署到太空。
当下,一个逐渐清晰的共识是,具身智能的叙事正由「会不会做一个动作」,转向「能不能在真实世界里稳定完成复杂任务」。尤其是在刚刚过去的 WAIC2026 现场,这一点尤为明显,机器人不再满足于表演式的单动作演示,而是被期待走进产线、仓储和酒店客房,真正「做事」。
多模态基础模型可以通过互联网规模的图像与语言学习「看」和「说」,但具身智能没有同样的捷径。机器人必须进一步理解物理状态与动力学,判断动作如何改变环境,并在真实世界中执行连续行为;这要求训练数据同时连接观察、状态、动作与物理后果。
拆文之前,先过下载这一关。跑通了,就别让它烂在聊天记录里。
无论是李飞飞教授持续强调的空间智能,还是黄仁勋在演讲与行业峰会中反复描绘的Physical AI,2026年的科技产业正在传递一个无比明确且强烈的信号:AI正在跨越纯软件与数字比特的边界,全面走向真实的物理世界。
近日,Milvus 3.0 正式上线。作为 Milvus 架构演进中的里程碑式版本,3.0 不仅带来多项突破性新功能,更从底层重塑了向量数据的存储、索引与检索边界。在 Milvus 3.0 中,你可以获得: