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元戎启行CEO周光：智驾进入大模型时代，小模型已触及能力天花板
在‘未来汽车先行者大会’上，元戎启行CEO周光指出自动驾驶行业正从传统小模型迈向大模型技术范式。他强调小模型能力已达天花板，而大模型具备全局认知和推理能力，能提升系统稳定性。元戎启行已应用自研40B参数基座模型，显著提升数据处理效率，并推动市场份额增长。未来，公司目标是将辅助驾驶性能提升至新水平，以应对特斯拉FSD等竞争，定义更安全的自动驾驶体验。
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智谱拟科创板上市募资150亿元，国产大模型双雄加速回A
智谱与MiniMax作为国产大模型双雄，相继宣布拟在科创板上市。智谱计划募资150亿元，其中80%用于通用AI基座大模型研发，凸显其加速资本化布局。此前智谱已在港股上市，此次回A反映了AI行业高速发展及中国企业的全球竞争力。智谱2025年营收同比增长131.9%，MaaS平台商业化势头强劲，同时美国AI公司Anthropic也在准备IPO，显示全球大模型资本化进程加速。
VLA困境与世界模型破局：具身智能模型路线的真实战场
本文探讨了具身智能模型发展中的关键挑战，聚焦于数据和模型两个核心环节。通过分析行业峰会讨论，文章揭示了数据采集、处理中的难题，并介绍了穹彻智能、灵初智能等企业以“以人为中心”和触觉信息为突破口的解决方案。强调了行业在数据闭环和模型训练上的探索，为具身智能路线提供新视角和商业洞见。
百人数字世界同台舞剧 中国企业创造世界新纪录
中国企业在百人实时动作捕捉领域创造了新世界纪录，青瞳视觉成功让100名舞者同时进行数字舞剧录制。挑战涉及5300个Marker点、76台高帧率相机和强大算力，突破了先前19人和41人的记录。通过AI技术解决遮挡问题，优化系统架构，这不仅展示了中国在光学动捕技术上的突破，也为行业设立了新标杆，体现了硬件、算法和系统集成的全面创新。
港中文团队发布SLIM框架，动态管理大模型智能体外部技能生命周期
香港中文大学团队在论文中提出SLIM框架，用于动态管理大模型智能体的外部技能生命周期。该框架通过强化学习训练，让模型自主决策技能的保留、退休或扩展，解决了传统技能累积导致的噪声干扰和能力缺失问题。实验表明，SLIM在复杂任务中提升表现显著，为具身智能和大模型Agent的产业化应用奠定了基础。
全球首个事件级世界模型，终结具身智能逐帧时代
本文介绍了全球首个事件级预测的具身智能世界模型WALL-WM，由自变量机器人团队发布。文章批评了传统逐帧学习方法的局限性，导致机器人泛化能力差，无法适应多变环境。WALL-WM模型通过以事件为中心的方法，直接预测关键事件（如抓住杯子）的动作轨迹，跳过冗余帧，提升学习效率和真实世界适应性。文章还讨论了多模态对齐问题，并比较了VLA与世界模型的路线，为机器人智能提供了更高效、语义化的学习框架。
北航再次在Science子刊发表微型软体机器人仿生运动新成果，开拓医疗机器人新思路
本文报道了北京航空航天大学和土耳其科奇大学团队受蜗牛粘液运动启发，开发了一种毫米级软体机器人。该机器人利用磁驱预屈曲波动单元实现近壁流体泵送，从而在湿滑、褶皱的猪胃肠道组织表面实现粘附移动，化解了机器人附着与运动的矛盾。这一机制为医疗微型机器人设计提供了新思路，有望应用于人体胃肠道、呼吸道等覆有粘液的器官环境，相关成果发表在《Science Advances》期刊上。
Nature子刊研究：仿生章鱼臂实现触手自主思考
研究人员受章鱼分布式智能系统启发，在Nature Machine Intelligence上发表研究，开发了一条仿生机械臂。该臂利用吸盘上的光电传感器和分层控制架构，模仿章鱼用身体感知和决策的模式，实现快速反应与智能决策，无需依赖中央处理器。核心突破在于复制生物体的神经逻辑，展示了软体机器人在水下自主抓取的先进能力，为机器人学和仿生学提供了新思路。
Sci. Robot.发表突破性20足机器人：动态各向同性接近理论极限
杜克大学团队在《科学·机器人学》上发表了一款突破性的20足机器人Argus。该机器人基于“动态各向同性”设计原则，实现了接近理论极限的全向均匀移动能力。与传统机器人不同，Argus拥有辐射状模块化伸缩腿和深度摄像头，能在森林、沙地等多种地形中灵活导航、自我稳定并适应损伤。这项研究颠覆了传统形态对称设计，强调功能对称，为机器人学提供了通用框架，展示了卓越的适应性和未来应用潜力。
机器人面临算力、功耗和时延挑战，端侧计算成具身智能落地瓶颈
本文深入探讨了机器人具身智能落地过程中的隐藏瓶颈：端侧计算。文章指出，尽管模型能力不断提升，但部署阶段受限于算力、功耗和时延的多重约束。机器人需要在有限资源下持续稳定运行多个模型，强调稳态算力和系统并发的重要性，而非单纯峰值性能。通过分析四重约束和系统工程问题，揭示了真实场景中性能恶化的原因，为行业提供了实用洞察和解决思路。
MiniMax发布M3大模型：首创MSA架构并支持1M上下文，全面开源对标海外旗舰
MiniMax于2026年6月发布前沿开源大模型M3，首创MSA稀疏注意力架构，支持1M超长上下文和原生多模态能力。该模型在性能评测中超越GPT-5.5和Gemini3.1Pro，计算效率显著提升，旨在对标海外闭源旗舰。通过全要素开源，M3为国内开发者提供高性价比选择，打破技术垄断并重塑生态边界。
自变量开源WALL-OSS-0.5，支持VLA预训练后直接上真机
本文介绍了自变量机器人开源的具身基础模型WALL-OSS-0.5，该模型通过创新设计如Gradient-Bridge和动作Token化，使VLA模型在预训练后能直接部署到机器人上，无需依赖后训练。文章分析了传统VLA模型需要微调的原因，并展示了WALL-OSS-0.5如何让主干模型内生动作能力，从而在搬运、分拣等任务中实现高效操作，挑战了行业思维惯性。
自变量机器人发布Wall-WM：以“事件级思维”重塑世界模型底层范式
自变量机器人发布的Wall-WM世界模型，采用‘事件级思维’重新定义世界模型的底层范式。传统模型以固定时间切片预测未来，而Wall-WM以事件（如抓取、放置）为最小语义单元，使文本、视觉和动作模态在事件层级上对齐，解决模态错位问题。通过单向解耦的扩散架构保护预训练先验，并结合几何感知多视角融合，提升机器人控制任务的性能。这一创新质疑现有VLA模型，推动世界模型向更自然、高效的预测方式演进。
Genesis World 1.0开源发布：将机器人评估成本降至零的基础设施推出
Genesis World 1.0开源了革命性的机器人仿真基础设施，通过将仿真与真实世界评估的相关性提升至89%，实现了在虚拟环境中完成99%的验证工作，从而将机器人模型评估成本降至零。这解决了硬件成本高、评估周期长的瓶颈，使开发者能快速迭代和优化模型，加速机器人技术发展。
智元GE 2.0登顶WorldArena：机器人在虚拟世界中学会进化
智元自研的世界模型GE 2.0在WorldArena榜单上登顶，展示了其在机器人感知与动作响应能力上的领先地位。文章深入探讨了世界模型如何从描述世界进化到成为可交互的虚拟世界，通过世界动作模型和世界模拟器，使机器人能在虚拟环境中进行大规模训练和迭代，显著降低真实世界的试错成本，为机器人智能化提供了新范式。
