北京银河通用机器人股份有限公司

林方舟 发自 凹非寺 在湖南郴州，一家中国移动营业厅挂牌“具身数据采集5S店”，普通顾客领一套夹爪、手套和头戴相机，经过简单培训，就能边做家务，边采集机器人训练数据。 首期投放的1000套设备，满产状态下每年能采集100万小时数据。我仿佛听到了商家心里打的小算盘：既采了数据，又赚了眼球，4A广告公司都应该来学学。（doge） 具身数采类似的“花活”还有不少：有的为了采数据免费上门保洁（欢迎来我家），有的把数采做成VR游戏，还有的把机器人接入互联网，采集员不用跑到数采工厂，远程就能“云操控”。 具身数采 不过，以上案例看完笑一笑就好了，真要采到符合要求的数据其实并不简单。之所以“花活”层出不穷，都是因为机器人实在是太缺数据了。 眼下大家都在牟足了劲采数据，但还少有人全面梳理过这个行业的图谱。 量子位不完全统计了97家国内具身数据玩家的情况，其中70家做数据采集，27家做数据infra。 过去一年（2025年7月1日至2026年7月1日），15家「不做本体、不做模型、只做数据的独立具身数据服务商」，共融资约44.7亿元。 在资本对具身智能“猛猛上头”的当下，这个数字其实并不算多。量子位此前统计，今年上半年，具身

作者 | 邱晓芬 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，「忆生科技」（TranscEngram）完成数亿元天使轮融资，本轮投资方阵容横跨产业资本与国资平台，包括正大旗下中生制药、浦东创投、张江科投、张江高科、弘信电子、云晖资本、沃肯资本、金舵资本等。 「忆生科技」致力于从科学第一性原理出发，用"感知—预测—交互"闭环构建机器人"大脑+小脑"统一系统，探索下一代可解释自主智能（Autonomous Intelligence）。 本轮融资资金将主要用于可解释具身控制大模型与物理世界模型的研发、多模态全人形动作交互数据和算法训练管线的建设、顶尖人才团队的扩充，以及深圳前海和上海张江研发中心与产业化基地的建设，加速推动可自我纠错、持续进化的具身智能大脑与小脑系统走向商业化应用。 「忆生科技」（TranscEngram）由全球顶级人工智能专家、香港大学计算与数据科学学院创始院长马毅教授与高盛华教授和杨言超教授一起于2023年9月创立。马毅是计算机视觉领域最高荣誉「马尔奖（David Marr Prize）」得主，也是IEEE、ACM、SIAM三料Fellow，拥有二十余年视觉感知与智能系统的理论积淀。并与邵逸夫奖得主Emmanu

今年北京的天气多少有点离谱，托冷涡的福，虽然气温接近 30 度，但可怕的「桑拿天」却始终没来。 所以即便在顺义的国际会展中心参加第四届链博会的人们，并不十分难熬。 和近两年所有的展会类似，AI 成了整个展会最重要的主题，所以在这里看到英伟达作为展商出现，并不让人感到意外。 依然是赛博绿、依然是熟悉的三角形标志，英伟达在链博会上的展台，可以看成是一个微缩版的 GTC2026。当人们聚焦在黄仁勋到底吃了什么面、英伟达最新的 AI 算力芯片能不能卖到这个巨大的市场之外，英伟达的展台却告诉人们另一个事实——从能源、芯片、AI 基础设施、模型再到应用层，公司提出的「五层蛋糕」的 AI 生态之中，可以提供、合作的地方，其实远远超过了仅仅「卖卡」而已。 机器人的乐园 和所有科技类展会类似，机器人永远是展会上最大的亮点。在英伟达展台，最吸引人眼球的同样是这些白色涂装、带着胳膊的机器人产品。 英伟达展台上，智元、中坚科技、银河通用的机器人和机器狗产品，摆在了一个转盘上，方便人们从 360 度观赏，而且参观者还能预约上台和机器人进行互动。 机器人是展台上的明星｜图片来源：极客公园 近几年的 GTC 大会结尾，无一例外都是黄仁勋

从VLA到WAM，一场被高估的革命和被低估的进化。 过去半年，具身智能领域有两场最热闹的舆论狂欢。一场属于屏幕：从Sora到各类视频生成模型接连秀出肌肉，一杯水倾倒漫开的细节、连续空间里的人物运动，让 “AI再造现实” 的叙事冲上顶峰，“世界模型来了” 的惊呼此起彼伏。另一场属于墓碑：英伟达首席研究科学家 Jim Fan用一张WAM（World Action Model）站在VLA（视觉 - 语言 - 动作模型）墓碑前的 meme图，宣告 “VLA已死，世界模型万岁”，直接将路线之争推到台前。（本文仅讨论具身智能的世界模型） 两场狂欢共享同一个核心词：世界模型。 但吊诡的是，在具身智能领域越多人谈论它，它的面目就越模糊，有人把生成逼真视频叫世界模型，有人把机器人动作预演叫世界模型，有人把自动驾驶仿真环境也叫世界模型。同一个概念下，装着完全不同的技术目标与商业诉求。 当下世界模型最大的危险，从来不是 “定义不清”，而是所有人都在拿它最容易展示、最容易制造传播爆点的一面，定义它的全部价值。当 “造世界” 的炫技盖过 “用世界” 的本质，世界模型正在被最会讲故事的人，带离它真正该去的地方：Physical AI的真