社区

一脑多形路线落地。 作者｜田思奇 编辑｜栗子 2026世界人工智能大会（WAIC）的展馆里，两台人形机器人站在转台两侧。面前的料盒转到指定位置后，它们分别拿起零件，完成插接和装配。小件处理结束，机器人又伸出双臂，搬起整个料筐，将它放到身后的货架上。 不远处，另一台机器人接到一份取货订单，移动到摆满饮料、零食和玩偶的货架前。它找到指定商品，小心绕开隔板和相邻货物，再把东西交到观众手里。手机镜头很快围拢过来。 但大家已经不太满足于看机器人走路、跳舞和翻跟头了。观众开始关心更细小的瞬间：东西混在一起，它会不会认错？货架空间这么窄，它的手伸得进去吗？面对透明包装，它到底看见了什么？换一个此前没有出现过的物品，机器人还知道该怎么做吗？ 今年的WAIC将具身智能与智算并列为两大核心赛道，超过200家相关企业参展。但讨论已经不再只围绕身体展开。具身大脑、世界模型、机器人视觉、灵巧手和场景应用，开始和本体一起成为高频词。 工信部与国资委提出，到2026年底，我国将打造百个以上高价值应用场景，形成万台级机器人规模化落地能力。毫无疑问，机器人正在加快进入工厂、商店，家庭等更多真实空间。但当它真正来到人类生活和工作的环境中，身体反而未必会走向统一。 智能层呈现出另一种趋势。无论机器人拥有什么身体，它都需要看懂环境、认识物体、理解任务和规划动作。这些能力不必随着本体变化重新开始，而可以在不同机器人、物体和任务之间积累与迁移。 “甲子光年”认为，具身智能的通用性，未必首先表现为一台什么都会的万能机器人。更现实的起点可能是，机器人可以面对不同的物体和任务，也可以拥有不同的身体和末端执行器，但背后始终有一套相对通用的智能能力，帮助它理解环境、作出判断并完成行动。 梅卡曼德试图回答的，正是这套智能能力如何跨越物体、任务、末端执行器和机器人本体，在不断变化的真实场景中延续下来。 1.一脑多形，打开机器人的能

有鹿强调的“一脑多形”是不同身体共享一套理解物理世界的能力。 作者｜周悦 编辑｜栗子 一辆业主车辆拐进社区窄路，前方的巡扫机器人停了一下。 它没有僵在原地，也没有继续向前“拱”。几秒后，机器人开始倒车，把车尾收进路旁的一处空隙，给业主让出通道。 这个动作看起来简单，背后却不只是避障。机器人要判断来车准备往哪里走，再决定自己该不该退、退到哪里，同时还要避免堵住车辆和行人。 有鹿机器人创始人、CEO陈俊波将其称为寻找现场的“全局最优”。 陈俊波曾是达摩院机器人实验室负责人、达摩院小蛮驴公司总经理。2023年，他与前阿里巴巴机器人CEO谷祖林强强联手，共同创办有鹿机器人。 7月18日，有鹿机器人联合创始人谷祖林在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）发布商用巡扫机器人AI130S。这是一款搭载了有鹿Master2000 GEN2通用具身智能大脑的商用巡扫机器人。 发布会现场，谷祖林还与中国电动车行业龙头、智能制造标杆企业绿源集团共同创始人、首席执行官胡继红正式发布战略合作。双方将在产品设计、研发、量产等环节开展深度协同，并共同围绕“建立真正可信赖的机器人服务体系”，推出覆盖机器人全生命周期的“具身智能5S服务包”——即部署、维修、养护、回收、升级，并搭配5年超长质保，形成“5+5”双重保障体系。依托绿源遍布全国的密集服务网络，确保有鹿的每一台设备在5公里半径内即可触达服务终端。  1.从“能上路”到“能上岗” 在重庆一个居民小区，AI130巡扫机器人曾在路测时遇到了一堆辣椒。 如果是从树上掉落、散在路面上的辣椒，物业希望机器人把它扫干净，但如果是居民摆在门口晾晒的辣椒，机器人一旦收走，又会引来投诉。 扫，还是不扫？两种答案都可能错。 “垃圾是一个非常抽象的高层定义。”陈俊波说。纸屑和烟头通常应该被清理，地上的钱包却可能是废弃物，也可能是业主刚刚遗失的物品。物体的

自研、锁单、换国产，车企的三条活路。 作者｜张麟 对车企来说，存储芯片正在变成比电池还要致命成本黑洞。 7月12日晚间，赛力斯发布《2026年半年度业绩预亏公告》。公告显示，经财务部门初步测算，公司预计2026年上半年归母净亏损为15亿元至18亿元，与去年同期净利润29.41亿元相比，同比由盈转亏。 赛力斯业绩报告，图片来源：赛力斯集团 对于亏损的原因，赛力斯在公告中解释称：受存储芯片、工业金属、碳酸锂等主要原材料价格上涨影响，生产成本随之增加。 赛力斯并不是第一个公开声明受到存储芯片涨价影响的车企。 今年5月，蔚来汽车创始人李斌也表示：“今年整个原材料涨价，特别是内存芯片的涨价，对整个行业造成了非常大的压力。” 同样的，根据雷锋网等媒体报道，本月上市的新一代理想L6，也将由于存储芯片成本提升而涨价。 至此，存储芯片涨价已经在中国汽车市场上形成了一场行业风暴，几乎所有的新能源车企都不能幸免。 而从发展周期的角度看，在智能驾驶、智能座舱、Agent上车的关键发展节点上，存储芯片涨价对车企的影响，可能比外界想象的大得多。 1.无差别的涨价风暴 从手机到汽车，存储芯片涨价的周期已经超过一年，还没有回稳的迹象。 存储芯片这波涨价行情始于2025年5月，公开报道称当时三星公布了涨价计划，将DDR4（可简单理解为第四代内存模块）的价格提高了约20%，DDR5价格提升大约5%。 这直接引发了手机和电脑市场的终端产品涨价。2026年6月11日，**迅速响应，向渠道合作客户下发《价格调整声明函》，宣布2026年7月1日起上调智能协作全系列终端售价。 此后的几个月时间内，包括小米、vivo、OPPO在内的多个手机厂商，都对新发售的机型进行了不同程度地涨价，并向市场传递出了一个明确的信号：上游存储芯片的涨价已经影响到了企业的生产成本。 但彼时车规级存储芯片货源相对充足，没有人想到，车企将是下一个

半年融资超10亿元、趋境科技高品质生产级AI Token服务快速扩张。 作者｜田思奇 编辑｜栗子 很多人以为，AI Infra最后拼的是三件事：算力更多、模型更全、Token单价更低。 过去两年，行业竞争也确实沿着这个逻辑狂奔。Token正被越来越多人当作标准化商品——规模做大，价格做低，似乎就是终局。 但真实的企业生产场景，给出的答案截然不同。 趋境科技创始人兼CEO艾智远在实践中感受到一个反直觉的事实：低价并不是很多企业客户追求的唯一甚至不是主要目标。价格太低，他们首先担心的不是有没有捡到便宜，而是服务能否长期稳定。 “这更像公司拉专线，而不是买普通家庭宽带。专线不是奢侈品，而是生产环境对性能的硬性要求。” 这并不意味着企业不在意成本，而是衡量成本的方式变了——从“花多少钱把模型跑起来”，转向“每一笔AI Token投入能产生多少业务价值”。消费级AI Token有望继续普惠，而面向核心业务的生产级高品质AI Token，则因为能提供确定性服务，形成了更稳定的价格体系。 这场认知转变，在过去一年里悄然加速。 回望2025年初的“DeepSeek时刻”，企业买大模型一体机做私有化部署，花的更多是研发和试错预算。彼时，趋境科技依托和清华大学高性能所 KVCache.AI 团队联合开源的KTransformers异构推理框架，搭配CPU、GPU、内存、SSD全链路异构协同计算，帮助各类企业以极低门槛在单机硬件上跑通超大参数大模型，切中了私有化试错的成本痛点。 今年，AI Coding等场景率先跑通商业化，Token开始真正接入业务系统。客户的关注点也随之迁移：代码生成要1分钟还是10秒？业务高峰会不会掉速？服务能否长期保持4个 9（全年99.99%稳定可用）？趋境过去积累的推理技术，也从帮助客户部署模型，进化为稳定生产和运营高品质AI Token的能力。 在需求从“模型跑起来

尊重用户，尊重市场，是恒定有效的度量衡。 作者｜刘杨楠 编辑｜王博 7月14日，爱诗科技宣布完成C+轮融资，至此公司整体C轮累计融资额达29.8亿元人民币。 其中，C+轮由阿里巴巴领投，Lollapalooza Capital（王慧文家办）、常春藤资本、惠远资本、钟鼎资本、韩国未来资产、OCBC生态下Lion X基金、蓝色光标、CloudAlpha、iGlobe Partners等十余家国内外机构参与投资。 这是过去半年AI视频赛道里非常值得拆解的一笔融资。 这笔29.8亿元的资金背后至少释放了三个信号：财务资本继续为高增长的技术路径买单，产业资本为高价值场景下注，而国际化资本为全球化叙事背书。三类资本出现在同一个牌桌上，本身就指向一个清晰的行业风向。 2026年2月，Seedance 2.0发布后，全球视频模型市场被进一步打开，视频模型的资本市场、模型能力与商业预期被同步推上全新的台阶。 与此同时，世界模型成为一个行业级共识。从Sora、Runway第一次把视频模型包装成“世界模拟器”讲给全世界，到2026年几乎所有头部视频厂商都在用世界模型定义自己的下一代技术，AI视频成了这轮世界模型热潮中最先被点燃、也最具想象空间的一块版图。 爱诗科技创始人兼CEO王长虎曾将世界模型分为两类：一类是构造数字世界，模型生成可持续、可交互、可变化的数字环境；另一类是通过数字世界影响物理世界，服务真实世界中的决策与执行。在他看来，关键不在于名字叫不叫世界模型，而在于它有没有一个实际系统，让用户、智能体或设备可以和这个数字世界或物理世界发生自由交互。 视频是世界信息分发主战场，世界模型是下一代交互入口，爱诗成为了入口级位置最被看重的玩家之一。他们从一开始就把“可交互”作为世界模型的核心度量衡。 在新技术加持下，AI视频已成为AI Coding之外最具确定性的商业主线，这几乎已是行业共识。 A

“关注配得上这个时代的问题。” 作者｜甲小姐 董彬是我的同门师兄，他1999年入学北京大学数学科学学院，正好比我大10级。那一代人，被称为北大数学的“黄金一代”。 董彬现在是北京大学博雅特聘教授，任职于北京大学北京国际数学研究中心，同时担任北京中关村学院的常务副院长。他的主要研究方向是AI for Math。 最近，他和团队用自主构建的自动化AI框架解决了安德森猜想，这是国内首次实现AI自主解决数学开放问题，并实现了大规模形式化验证。 AI浪潮冲击之下，影响最快、振幅最大的是代码与数学。此刻，关于AI coding的讨论已铺天盖地，而数学作为一个基础学科，也因AI主动或被动发生着急速转变。这一转变，正引发全球数学家激烈的辩论。 这期对话有我的一点私心。和往期不同，我也“喧宾夺主”地分享了一些故事——我们从董彬师兄的个人经历与北大数院聊起，聊了聊往事和八卦，聊了聊数学人的特有气质，逐渐走向本期真正的主题——AI for Math的纵深，与这个方向真正的野心。 总之，这是一场聊爽了的对话：） 本文为精简版，约占对话内容的三分之一。完整版播客视频已在Bilibili、小红书、视频号、YouTube等平台播出，完整版音频播客已在小宇宙、苹果Podcast等平台播出，搜索《甲小姐对话》即可获得。 文章较长，以下为目录，欢迎按需取用自己喜欢的部分： 1.误入北大数院 2.“四大疯人院”之首：数学天才和其他人 3.数学人的特有气质 4.从倒数第二到北大教授 5.数学是一种语言 6.两次学术急转弯：“不求出类拔萃，但求与众不同” 7.野心：不是“攀珠峰”，是“登月” 8.AI for Math：无尽的前沿 9.突破：安德森猜想 10.灵光一闪 11.“我为什么非要投期刊呢？” 12.反对的声音：《莱顿人工智能与数学宣言》 13.品味并非人类的“自留地” 14.教育重构：

让机器长出大脑，也让世界保留不同形状。 作者｜田思奇 编辑｜栗子 很少有人会把“史莱姆”和一家科技公司联系起来。 在游戏里，史莱姆是玩家走出新手村后最常遇到的小怪。看起来弱小，但有时也很难击败它。玩家稍有疏忽，便可能被它反制。它也没有固定形状，像一团泥巴，可以幻化成很多模样。 仙工智能的吉祥物，就是一只史莱姆。 6月24日，这只“最弱小怪”在港交所挂牌上市。仙工智能由此成为机器人大脑第一股。 但这个身份更像一个观察入口，而不是仙工智能故事的终点。 过去，仙工智能通过机器人大脑，让不同机器人之间拥有统一语言；如今，通过开放平台，让更多设备和场景开始连接；未来，它试图构建的，则是面向真实世界智能系统的具身基础设施。 沿着这条路径看，仙工智能想进入的，不只是控制器生意，而是机器人产业更底层的基础能力建设：从单台机器的大脑，到多种机器的协同网络，再到面向真实世界的具身智能基础设施。 6月24日，仙工智能在港交所上市 “机器人大脑第一股”的资本标签，也提供了一个重新理解机器人公司的角度。 近年来，外界更容易被机器人本体吸引：人形机器人爬楼、翻跟头、搬箱子，技术进展直观，也更容易进入资本市场想象。相比之下，控制、调度、适配能力都藏在机器身后。身体看得见，大脑看不见。 但随着具身智能进入产业落地阶段，行业竞争的焦点正在发生变化。人形机器人进入真实世界，需要的不只是一个更强的身体，也需要支撑不同机器人长期运行、协同和进化的底层体系。 所以如果用过去的眼光看，仙工智能很难被简单放进本体公司或AI公司的叙事中。它有硬件收入，战略重心却在平台；有数据入口，模型能力仍在积累。 “甲子光年”认为，更合适的框架，是把仙工智能理解为具身智能时代的基础设施建设者：先看它连接了多少设备和场景，再看这些连接能否转化为平台黏性、数据资产和持续进化能力。 仙工智能创始人赵越强调，大脑是机器人智能落地的核心。过去，

帮投资人“委婉地拒绝一个烂BP”。当然不止于此。 作者｜甲子Builders 王修齐、田琬琦、罗著 编辑｜甲小姐 孙傲然点了杯粉红色的养乐多。随他落座的，还有一本名为《混沌：在振荡中进化》的WAIC刊物，里面有他的访谈。 他的工位上放着一个葫芦。做道士的父亲给他摆的，说这是今年的“财位”。 葫芦旁边，是台装着AMD Ryzen AI Max芯片的AI一体机，运行着一款名为AInvestor的产品。 屏幕上，几个Agent正在同时工作：一个Agent联网核对团队履历，一个拆技术路线，一个按YC逻辑提问，一个按a16z的框架分析市场，还有一个专门唱反调，站在对立面挑毛病：收入构成存疑，毛利率数据缺失，下一轮尽调该补什么，一条一条列出来……五分钟后，一份“可以直接上会”的投研报告出来了。 做道士的父亲给他摆的，说这是今年的“财位” 孙傲然的公司叫“创造进化”，核心产品AInvestor是面向一级市场打造的端侧AI投研智能体系统，主打本地化/私有化部署，提供BP读取、联网搜索、团队/赛道/技术路径/竞品分析、风险识别、尽调问题生成、投研报告输出等功能。 今年5月，衍至投资购买了他们的一体机和软件。首发展、中关村资本等公司也开始试用AInvestor。 “顶级头部机构自建系统，花的钱以千万计，建完了也不对外卖。我目前盯的是中小型创投机构、产业基金和投顾团队。”孙傲然说。 1.皇家艺术学院 设计专业毕业的AI信徒 孙傲然的履历不是一般的“交叉”： 英国皇家艺术学院服务设计硕士，江南大学整合创新设计专业本科，中国传媒大学特邀授课嘉宾，中英人工智能协会研究员，中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会会员。 他去过比利时交换；作为中国代表参加联合国青年项目；去过印尼雅加达做社区服务设计，住在贫民窟，白天教小孩打太极，用毛笔给外国人写中文名，在Car Free Day组织快闪筹款，把挣到的几百

蚂蚁灵波想证明的一件事：机器人大脑正在从通用模型迁移，走向具身原生预训练的新阶段，从模型架构、数据体系到训练目标，都要面向物理世界重新设计。 作者｜周悦 编辑｜栗子 蚂蚁灵波又把技术发布变成了一场马拉松。 从7月7日到7月10日，这家蚂蚁集团旗下的具身智能公司，连续发布6个模型：LingBot-Vision、LingBot-Depth 2.0、LingBot-VLA 2.0、LingBot-Video、LingBot-World 2.0和LingBot-VA 2.0。4天里，从空间感知、灵巧操作、世界模型和世界动作模型，蚂蚁灵波把机器人大脑从感知、预测到行动的关键环节，集中推到台前。 今年1月，蚂蚁灵波曾在一周内密集发布LingBot-Depth、LingBot-VLA、LingBot-World和LingBot-VA四个模型。当时，“甲子光年”对话蚂蚁灵波首席科学家沈宇军，他提到，蚂蚁灵波内部始终只有“一盘棋”，这4个模型是同一张大拼图里的不同模块。 7月10日发布会上，蚂蚁灵波CEO朱兴解释，1.0系列之后，今年上半年很重要的一件事是“模型投产”。模型用和不用差别很大，真实环境里暴露出来的问题，往往很难在实验室和Benchmark里复现，包括环境泛化、任务泛化和构型泛化。2.0系列正是结合上半年落地中暴露出的能力短板，以及具身原生方向上的技术突破推出的。 相比1月，这次蚂蚁灵波新增了视觉和视频两个从头预训练的基座模型，也将空间感知、灵巧操作、世界模型和世界动作模型整体升级为“全栈大脑2.0”。 沈宇军把“具身原生”拆成三个更通俗的问题：机器人要“看得更清楚，想得更明白，干得更利索”。在他看来，这三件事本身就是物理世界区别于数字世界的地方。 在6个模型中，压轴发布的LingBot-VA 2.0是最核心的锚点。LingBot-VA 2.0是行业第一个具身原生预训练模型，试图

算力竞争告别堆卡时代。 今年初，政府工作报告首提"超大规模智算集群"与"算电协同"战略，2026年将落地50+万卡集群、3万卡集群同比增长233%、10万卡集群从0到1突破。 然而，AI新基建节奏比想象中更加“激进”。 7月10日，中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式落成。同期，中科曙光还与北京科学智能研究院达成合作，启动第二套全国产十万卡超智融合算力系统研制与建设。 “十万卡”从无到有，从0到2，AI算力集群建设俨然跃入超级周期。 如此非同寻常的一幕，不由引发业内追问：一套刚刚完成技术验证的系统，首秀当天就进入“复购”模式，这个“十万卡”到底有何魔力？ 1.破题供需错位： “原生超智融合”算力突围 过去两年，算力市场经历过一轮近乎疯狂的“抢卡”行情。巨头们以每年数百亿的资本开支堆砌算力，英伟达A100一度被炒到近10万元，甚至依然一卡难求。 但在这轮军备竞赛的另一面，大量算力资源却并未真正转化为生产力。 有业内人士指出，2026年算力市场增速明显放缓。很多卡“买到用不到”、“能跑跑不满”。堆卡不再万能，算力供需出现了结构性错位：低质量的算力扩张，遇上高质量的应用需求。 随之而来的是市场逻辑加速转向，从“普涨狂热”到“理性分化”，算力市场竟然逐渐呈现“高端紧缺、中低端过剩”的冰火两重天格局。 问题出在哪？ 一个超大规模AI集群，建设成本动辄数十亿甚至上百亿元，门槛自然不低。但更大的挑战在于：集群算力规模，并不等于有效算力输出。这让算力重资产配置变得愈发审慎。 一方面，在大规模集群中，存储、计算、网络等环节壁垒较多，近一半算力可能在摸鱼等待数据，而非真正在线工作。业内测算，万卡规模下集群的算力利用率普遍在50%左右； 另一方面，由于底层芯片和计算系统架构设计差异，集群算力精度往往很难完整对齐应用场景——超算集群在智算场景中效率折戟，智算集群在超算应用中高