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图片 作者：彭堃方 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 “中国的具身基础模型在未来两年内一定会做到全球第一”，星海图 CEO 高继扬的这句话，大概率会应验。 在星海图 2026 全球开发者大会现场，高继扬下了这个判断。在他看来，中国具备两条非常关键的产业链优势：一条是硬件供应链，一条是数据产业链。前者会塑造整机、本体和数采设备的系统优势，后者则会在真实世界的数据闭环中催生智能。 图片 这一判断有充分的现实基础。过去一段时间，具身智能产业一直有一种被反复提及的分工想象：中国强在本体和硬件，美国强在模型和大脑。但这种判断正在变得片面。至少在 Ego、UMI、真机采集等真实数据范式下，叠加中国丰富的产业场景、制造业场景和服务业场景，中国的数据积累有机会在百万小时、千万小时的规模上，反过来推动具身基础模型持续 Scale up。 但要把产业优势真正转化为模型优势，需要的不只是单点能力，也不是由某家公司把模型、硬件、数据都做完，打个样本。而是把产业链优势内化为生态优势，再用生态力量反哺产业成熟。 换句话说，今天具身智能的竞争，正在走向生态竞争。生态正以前所未有的力量，系统性地提携智能的涌现。 从这个视角看，星海图在开发者大会上的一系列动作，也就更容易理解了：开源刷新多项榜单成绩的具身基础模型 G0.5，联合亦庄机器人、亦庄控股、亦庄国投发起“亦数智能”，与首批 15 家合作伙伴共建数据生态联盟，与凯辉基金共同发起面向具身智能早期企业的产业基金“星途计划”。与此同时，高继扬还清晰梳理了具身智能面临的本能智能、作业智能和进化智能三个阶段，以及与之对应的商业模式演进，为整个行业“把脉”。 具身智能的竞争，已经跳出单家公司、单款产品、单个模型的比拼。谁能把更长的链条组织起来，谁能把模型、硬件、数据、场景、开发者和产业资本更高效地连接起来，谁就更可能在下一阶段获得真正的规模效应。 正如高继扬在演讲

图片 作者：吕鑫燚 出品：先验实验室 每一次技术革命的黎明，都伴随着相似的混乱与喧嚣。 三年前大语言模型横空出世时，最先跑通的是各类垂类模型。它们瞄准特定行业的效率痛点，用更少的算力、更短的周期快速落地，一度被视为“大模型商业化的唯一正确路径”。但当通用基座模型能力指数级跃升后，这场看似稳妥的捷径迅速变成了死路，垂类模型一点点被通用模型压缩空间，一夜之间发现自己的核心壁垒不过是通用模型的一个插件。 历史正在以惊人的相似度重演。今天，世界模型被推上 AI 产业的 C 位，被视作是 AI 从数字世界走向物理世界的关键一跃。 但面对这阵浪潮，绝大多数从业者的想象力都被局限在了“具身智能” 这一载体上。诚然，世界模型能成为具身智能的技术奇点，带动具身智能向物理世界挺进，但这绝不是它的全貌。如果只将世界模型和具身智能看做成是等式关系，那正在亲手给这个足以改变所有物理行业的技术，套上了一个狭窄的笼子。 “如果世界模型只能解决具身智能，那我不会出来创业。”逆矩阵 CEO 吉嘉铭对具身研习社直言。 在吉嘉铭看来，当前行业对世界模型存在认知偏差，“大语言模型的核心是理解文本，它的应用边界是数字世界。而世界模型的核心是理解物理，物理世界的边界就是世界模型的边界。” 而物理世界中需要世界模型的并不仅仅是具身智能，工业制造、航天航空乃至所有与物理世界交互的产业，都需要世界模型来进行重构。因此，从 DAY 1开始，逆矩阵就坚持做一个通用世界模型的基座。 这是一个极具战略定力的选择，在混乱和喧嚣中逆矩阵没有被短期的热潮裹挟，这个足够年轻的团队更没有陷入“老辈子”的路径依赖，而是用原生的姿态从 0-1 搭建起面向整个物理世界的智能底座。当基座足够坚实，万物都将在这里长出全新的可能性。

作者：阿茹娜 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 家庭从来都不是一个“场景”。它是一个物理范围，是上百个截然不同的细分场景的集合体。把家庭等同于一个场景去定义产品、规划路径，正是当下具身智能迟迟无法进家门的核心原因。 简单来说，被打包的“家庭场景”，是个伪命题。 要理解这个判断，首先要明确，什么是真正的“场景”。 一个可落地的产业场景，通常具备三个特征：环境相对标准化、任务目标明确、效果可量化验证。工厂产线上的零部件分拣是场景，酒店走廊里的客房送物是场景，商业大厅的前台咨询也是场景。它们的边界清晰，需求固定，机器人只要做好一类任务，就能完成商业闭环。 但家庭不是。 一个普通的三居室住宅，是客厅、厨房、卧室、卫生间的空间集合，也是清洁、收纳、烹饪辅助、老人陪护、儿童陪伴、安防巡检、物品递送等数十类任务的需求集合。单是“清洁”这一项，就可拆分为地面清扫、桌面擦拭、衣物整理、餐具清洗等子任务，它们对机器人操作能力的要求天差地别。 图片 把这样一个复杂的综合体称作“一个场景”，其荒谬程度，等同于把“整个制造业”当成一个落地场景。 当我们把家庭从“一个场景”还原成“一片范围”，落地路径反而瞬间清晰了。 具身智能走进家庭，不会是某一天突然出现一个全能管家，一步到位接管所有家务。它会遵循单点突破、逐步渗透的产业规律：先在家庭这个大范围内，找到第一个技术可实现、用户有刚需、商业能跑通的细分场景，打透之后再延伸第二个、第三个。 用商业语境来说，这叫切入点。 这正是家庭机器人商业化所面临的难题，机器人应该先提供什么价值，才能让用户愿意为之付费？许华哲也在最近一次采访中提到，破壳机器人目前还没有找到那个真正独特的场景。 一方面，家庭机器人赛道刚刚起步，技术能力远未成熟，可供选择的切入点本就有限；另一方面，商业闭环需要有支点，就像大语言模型的商业支点是对话App。技术需要找到那个出口，真实地落入到人们

作者：彭堃方     编辑：吕鑫燚     出品：具身研习社 智源大会上，具身智能企业上演“华山论剑”。 今年的重点落在了世界模型，这也是当下最拥挤、也最容易被误读的技术。有人从语言出发，有人从视频生成出发，有人从 3D 重建出发，也有人从隐空间表征出发。不同路线之间，看似各有山头，但放到具身智能里，一个朴素的共识正在形成：机器人要真正进入物理世界，必须学会“预测下一个物理状态”。 像“预测下一个token”一样，这条路乍一听很熟悉，但落到机器人身上很难。因为机器人面对的不是静态图像，也不是可以撤回重写的一段文本，而是一个被自己动作持续改变的物理世界。手伸出去，物体会移动；脚迈出去，重心会变化；夹爪闭合，接触关系会发生改变。每一次动作都会改写环境，也会改写后续动作的可能性。 所以，世界模型对具身智能的价值，不只是让机器人“知道世界会怎么变”，更关键的是让它在行动之前先想一遍：如果我这样做，会不会错？这也是星源智在智源大会上发布具身交互世界模型 ω-EVA 的关键所在。 在模型发布前的圆桌上，星源智创始人兼 CEO 刘东预告了ω-EVA 的两个核心点：一是目前世界上最快的、可端侧部署的具身世界模型；二是把动作交互作为一个反思闭环加进去，让模型不只预测下一个物理状态，还能基于一个动作做出反思，选择更正确的路线去执行。 这两个点，正好对应了今天具身智能最现实的两道门槛：技术上，世界模型不能只停留在论文、榜单和云端大算力里；商业上，模型必须能进入机器人本体，进入真实任务，进入交付链条。 星源智这家公司的特殊性也在这里。它并没有把“世界模型”做成一个宏大的概念标签，而是把它压进动作决策、端侧推理和商业落地里。值得一提的是，这家成立仅 10 个月、融资 10 亿的具身大脑公司，已经以整体方案解决商的身份，拿下了 70% 本体厂

6月15日，海洋具身智能公司世航智能宣布完成A轮融资，融资金额超过10亿元。这也是目前全球海洋机器人领域规模最大的单轮融资。 新投资人包括摩尔线程和昆仑芯的产业投资方上河动量基金、新加坡淡马锡旗下VertexGrowth、中信集团旗下中国最大农业产业基金、誉尊资本、上市公司大洋电机，老股东金沙江创投、祥峰中国基金、华映资本、长石资本、盛景嘉成资本、鞍羽资本等全部大比例超额追投。 世航智能创始人兼CEO陈晓博为1989年出生的哈尔滨工程大学校友，深耕海洋机器人领域19年，在28岁时获得国防科技进步一等奖，是该奖项最年轻获奖者之一，并主导研发全国首台商用水下清洗机器人。作为正高级工程师，陈晓博带领团队持续聚焦海洋机器人核心技术攻关与产业化落地。 据世航智能方面透露，本轮融资将主要用于核心技术研发、全球化市场拓展及产业链生态建设，进一步推动海洋机器人在复杂水下场景中的规模化应用。 1.jpg 海洋具身大模型“沧穹”，开启自主作业新纪元 今年4月25日，世航智能发布海洋具身大模型“沧穹 CEORION”。 与传统水下机器人依赖人工遥控或预设程序不同，沧穹 CEORION 让机器人在复杂海洋环境中具备更强的感知、理解和自主执行能力。该模型采用统一端到端架构，将环境感知、任务理解和动作生成集成在同一个模型中，并结合真实作业数据与仿真数据进行训练。公司已基于百万小时级商业作业数据构建海洋世界模型，并通过真实任务持续迭代优化。 搭载沧穹 CEORION 的海洋机器人，无需针对不同任务频繁切换多个模型，即可覆盖巡检、检测、清洗、抓取、切割、焊接、勘探、搜救、应急等12大类水下作业场景。 在仿真测试中，沧穹 CEORION 任务成功率超过90%，精细控制定位抓取成功率超过90%，达到专业潜水操作员的操控水平；面对从未见过的海域环境、水质条件、光照变化以及不同机器人平台，模型零样本适应能力超过7

图片 2026年6月12日，第八届“北京智源大会”在中关村国际创新中心开幕。 图片 北京智源大会是智源研究院主办的“AI内行学术盛会”，以“技术前沿、国际视野、青年人才”为特色，汇聚海内外研究者分享研究成果、探寻前沿知识、交流实践经验。本届大会，现代数字安全体系奠基者Whitfield Diffie线下参会，聚焦Agent时代的安全与可信挑战；强化学习奠基人Andrew Barto追问“交互驱动智能”对于下一代AI系统的意义。30余位30岁以下青年科学家，40余位AI企业CEO、创始人与首席科学家，200余位顶尖专家学者将齐聚北京，中国AI产业世界模型与Agent领域最具代表性的创新力量首次集中同台。20余家全球顶尖科技企业及高校科研机构，包括Meta、英伟达、哈佛、MIT等，将与阿里、腾讯、小米、生数科技、面壁智能、清华、北大、人大等中国AI行业最核心的创新力量同场交流。同时，大会还汇聚数百位全球AI领域学术中坚力量，一同围绕世界模型、通用智能体、具身智能、AI安全、AI Native教育、Token经济与OPC、智能计算底层架构等前沿方向展开精彩演讲和前瞻性对话。 图片 开幕式由智源研究院理事长黄铁军主持。 图片 智源研究院院长王仲远做2026年研究进展报告，发布智源研究院在基座大模型、智能体、基础软硬件生态等前沿技术领域的探索成果和开源生态建设的最新动态。 图片 自2018年成立以来，智源研究院先后发布了“悟道”系列大模型和“悟界”系列大模型，构建了自底向上的全栈大模型开源技术体系。无论是在大模型发展的早期，还是在物理AI的全新时期，智源研究院始终在引领人工智能大模型的前沿研究探索。截至目前，智源开源模型超200个，全球总下载量累计超过10亿次。同时也孵化了一系列在大模型领域和具身智能领域非常具有代表性的创新创业企业。 2024年智源大会上，智源发布了对于人工智能尤其

作者：吕鑫燚 出品：具身研习社 如果把具身智能爆火的三年折叠起来，会发现一个最底层的产业逻辑：所有能被复制的能力，都不是核心竞争力。 硬件的护城河会被成熟的供应链填平；算法的领先优势正以周为单位压缩；甚至连曾经引以为傲的工程化能力，也随着大厂人才的流动变得不再稀缺。在这个技术迭代速度远超任何过往科技赛道的时代，任何可以被写进代码、拆解成步骤、采购自市场的能力，最终都会变成行业的“标配”，而非“稀缺”。 当硬件、算法、工程化的代差正在逐步缩窄时，真正不可被复制的制胜内核便落在了视野和格局，这也是让企业保持领先态势的竞争力。 最近业内有个生动的样本，短短数天自变量机器人连续打出三记重拳，向整个产业展示出它们未被人注意到的视野和格局：开源 WALL-OSS-0.5 、发布 WALL-WM 事件级世界模型、开源 XRZero-G0 数采系统。三条腿走路的背后，是自变量把 “数据采集 — 模型预训练 — 世界预测” 三个困扰具身智能产业良久的大山逐个击破。 XRZero-G0 在国内首先跑通了全身无本体采集 → 自动质检 → 混合训练 → 真机评测的闭环链路，真正让无本体数据变得可用；WALL-OSS-0.5 证明了零样本能直接上真机，预训练模型可以直接产生可用的操作能力，彻底打破了 “后训练至上” 的重负困境；WALL-WM 重新定义了世界模型最小单元，用“事件级”思维读懂物理世界的演化和分辨事件的重心。 图片 这三记重拳绝非零散的技术修补，而是基于敏锐的技术直觉，直击问题本质并给出的系统性答案。而这也不是孤立的三个技术点，而是一个环环相扣的完整生态。 更重要的是，自变量机器人选择将其中两个重磅的技术底座毫无保留地开源，更是自变量机器人对产业发展规律的清醒判断。闭源或许能换来短暂的技术领先窗口，却永远无法催生出一个真正繁荣、能够自我进化的产业生态。自变

博世集团董事会主席史蒂凡·哈通博士（Stefan Hartung）:“随着人形机器人技术的兴起，市场对博世零部件及解决方案的需求正持续增长。” 博世集团董事会成员Tanja Rueckert：“我们已经能够为客户提供易于获取、快速集成的自动化与机器人解决方案。” 博世积极把握机器人行业增长机遇，拓展规模达数十亿欧元的业务空间 跨领域技术专长构筑核心优势：从汽车，制造到家居场景，博世在自动化领域积累了丰富经验 生态体系：通过战略合作与创新平台，博世持续推动自动化与机器人领域的技术创新 德国斯图加特、柏林——先进机器人技术，尤其是快速发展的人形机器人，正预示着自动化即将迈入新的发展阶段。博世正深度参与这一产业变革，并加速布局自动化与机器人关键技术。博世集团董事会主席史蒂凡・哈通博士在柏林举办的博世互联世界大会（BCW）上表示：“精密的传感器技术、软件以及高效电驱动等核心技术，不仅支撑自动驾驶的发展，也构成了现代机器人技术的重要基石。” 博世快速响应自动化与机器人技术不断增长的市场需求，已成为全球备受青睐的商业合作伙伴和核心零部件供应商。 哈通博士补充道：“人形机器人产业的快速崛起，正带动博世零部件与系统解决方案需求的持续走高。” 凭借全面的技术实力，博世已做好准备，积极把握机器人市场发展所带来的机遇。博世预计，有望在该领域拓展规模达数十亿欧元的业务空间，并将通过协同效应，加速这一目标的实现。哈通博士表示：“我们正将不同业务领域的成熟技术与前沿创新深度融合，全面推动机器人技术实现规模化工业应用，并逐步拓展至人形机器人领域。” 赋予机器人更精准的操作能力 博世集团董事会成员兼首席数字官Tanja Rueckert博士表示：“博世正以车轮和机械臂驱动未来。” 依托覆盖汽车、制造和家居场景的跨领域自动化专长，博世正将这一独特优势转化为开拓自动化与机器人市场的核心竞争力。博世并不定位于人

图片 中国机器人产业喊了十年“核心零部件突破”，所有人的目光都盯在减速器、伺服电机和控制器上。这三个被称作机器人三大核心零部件的领域，国产化率已经逐年攀升，头部企业绿的谐波上市了，汇川的伺服出货量全国第一。 但很少人注意到，当人形机器人与具身智能的浪潮真正来临时，最卡脖子的东西，已经不是这三样了，而是一颗能感知三方向力和三方向力矩的传感器。 因为中国制造什么都造得出来，就是造不出一种叫“手感”的东西。机器人在产线上拧了十年螺丝，靠的依然是扭矩扳手的机械限位，通过拧到设定力矩，离合器脱开，结束。但它不知道这颗螺丝和螺孔咬合了百分之几十，不知道丝牙是否滑了，不知道工件在微米级变形。一个有经验的装配师傅，靠指尖的力觉就能判断这一切。 这种“手感”，是制造业皇冠上最隐秘的明珠，也是机器人最难学会的能力。这也使得在柔性制造的具身智能趋势下，中国智能机器人产业必须自主可控的不仅仅是算法、加速机、控制器，还必须包括精细化柔性控制的六维力传感器。这是让机器人拥有“手感”最核心的部件。 2026年5月，中国六维力传感器头部企业【坤维科技】完成B++轮超亿元融资。 图片 金融街资本、华泰紫金联合领投，富士康、天奇股份战略加持，中金资本、中信金石深度参与，资方名单曝光后，业内才真正看懂了这家企业的硬核实力。 图片 富士康。全球最大的电子制造代工帝国，在投一颗传感器。这意味着什么，不需要多解释。郭台铭做过很多投资，但富士康极少投上游零部件。代工帝国百年不变的逻辑是，我出厂房、出产线、出人工，零部件你来供，谁的性价比高我用谁的。 这一次例外了。富士康投坤维，只有一个解释，那就是产线上那几十万台机械臂的下一个能力升级，绕不过六维力传感器。而且这东西，市面上找不到第二个供应商能满足它的量、价、交期。 消费电子代工正在进入一个前所未有的精密装配时代。折叠屏手机需要把厚度不到0.5毫米的UTG超薄玻璃贴合到

图片 作者：彭堃方 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 这是 RoboScience 机器科学连续两年出现在 ICRA 最佳论文的视野中。 如果说机器人学界每年都有一个时刻，会让全球高校实验室、产业公司、顶尖研究者同时把目光投向同一处，ICRA 一定是其中最重要的那个舞台之一。 ICRA，全称 IEEE International Conference on Robotics and Automation，是 IEEE 机器人与自动化学会旗下的旗舰会议，也是全球机器人与自动化领域最具影响力的顶级学术会议之一。 在这里，一篇论文面对的不是普通的同行评审，而是来自全球机器人学界最前沿的竞争。对于机器人研究者来说，能够被ICRA 接收已经是一次重要认可；能够进入最佳论文视野，则意味着这项工作被放进了全球机器人技术路线的风向标里。 正是在这个舞台上，ICRA 2026 年度奖项揭晓——“机器人操作与运动”方向的 Best Paper Finalist 名单里，与伯克利大学、斯坦福大学、麻省理工大学、清华大学等顶级机构并列出现的，是一支来自 RoboScience 机器科学的首席科学家邵林带领的 NUS 团队，论文名为《Bi-Adapt: Few-Shot Bimanual Adaptation for Novel Categories of 3D Objects Via Semantic Correspondence》。 这已经是邵林团队连续第二年站上 ICRA 最佳论文的舞台。 图片 一年前的亚特兰大，他们的另一篇论文《D（R，O） Grasp》从全球数千篇投稿中突围，拿走了 ICRA 2025 “机器人操作与运动最佳论文奖”。ICRA 2025 官方获奖名单显示，这篇论文获奖的理由，是其对“跨不同机器人手与物体的可泛化灵巧抓取表征”作出了贡献。  换句话说，RoboSci