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英伟达 Jetson Thor 扩容：内存带宽成机器人大脑瓶颈
英伟达为Jetson Thor机器人边缘AI平台新增T3000和T2000两款中端板卡，2027年上市。文章深入剖析机器人大脑的核心命门并非峰值FLOPS算力，而是内存带宽。在多模态推理场景下，T3000虽内存容量减半、GPU频率降低，但凭借273GB/s高带宽，推理性能可接近高端T5000。揭示了边缘机器人实时决策中，带宽、容量、软件栈与功耗的平衡远比纸面算力更关键。
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英伟达将与 Hugging Face 合作开发机器人开源模型
英伟达宣布与Hugging Face合作，联合开发用于机器人的开源基础模型。该合作整合GPU生态与CUDA技术，借助Hugging Face庞大的模型库和开发者社区，大幅降低机器人AI训练与部署门槛，为行业带来重大价值。
蚂蚁灵波开源 LingBot-Video，发布全球首个面向具身智能的视频基础模型
蚂蚁灵波开源LingBot-Video，这是全球首个基于MoE架构、面向具身智能的开源视频生成基础模型。该模型在RBench基准上以0.620总分超越Wan2.6等，通过DiT+MoE（30B仅激活3B，3倍效率）、7万小时具身数据及物理合理性与任务完成度强化学习，在物理规律、动作一致性和任务执行上实现突破，为机器人动作预测、仿真数据生成、世界模型研究提供全新开源底座。
营收暴增50倍，一季度赚一年钱，今年最火生意是它
具身智能行业正迎来一场数据新淘金热。真实世界数据采集成本高昂（普通场景5-60元/小时，工业服务200-300元+），百万小时数据入场至少2亿元。Q1数据订单营收增长有望超50倍，DaaS模式或重塑商业格局，头部企业争抢高质量数据集，开启智能时代的新机遇。
GENE-26.5演示效果与全栈自研技术引关注，行业理性看待还是审慎观望
本文深入探讨了Genesis AI公司发布的GENE-26.5机器人基础模型系统，其通过高难度灵巧操作演示视频引发行业热议。文章从全栈自研、数据引擎和仿真评测等工程亮点出发，同时理性分析缺乏独立复现、选择性披露关键细节等存疑点，旨在引导读者在创新热潮中保持审慎视角，评估AI机器人领域的真实进展与潜在挑战。
Meta出手收编机器人AI初创公司 加码底层技术基座布局
Meta近日收购了专注于机器人人工智能模型的初创公司Assured Robot Intelligence，以加强其在人形机器人领域的布局。该公司团队将加入Meta的超级智能实验室，与Meta Robotics Studio合作，推动机器人控制、自我学习等前沿技术的发展。Meta正大举投资机器人技术，旨在打造类似安卓系统的基础平台，为整个人形机器人市场提供底层技术支持，凸显科技巨头在AI竞赛中的加速投入。
日本AI“国家队”正式组建：软银、索尼与本田联手投入万亿日元打造国产大模型
软银、索尼、本田、NEC等日本巨头牵头成立“日本AI基础模型开发”公司，获政府项目背书，未来五年有望获得最高1万亿日元支持。公司将聚集顶尖团队打造国产基础大模型并向企业开放，进一步拓展机器人操控AI，强化本土生态，降低对海外技术依赖。
机器人的“Android时刻”将至？Physical Intelligence的56亿估值，揭开下一代操作系统之争
Physical Intelligence(PI)完成6亿美元融资，估值飙升至56亿美元，由Alphabet旗下Capital G领投。这家具身智能公司致力于开发机器人AI算法，已推出三代通用视觉-语言-动作模型，其π*0.6模型通过Recap方法实现突破，能稳健执行制作咖啡、折叠衣物等复杂任务。PI还与星尘智能、智元机器人等中国供应商达成战略合作，推动具身智能技术商业化。
