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高盛-中国具身智能/人形机器人年中复盘:距离商业化落地更进一步
高盛团队于2026年5月前往深圳、北京密集调研了 14 家中国机器人及具身智能公司。具身智能模型、数据工厂、触觉传感器、灵巧手、工业机器人、物流机器人和整机厂。被调研公司包括:梅卡曼德、优必选、千寻智能、银河通用、星海图、极智嘉、逐际动力、灵心巧手、帕西尼、越疆科技、埃斯顿、自变量、戴盟机器人、卧安机器人。
核心结论
1. 技术迭代:从单一VLA到多模态融合
- 行业讨论已从单一的视觉-语言-动作(VLA)模型,转向 VLA + 世界模型 深度融合的多模态执行架构。
- 部分头部企业进一步探索加入触觉模态的 VTLA(视觉-触觉-语言-动作)架构。
- 模型参数规模向 400亿-800亿 区间扩容。
2. 数据采集:从通用方案转向以人为中心
- 行业共识转向以人为中心、第一视角采集,兼顾自然动作与高密交互。
- 部分企业依托政府支持建设规模化数据工厂。
- 部分通过穿戴设备、VR等分布式部署采集数据。
3.商业化节奏:2027-2029年才是规模化拐点
- 短期集中在工业搬运、分拣、物流等标准化场景。
- 目前以概念验证(POC)为主,尚未大规模落地。
- 业内普遍预计 2027-2029年在积累千万小时高质量数据后实现规模化部署。
- 降本路径以规模效应 + 全栈自研为主。
商业化进度上,高盛态度审慎:尽管前景乐观,但大规模商业部署仍需耐心。目前大多数应用处于概念验证(POC)阶段,业界普遍预期大规模部署将在2027至2029年之间实现;高质量的真实世界数据仍是制约行业发展的关键瓶颈。
整体来看,这是一份给火热的人形机器人赛道"浇了一勺理性温水"的报告——承认进步,但强调大规模部署仍需耐心。
资金流向方面,共同基金已开始向机器人相关供应链轮动,但配置仍处于早期阶段,主要集中在零部件而非整机。
@aigc1024
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当学习一个陌生的领域,怎么知道AI给你的回答是不是幻觉
https://mp.weixin.qq.com/s/68zR9YLxyh56E6r1vsZdCw
不要急着要答案,先让AI帮你列问
@aigc1024
我同学问我:小龙虾玩了嘛?
我说:暂时还没,在玩Claude code。
我同学说:不懂,现在龙虾很火,你应该玩玩那个。
我:😂
不知道大家有没有发现,这波龙虾热潮里,OpenClaw能干的,Claude也能干,只不过大部分人甚至不知道Claude是啥。

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硅谷掀起了一波对 AI infra 的并购浪潮。IBM 110 亿美元收购了做实时流数据的 Confluent,英伟达 9 亿美元收购做 GPU 超级互联和弹性内存池的 Enfabrica,高通收购了做 NPU 推理引擎的 Nexa AI,Meta 收购了做端侧 AI 的 Dreamer……
这次和两个被硅谷大厂迅速收购的 infra 创业团队交流,明确了科技大厂当前的一个明确并购需求:巨头现在极度缺“时间”和“工程落地能力”。
初创团队不建议去卷基础大模型,花期太短,某家巨头新模型一发布、一开源,你很可能就成了过眼云烟。
但如果你做对了巨头生态里缺失的那块 Infra 拼图,无论是能帮硬件厂干完模型部署的“脏活累活”,或是帮巨头的推理效率提升一点,直接就能被溢价连人带代码买走。
打不赢巨头,就去做巨头通向 AGI 路上最缺的那块砖,两年二三十倍估值速生速收,也是当前创业公司可以迅速完成闭环的一种“闪电战”打法。
这在硅谷至少是非常有效的模式。
@aigc1024
硅谷那帮人,讲了一整年AI。
结果,还不如马克·库班几句说得清楚。
AI到底是什么?
一个工具。
一种学习方式。
这是有史以来最大规模的知识民主化。
但库班警告,这东西会把人分成两种。
第一种人,用AI,是为了让自己什么都不用学。
第二种人,用AI,是为了让自己有机会学会一切。
一边是思想上的懒汉。
一边是知识上的探险家。
这条线,未来可能比贫富差距还重要。
它决定了谁是工具的主人,谁会变成工具的奴隶。
你会是哪一种?
或者一个更尖锐的问:
那些大公司和教育系统,希望你成为哪一种?

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其实很多人说AI解放生产力,但是按照绝大多数人的AI架构能力和技术感觉,其实解放不了多少生产力。实实说,这个东西它还是比较难。
他作为一个玩具,他确实是足够吸引人。但是你说能用到工作上真的给你产生多大的效益,我觉得还是比较看个人。

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最近和大厂朋友聊天时,常常能感受到他们对于公司要求使用AI提效,以及担心自己职业安危的焦虑。
但是在说起具体的AI使用经验时,基本上还是停留在豆包、千问、元宝这些对式的AI上。
所以我觉得我能提供的最最有效的建议,就还是先解决网络问,先把codex和Claude Code用上。
在生产力场景下,用过这两个产品和没用过的,对AI的理解还完全是两回事。
@aigc1024
最近学到的无用但有趣的冷知识
我们现在用的终端,全称是终端模拟器 terminal emulator
等一下,为什么叫模拟器?
终端模拟器之所以得名,是因为它们最初是模仿独立计算机终端的程序,而这些终端是通过线缆连接至主机的专用显示器和键盘设备的。
所以今天的 TUI/GUI 之争,其实就是皮肤的 taste 而已
@aigc1024
佛教的研究母是「苦」,苦是来源于人类动物性的永不满足。
永不满足自然会带来痛苦,但同时也会带来把事情做成的执念。
欲望是大象,每个人都是骑象人,我们都是大象的 harness。
如果只是斩断欲望,人生未免太过无趣。
不如学会驾驭大象,信步闲庭。
@aigc1024
ColaOS 正在招聘 Agent OS 的交互设计师和 Agent QA 岗位
这两个岗位都会很有趣,OS 设计师几乎是把一切推翻重来,可以主导一个系统的交互定义
Agent QA 则是要把 Agent 用到极致,才能跟上今天工程师的节奏,甚至能以评估的方式推动他们工作
工作地点北京海淀,交互设计师支持远程,QA必须本地
图片是 JD,感兴趣的朋友欢迎来聊聊
另外其实也在招聘 Agent 产品
但是这个岗位的要求和以前的产品完全不一样
首先需要具备定义问的能力
所以没有 JD,可以自行定义:
究竟什么是 Agent 产品?
答案就是最好的介绍信。
联系邮箱 k
@aigc1024
爆大瓜!过来吃瓜了
娱乐顶流高圆圆,疑似被人上传私密视频 绝对不是剧照,
不会出第二个“艳照门”吧

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我不会写代码,但这两天用一个开源仓库 + 编程AI,真的搓出了第一个能自动生成小红书封面的模块。
记录一下👇
思路其实挺“反过来”的:
我不打算去学编程,而是想办法让 AI 替我编。
所以我没把工具做成“给人用的”,而是做成“给 AI 用的”。
具体是这样:
· 在服务器上自建了一个 Forgejo(开源的代码仓库,免费),把组件都放进去;
· 封面用 Puppeteer 渲染(说白了就是把网页样式直接“拍”成图片);
· 再用 Express 把它包成一个能被调用的接口。
这些名词我原本也不懂,是让 AI 一步步给我搭的。
但关键不在这套技术,而在组织方式——
任何一个编程 AI 进到这个仓库,看一眼就知道“要出封面该调哪几块”。
我只要用大白说“我要张清爽、偏绿、标大的封面”,
AI 就把我的翻译成对模块的调用,直接出图。
我还专门加了一层很轻的规则,让 AI 每次都能稳定读懂我的意图,而不是靠运气写 prompt。
我越来越确定一件事:
模型是笔,谁都能换;
真正能沉下来的,是这套“任何 AI 都能读、都能调”的模块层。
思维是我的,AI 只是替我落笔的那只手。
(这条动态的封面,就是这个模块自己跑出来的)
🔧 目前的栈,基本全开源、零成本:
· Forgejo——自建开源代码仓库
· 编程AI——把我的变成代码
· Puppeteer——把样式渲染成图
· Express——把模块变成能调用的接口
· 自己写的一层轻协议——让 AI 稳定理解意图
下一步:
等我在仓库里多做几个模块、跑一阵子测试都没问,
我打算把整个仓库开源出来,谁想自己搭一套,直接拿去用就行。
到时候再发一条。
@aigc1024
抖刷到这个ai剧也太搞笑了,女主在现代出车祸后穿越了,跟着她出车祸的哈士奇和三花猫也一起穿越了,哈士奇穿成了暴君皇帝,三花猫穿成了骄纵贵妃,女主穿成了小宫女,蒽如果拍个这样的剧我会愿意看哈哈,不谈恋爱纯搞事业

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