杭州基地启用，机器人有了国家级职业技能训练场
IT之家 5 月 16 日消息，据新华社报道，5 月 16 日，国家人工智能应用中试基地（具身智能）在浙江杭州挂牌启用，机器人有了国家级职业技能训练场。报道称，具身智能是人工智能从虚拟走向现实的重要发展方向，正快速从实验室走向场景应用新阶段。“十五五”规划纲要明确提出“前瞻布局未来产业”，推动具身智能等成为新的经济增长点。中试基地则是国家“人工智能 +”战略部署的重要落子与载体。IT之家从报道获悉
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理想汽车：全新理想L9在常州、杭州正式开启交付
IT之家 5 月 17 日消息，据理想汽车官微消息，全新理想 L9 在常州、杭州正式开启交付，5 月 17 日起更多城市持续解锁交付。据IT之家了解，全新理想 L9 于 2026 年 5 月 15 日上市，是理想汽车首款具身智能旗舰 SUV，全国 530 家门店展车及试驾车已到店。全新理想 L9 提供理想 L9 Livis 和 L9 Ultra 两款车型，售价为 45.98 和 50.98 万元。
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蛰伏四年后，45.98 万的全新一代理想 L9 能再造爆款吗？
放弃「军备竞赛」，全新一代理想 L9 押注具身智能作者｜周永亮过去四年，中国汽车圈最不缺的，就是「模仿」理想 L9 的车。大家都在疯狂地往车里塞冰箱、彩电、大沙发，试图用更低的价格，更高配置，复刻理想的成功。但就在 5 月 15 日，理想似乎换了一条路。它发布了全新的 L9，新车共推出 2 个版本（Ultra 版和 Livis 版），售价区间为 45.98 万元-50.98 万元。其中，理想 L9
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数亿元融资落地！国内最早布局“人类学习”路线的具身公司，用人类视角重做具身智能
数亿元融资落地！国内最早布局“人类学习”路线的具身公司，用人类视角重做具身智能 衡宇 2026-05-15 10:21:28 量子位
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具身智能与智能系统创新论坛举办
科技日报记者 王延斌 通讯员 王昱岩在教育、科技、人才一体推进背景下，具身智能创新发展正在探索哪些新路径？5月13日，“智联世界·共创未来”具身智能与智能系统创新发展论坛给出了答案。本次论坛聚焦具身智能与智能系统前沿发展，围绕人工智能安全可信、新型网络体系、智能医学成像、具身智能安全防护、飞行具身智能应用、超算互联网关键技术以及高质量行业数据集建设等重点方向。本次论坛是第四届山东人才创新发展大会暨
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具身智能，选城如选命
文｜高见pro具身智能，已不能仅用“热”来形容了。开年不足四个月时，国内具身智能领域融资事件已超120起，披露总规模超340亿元。这个数字是2024年同期的5倍，2025年同期的近3倍。3月，银河通用单轮斩获25亿元，国家大基金首次下场；4月，它石智航Pre-A轮拿下4.55亿美元，刷新国内具身智能单轮纪录。智平方一年内完成12轮融资，刷新国内具身智能企业融资节奏榜.....截至目前，国内估值超
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第一代机器人公司等到了IPO时刻
作者：钟清远，头图来自：AI生成2026年5月，中国具身智能行业开始出现一种微妙的气氛。5月1日，证监会官网更新了一条信息，云深处提交了IPO辅导工作完成报告。几乎同一时间，乐聚的IPO辅导状态变更为“辅导验收”。再往前两个月，宇树IPO申请获得受理。短短数月，三家成立于2016年前后的机器人公司，几乎同时走到了上市的关键时点。作为第一代机器人公司，它们成长于行业最冷的阶段，也几乎都不是今天意义上
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小雨智造完成数亿元B+轮融资，滴滴黎万强持续追投
凤凰网科技讯 （作者/姜秋语）5月9日，通用具身智能科技公司小雨智造宣布完成数亿元B+轮融资。本轮融资由北汽产投、复星锐正和建发新兴三家新进投资方联合投资，老股东华业天成、贵州科创天使基金共同跟投，滴滴、小米联合创始人黎万强持续追加投资，庚辛资本担任独家财务顾问并参与投资。值得注意的是，小雨智造本轮融资的投资方阵容横跨消费电子、汽车、船舶、建筑四大产业门类，工业具身智能的产业生态版图进一步成型。这
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估值3000亿！63家新实验室杀疯了，Murati、贝佐斯集体押注下一代AI
新智元报道【新智元导读】63家AI新实验室，总估值约3000亿！Ilya在搞安全超级智能，Murati在重建通用架构，贝佐斯在造机器人，孙正义押注具身智能……这不是一份融资名单，更是一场胜率未知的基础研究豪赌。刚刚，Menlo Ventures合伙人Deedy Das在X上甩出了一张「AI新物种」榜单。该榜单上63家公司，总估值约3000亿美元，平均每家估值接近50亿。Deedy将这类公司命名为：
科技2 阅读
直播预约 | 数据引擎：具身智能的下一个决胜局
随着具身智能大模型能力的不断跃升，行业正在经历从 “以模型为中心”向“以数据和评估为中心”的范式转变。当前，具身智能领域正在面临“数据战”，从传统的遥操作采集、仿真合成数据，到近期兴起的人类第一视角视频数据，数据采集方式和数据引擎的构建成为行业竞争的核心壁垒。5月13日 18:30 - 20:00，机器之心联手黄大年茶思屋，邀请 3 位产学研顶尖专家，将从数据获取的范式革命到模型泛化，再到数据飞轮
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美国首例：FF携手波士顿国际商学院创立人工智能机器人学院
5月8日，Faraday Future（FF）宣布了与波士顿国际商学院（Boston International Business School）的战略合作谅解备忘录（MOU）。根据这份协议，双方将共同创立BIBS–FF AI机器人学院。在声明中，FF强调该学院将成为全美首个专注于产业驱动的具身智能教育、机器人技术部署及数据基础设施建设机构。这次合作标志着在Physical AI和机器人领域教育发
科技6 阅读
高保真仿真实力出众：GS-Playground荣登RSS 2026会议名单
近来，清华大学智能产业研究院（AIR）与DISCOVER Lab联合多家企业推出了一种新的高通量视觉仿真器——GS-Playground。该成果已被机器人领域顶级学术会议RSS 2026接收，证明了国内在具身智能仿真的基础设施建设上，在视觉真实度和训练效率两方面均取得了国际领先的突破性进展。相关论文已发表于arxiv.org（编号：2604.25459）。更多详细信息可访问其官方网站：https:
科技6 阅读
AI创企Genesis推出创新模型：机器人尝试西红柿炒鸡蛋技艺
最近，一家名为Genesis AI的初创公司发布了其首款机器人模型GENE-26.5，并引起了广泛关注。作者｜Li Yuan这款新发布的模型结合了仿真技术和真实数据，在具身智能领域迈出了一大步。Genesis 仿真实验室平台是其核心技术之一，它能够模拟多种物理现象，为研发提供支持。这件事一直很难。GENE-26.5的一个显著特点是使用了舞肌科技的灵巧手，这使得机器人在完成复杂任务时显得更加灵活和高
科技5 阅读
香港科技大学（广州）开创单眼开放式词汇占位预测技术 新里程碑
在具身智能的研究领域中，让机器人能够精确理解周围环境的几何结构与开放语义信息始终是一项关键挑战。近年来，研究人员通过三维体素网格整合稠密几何和语义数据来构建3D语义占据地图，为机器人的空间推理、导航及互动提供了重要依据。然而，现有的方法大多基于封闭词汇设定，这限制了模型只能识别预先定义的有限类别。在真实环境中，用户可能会询问关于「鞋子」、「纸巾」或「遥控器」等未定义物体的位置信息。对于这些更细粒度
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Android厂商暂停超薄旗舰机型生产，iPhone Air销量下滑；Meta季度用户锐减两千万；马斯克确认调整OpenAI模型架构
极客早知道7min read苹果 iPhone Air 销量不振，导致 Android 手机厂商纷纷暂停了超薄旗舰机型的开发计划；Meta 公司在最近一个季度内用户数量减少了 2000 万；马斯克承认他的公司 xAI 曾使用 OpenAI 的技术来训练其聊天机器人 Grok。苏子华2026/05/02摘要杭州市已为具身智能机器人的发展制定了专门的地方性法规，该条例自今年五月一日起正式实施。iPho
科技2 阅读
硅谷爱冒险：魔法原子的世界模型与场景革命，豪掷140亿美元赌未来
当前的机器人行业正面临交付竞赛的关键阶段。文/贺颖在过去的两年间，机器人行业的高光时刻层出不穷。人形机器人不仅能够完成空翻、舞蹈和端咖啡等动作，在春晚、展会以及科技大会上的亮相也越来越频繁。这些展示让大众直观地认识到，机器人已经不再仅仅是实验室里的冰冷机械，而是可以为现实世界带来无限想象的新型工具。然而到了2026年，市场对具身智能的关注点开始变得更为实际和具体。从一个动作演示到一系列任务的稳定完
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杭州市出台法规规范具身智能机器人发展，新规今日生效
《杭州市促进具身智能机器人产业发展条例》于今年五月一日开始实施，这是国内首个针对具身智能机器人的地方性法规。根据相关数据，杭州目前拥有超过700家与机器人产业相关的公司，并预计到2025年时，该领域的集群产值将达到1068亿元。
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高性能仿真人智框架问世：支持大规模训练的高逼真度并行渲染技术
在具身人工智能研究领域，正经历着从传统感知模式向视觉主导的全面转型。视觉在机器人与环境互动中扮演关键角色，被视为解锁通用机器人智能、促进仿真到现实无缝过渡的重要工具。然而，在追求高保真度的同时，研究人员常常面临计算资源和训练效率之间的权衡困境：高质量的视觉渲染需求大量算力；构建精细模型耗时且低效；现有平台存在兼容性问题，阻碍了具身智能研究的发展。为应对这些挑战，清华大学智能产业研究院（AIR）DI
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告别巅峰论！全新LWD技术引领机器人自我成长之路
本文由一位专业的新闻编辑整理而成。当前，具身智能技术的发展遇到了一个明显的瓶颈：缺乏大规模的真实世界数据和经验积累。近年来，随着VLA等大型模型的出现，机器人在预训练阶段取得了显著的进步。然而，当它们进入实际应用场景时，问题便显现出来——由于物理世界的复杂性和多变性，机器人的性能难以持续改进，并且仍然高度依赖于人工标注的数据和重复的学习过程。这表明，具身智能还未达到“大规模增长”的关键阶段。实验室
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