快讯|清华&上海期智研究院开源Project-Instinct框架,攻克机器人“感知-运动”割裂核心难题;灵心巧手入选毕马威中国“第二届智能制造科技50”榜单

快讯|清华&上海期智研究院开源Project-Instinct框架,攻克机器人“感知-运动”割裂核心难题;灵心巧手入选毕马威中国“第二届智能制造科技50”榜单
🐾 过去24小时,具身智能/AI行业一端是政策、资本与顶尖学术机构合力,为产业的未来搭建更坚实的地基;另一端,新旧玩家则在商业化与生存的现实中奋力搏击,接受最严酷的检验。

🌟 重磅速递

1. 灵心巧手连获行业殊荣,彰显灵巧手赛道领军地位
2026年初,灵心巧手接连获得多项行业权威奖项:入选毕马威中国 “第二届智能制造科技50” 榜单;在星河频率评选中,包揽 “年度灵巧手企业领航奖”“年度灵巧手产品” 双奖;同时获评投中信息 “2025年度锐公司”

这些荣誉集中反映了行业对其在灵巧手领域技术产品化能力与商业化进展的认可。在具身智能规模化应用的关键期,核心执行器厂商的标杆作用日益凸显。

🔬 技术前沿

2. 清华等机构开源Project-Instinct框架,攻克机器人“感知-运动割裂”难题
清华大学交叉信息研究院与上海期智研究院联合发布了开源机器人运动控制框架 Project-Instinct,旨在攻克“感知与运动割裂”的核心挑战。该框架为“本能级”运动智能研究提供全链路工具包,支持从高动态全身跑酷到野外复杂地形徒步等多种能力训练。

其创新在于模块化设计,允许研究者灵活配置,快速复现“Deep Whole-body Parkour”和“Hiking in the Wild”两大顶会级工作。该框架的开源将大幅降低高级运动智能算法的研发门槛,推动行业从预编程动作向自适应“本能”演进。

3. 商汤大装置SenseCore AI云平台获信通院最高级5A认证
商汤科技宣布,其SenseCore原生AI云平台通过中国信通院《算模数用-算力平台服务能力》评测,获业界首个5A卓越级认证。评测显示,该平台在大规模算力纳管、高性能调度、多芯片异构适配等核心能力上领先。

目前,该平台已服务众多大模型厂商,覆盖AIGC、具身智能等场景。据Frost & Sullivan报告,商汤在2025年上半年中国全栈AI云服务市场位列原生AI云厂商第一。此次认证巩固了其作为AI基础设施核心服务商的地位。

🔧 产业动态

4. 贾跃亭FF发布三款机器人并开启预售,称将成美国首家交付公司
法拉第未来(FF)于2月5日在拉斯维加斯发布三款具身智能机器人,包括人形机器人FF Futurist(售价34,990美元)和FF Master,以及四足机器人FF Aegis,并宣布即日开启预售,计划于2月下旬开始交付。公司联合首席执行官Chris Chen声称“将成为美国第一家能够交付真正机器人产品的公司”。FF同时公布了EAI 5x4技术架构和“三位一体”生态战略。

此举被外界视为贾跃亭及FF在汽车业务屡次延期后的“背水一战”。截至发布会结束,官方宣称付费预订量已超1200台。

5. 苹果Xcode重磅更新,原生集成OpenAI Codex与Anthropic Claude
苹果发布了Xcode 26.3开发者工具的重大更新,首次原生集成OpenAI Codex和Anthropic Claude两大AI模型。开发者可直接在IDE中调用AI进行代码生成、重构、调试和文档编写。新引入的“Coding Intelligence”功能赋予了AI Agent更高权限,可跨文件操作甚至修改项目设置。

此举被看作苹果面对AI编程工具竞争(如Cursor、VSCode)的一次关键“防守反击”,旨在通过引入最佳外部模型,巩固其全球超5000万开发者的生态系统,提升开发效率。

💻 产品落地

6. 昆仑天工发布Skywork桌面版AI助手,专注Windows本地化办公
昆仑天工面向全球发布“天工Skywork桌面版”AI助手,这是一款直接运行于本地的Windows应用。其核心特点是数据本地处理,无需上传云端,主打安全与隐私。产品可直读并理解电脑本地多种格式文件,集成了超过100种预设技能,并支持调用Claude和Gemini系列模型。

该产品的发布标志着AI办公助手正从简单的聊天交互,向深度理解用户个人工作上下文、主动执行复杂任务的“OS级同事”演进,同时也加剧了桌面AI Agent赛道的竞争。

🔍 猫站长热点解读

FF的“豪赌”与巨头的“赋能”:生存游戏与生态游戏
贾跃亭的FF发布机器人与苹果Xcode集成AI,看似风马牛不相及,却揭示了同一时空下产业的不同维度。FF的发布会,是一场关于生存与信誉的极限豪赌。在汽车故事难以为继时,必须讲一个更性感、更前沿的故事来获取续命资金。其公布的交付时间表与订单数据,是真是假已不重要,重要的是它必须向市场证明“这次不一样”。

而苹果的更新,则是一场关于巩固与赋能的生态游戏。它不必亲自造出最牛的AI模型,只需将最好的模型“请进来”,就能让整个iOS开发生态的战斗力倍增,锁住开发者。一边是初创公司为活下去的“秀肌肉”,另一边是科技巨头为繁荣生态的“搭舞台”。

这两类故事将长期并存,但投资人需要极度清醒:前者是高风险高不确定性的冒险,其价值取决于能否跨越从“PPT”到“稳定现金流”的死亡谷;后者则是高确定性的价值增强,关注的是其生态壁垒能否因此加深。


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告别塑料感!阿里Qwen-Image-2512用真实质感重新定义AI绘画

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2025年12月31日,当多数人在准备跨年时,阿里通义千问团队突然开源了Qwen-Image-2512这款图像生成模型。它号称要干掉“AI味”,生成的照片比真人拍的还真实。我抱着“真的假的”的心态试用了几天,结论是:它对新手极其友好,且效果突出。 01 模型进化,让AI绘画告别“塑料感”时代 AI绘画一直有个难以摆脱的标签——“AI味”,那种过于完美却不真实的质感,让作品总显得有点“塑料感”。 Qwen-Image-2512针对这一痛点进行了升级更新,让生图效果更细腻、也更真实。 人物肌肤质感方面,新模型能够生成真实毛孔纹理与细微光影变化,发丝根根分明,眼神生动自然。 在自然纹理还原上,无论是风景构图中的水流、树木,还是动物毛发,都呈现出惊人的细腻度。 复杂文字渲染是Qwen-Image系列的强项,而2512版本进一步提升了文字渲染质量与排版准确性,图文混合渲染更加精准。 在AI Arena平台进行的超过1万局模型盲测中,Qwen-Image-2512被评为当前最强开源图像生成模型,甚至在某些方面可与闭源商业模型一较高下。 02 零门槛入门,两种方式快速上手 对于

深度解析宇树机器人在-47.4℃的阿勒泰极限测试:低成本&高实用的演进之路

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摘要:刚刚斩获全球人形机器人出货量的冠军,宇树科技(Unitree)已迅速转向高关注度营销的造势。2026年初,宇树发布一段震撼视频:其G1人形机器人身着羽绒服,在新疆阿勒泰地区(被誉为人类滑雪发源地)的极寒环境中,顶着-47.4℃的低温穿越茫茫雪原,最终用13万步精准刻出中央广播电视总台(CMG)2026年冬奥会转播标识。这场看似炫酷的营销stunt,背后既是G1极端环境适配能力的技术展示,更是宇树冲刺2026年年中IPO、巩固商业化优势的战略布局。本文将深度解析G1极寒测试的核心技术、营销战略,结合其2025年5500台出货量等真实数据,与Deep Robotics DR02、特斯拉Optimus等行业TOP玩家全面对比,剖析其优劣势与商业化前景,为技术从业者、行业观察者呈现最前沿的深度解读。 一、回顾宇树G1在冬奥会中极端低温测试展示 1. 宇树G1征服-47℃:冬奥会营销造势中的极限挑战 极寒生存装备:2025年出货量突破5500台的宇树G1,身着羽绒服,在阿勒泰地区勇闯-47.4℃的极寒环境。 就在斩获全球人形机器人出货量冠军几周后,宇树科技(Unitree Robo

具身智能演示深解---从盲行到跑酷:深度视觉如何赋予足式机器人极限运动能力

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1. 引言:为什么需要深度视觉 在过去数年间,基于强化学习的足式机器人运动控制取得了长足进展。早期的工作——以ETH的legged_gym框架和IsaacGym并行训练环境为代表——已经证明,仅依靠本体感知(关节编码器、IMU等)就能训练出在连续复杂地形上鲁棒行走的策略。这类方法通常被称为"Blind Locomotion",即机器人不借助任何外部视觉传感器,完全依赖对自身状态的感知来适应地形变化。DreamWaQ(KAIST, ICRA 2023)等工作进一步证明,通过非对称Actor-Critic框架配合隐式地形估计,四足机器人甚至可以在户外多样地形上实现长距离鲁棒行走。 然而,Blind Locomotion存在一个根本性的局限:机器人无法预知前方地形的具体形态。当面对跳箱、深沟、高台阶等需要提前规划动量和轨迹的极限地形时,纯本体感知的策略往往力不从心。跑酷(Parkour)场景要求机器人在接近障碍物之前就判断出障碍物的高度、宽度和距离,并据此调整步态、积累动量、选择起跳时机。这些决策必须依赖对前方环境的主动感知——深度视觉由此成为从"能走"到"能跑酷&

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91n边缘计算设备部署轻量TensorFlow模型全流程 在工厂车间的流水线上,一台不起眼的小型嵌入式设备正实时分析摄像头传来的图像——它没有连接云端,也不依赖高性能GPU,却能在200毫秒内判断出产品表面是否存在划痕,并立即触发报警。这背后的核心技术,正是基于“91n”类边缘计算设备与轻量化TensorFlow模型的深度融合。 这类设备算力有限、内存紧张,却承担着工业智能化转型中最关键的一环:让AI真正落地到生产现场。而要实现这一目标,不仅需要合适的硬件平台,更离不开一套高效、稳定、可规模化的软件部署方案。TensorFlow Lite 正是在这样的需求背景下脱颖而出,成为当前工业级边缘AI应用的主流选择。 TensorFlow Lite 的工程实践价值 为什么是 TensorFlow Lite?这个问题的答案,藏在每一次模型转换、每一行推理代码和每一个实际部署案例中。 作为 TensorFlow 针对移动端和嵌入式场景优化的轻量版本,TFLite 并非简单地“裁剪”功能,而是从底层重新设计了推理引擎。它的核心逻辑可以概括为三个阶段:模型转换 → 解释器加载 → 本地推理