独家:奥比中光砍掉割草机器人ODM业务,退回感知模组供应
奥比中光已于9月中旬内部决定砍掉割草机器人ODM业务,视觉模组产品线不受影响,面向户外机器人的感知模组仍正常推进。该项目累计出货仅数千台,远低于预期,原因包括FCC新规抬高北美准入门槛、赛道过度拥挤以及大客户逻辑未能跑通。此后公司将更聚焦具身智能数据采集设备,角色从下场造整机退回上游供感知方案。
奥比中光已于9月中旬内部决定砍掉割草机器人ODM业务,视觉模组产品线不受影响,面向户外机器人的感知模组仍正常推进。该项目累计出货仅数千台,远低于预期,原因包括FCC新规抬高北美准入门槛、赛道过度拥挤以及大客户逻辑未能跑通。此后公司将更聚焦具身智能数据采集设备,角色从下场造整机退回上游供感知方案。
杨立昆提出分层联合嵌入预测架构 H-JEPA,把多个 JEPA 逐层堆叠,每层在各自表征空间预测不同时间跨度的状态,规划时由高层给出粗略目标、逐层细化到底层动作。
沙利文和 IDC 先后发布人形机器人报告,IDC 统计上半年全球出货接近2.5万台、同比涨432.1%,沙利文统计同期3.6万台、收入5.4亿美元,出货量口径差了四成。
智源研究院具身模型研究中心负责人王鹏伟在2026年智源大会发布悟界·RoboBrain Orca世界模型,提出以Next State Prediction和“有意识/无意识学习”双范式解决具身大脑泛化问题。
中车长春轨道客车牵头研制的我国首列具身智能数字地铁列车 VELLINK 正式亮相,全球首次搭载具身智能技术,可由被动执行指令转向主动优化运营。列车控制主机精简 50%、整车布线优化 30%,整车减重约 18%,综合节能率超 10%、全寿命周期碳排放减少约 15%。其依托车车通信、车载边缘算力平台和自主研制的“斫轮”大模型智能制定行车策略。
杨立昆在首尔表示,AI 的下一次突破不会来自大语言模型,而是来自能理解、预测物理世界的系统,即“世界模型”。他指出,为日常生活场景打造的大语言模型在理解现实世界方面存在局限,目前既没有无需训练就能完成任务的机器人,也没有 L5 级自动驾驶汽车。他主张开发世界模型,让 AI 学习支配现实世界的物理规律和因果关系,预测行动结果并与环境交互。
元戎启行联合创始人刘念邱于2026年创立费莫一科技,获IDG资本领投、滴滴出行、禾赛科技等近亿美元种子轮融资,其机器人定位为“Physical Agent”,主攻商业区、写字楼等开放动态场景。费莫一今年重点做初始数据采集,计划明年多点部署,形成落地—数据—训练—再落地的闭环。刘念邱认为智驾无图的经验可迁移至机器人,供应链成熟与AI数据范式清晰是当前创业窗口。
本末科技9月29日在港交所上市,市值约115.31亿港元,其消费机器人直驱动力模组2025年市占率61.1%,但具身关节模组与整机机器人合计收入仅1410万元、占总营收5%。公司2025年经调整净亏损4325万元,收入高度依赖扫地机器人客户追觅(占比42.8%),直驱模组均价已从2023年的77元跌至2025年的31元。
创维集团内部正在孵化一款外骨骼产品,主打老年助行场景,隶属于深圳创维数字技术有限公司创新研究院,但不会使用创维品牌。该项目仍处测试阶段、尚未量产发布,内部已迭代多版,面向银发群体帮助其在行走、起立、上下楼梯时缓解下肢负担。
宇树科技创始人王兴兴在第二十六届中国国际工业博览会上表示,GPT-6 的发布对具身智能行业认知影响很大,团队已将其部署至机器人做任务测试,效果表现还不错。他认为具身智能行业临界点可能一两年内到来,并称过去十几年犯的最大错误就是对 AI 还不够相信。
MIT CSAIL 的 Unitree 人形机器人(约 5 万美元)与 Sherry Turkle 新书《Artificial Intimacy》引发对拟人化 AI 的讨论:约 70% 的人对 AI 保持礼貌。
苏格兰爱丁堡的 Danu Robotics 推出回收分拣机器人 H.E.R.O.,用夹爪而非吸盘抓取物品,并借助 AI 持续改进软件。公司已获 50 万美元签约合同、超 200 家客户进入销售管道,并完成 500 万美元 late-seed 融资。创始人 Amy Ma 估算,单条分拣线部署该机器人可带来 48.5 万美元额外收入,初期投入 16 万美元、年维护费 2.4 万美元。
Odyssey 面向公众开放世界模型 Odyssey-3 的研究预览,用户可用文本提示生成可实时探索的交互环境,开发者可申请 API 访问。免费在线演示基于 Odyssey-3 Flash,支持第一人称与第三人称视角;基础模型 14B 参数、832×480 分辨率,Pro 版支持 1280×720。
Standard Bots 用共享基础模型加客户演示微调的方式驱动机器人,最大模型仅数十亿参数,靠数据质量而非规模取胜。其零样本感知系统基于超 10 亿张图像训练,负责定位识别零件,运动与单元逻辑仍用传统编程,训练在云端、推理在本地边缘 GPU 上完成。公司近期以 10 亿美元估值完成 2 亿美元 C 轮融资,客户包括 NASA、Amazon 和 Lockheed Martin。
清华大学团队联合多所高校推出的世界模型评测 WorldArena 2.0 在 IROS 2026 公布终榜,三条赛道分别评测视频质量、在线强化学习环境和真实机器人操作。
IROS 2026 于 9 月 27 日至 10 月 1 日在美国匹兹堡举行,具身智能技术路线明显收敛为四大趋势:基础模型内化物理规律、“大小脑”架构成为行业标准、触觉成为精细操作核心变量、数据采集成本大幅下降。
Nvidia 正大力押注物理 AI,推出面向物理 AI 的全栈安全解决方案,目标指向更安全的 Robotaxi 与人形机器人。该方案目前已被多家机器人公司采用。
MIT Technology Review 与 Aventine 合作的文章指出,尽管马斯克称 Tesla Optimus 未来能以低至 2 万美元单价自动化几乎所有人类劳动、并预测 2027 年底前向公众发售,但许多机器人研究者对此持怀疑态度。
AVEVA 首席技术专家 Arti Garg 提出,工业 AI 正从预测分析转向基础模型、physical AI 与 agentic AI,但因其直接作用于物理系统,必须把安全与可靠性置于部署核心。
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU,可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由:微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈,并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链与开源入口。
伯克利人工智能研究实验室(BAIR)公布 2026 届博士毕业生名单,其研究覆盖机器人、具身智能、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for Science 等方向。毕业生去向包括 OpenAI、Mistral AI、Amazon、Physical Intelligence 等机构,以及 UCLA、普林斯顿 CITP 等学术岗位,另有多人正在创业或探索下一步。
在 Unsupervised Learning 播客上与 Jacob Effron 的有趣访谈。