具身智能

面壁智能联合 OpenBMB 在世界人工智能大会上发布并开源首个具身智能成果 MiniCPM-Robot 系列，包括 1.5B 通用 VLA 模型 MiniCPM-RobotManip 与 0.9B 跟踪模型 MiniCPM-RobotTrack。

Nvidia CEO 黄仁勋在 7 月 15-16 日访日期间，宣布为日本建设“Vera Rubin AI 工厂”，配备 13,750 颗 Vera CPU 和 27,500 颗 Rubin GPU，预计 2028 年投运。

面壁智能联合 OpenBMB 发布并开源 MiniCPM-Robot 系列，包括通用 VLA 模型 MiniCPM-RobotManip（1.5B 参数）与移动跟踪模型 MiniCPM-RobotTrack（0.9B 参数）。

昆仑万维董事长方汉在WAIC上宣布2026年为“世界模型元年”，并发布Matrix-Game 3.5世界模型、Mureka v9.5与O3音乐模型。Matrix-Game 3.5实现Patch级记忆注入，5B模型在720p分辨率下单卡可达20FPS实时生成，核心架构已开源。

昆仑万维在WAIC论坛宣布2026年为“世界模型元年”，并发布Matrix-Game 3.5世界模型与Mureka v9.5、O3音乐模型。Matrix-Game 3.5实现Patch级记忆注入，5B模型在720p下可单卡20FPS实时生成，核心架构开源。Mureka v9.5指令精准度从6.92提升至7.62。

小米推出Xiaomi-Robotics-U0，一个380亿参数的多模态自回归模型，用于统一具身合成。该模型将具身生成视为基础图像与视频生成的延伸，联合优化文生图、图像编辑、具身场景生成、具身迁移及具身视频生成。它是首个支持跨多种机器人形态的高质量多视角场景生成模型，并引入结构化可控具身迁移。该模型在单步与序列生成任务上达到SOTA，在具身场景生成与迁移的人类评估中超越GPT-Image-2.0，在World Arena具身视频生成排名第一，并将pi_0.5在真实世界操控任务上的分布外成功率从36.9%提升至63.2%。代码与检查点已开源。

阿里巴巴旗下高德发布通用世界模型工坊 ABot-WorldStudio，并开放测试。该产品将交互式视频生成与 3DGS 场景生成统一，用户输入文字或图片即可生成可实时交互、可分享的 AI 世界。工坊内置“时空任意门”，穿越后可跃迁至另一完整 3D 世界。官方实测单次连续推理稳定运行超1小时，无崩溃、无质量衰减。底层模型 ABot-World0 与 ABot-3DWorld0 均可在单张 5090 上本地部署，已全面开源。

蚂蚁集团旗下具身智能团队 Robbyant 发布 LingBot-VA 2.0，首个原生具身基础模型。该模型采用因果 DiT 架构，视频专家约 13.0B 参数（约 1.9B 激活），训练规模约 15.3B 参数，推理时每 token 约 2.5B 激活。模型引入多块预测（MCP）实现 2.3 倍训练加速，并通过前瞻推理将推理延迟降至 142 ms/chunk。在 RoboTwin 2.0 的 50 个任务上，干净与随机演示数据平均成功率分别达 93.8% 和 93.4%。

据晚点LatePost报道，特斯拉Optimus Gen 3经马斯克评审通过，即将量产。供应链要求供应商9月产能达1000台/周，年底升至2000-2500台/周，届时年产能可达10万台。马斯克六月底高管会上要求年底前实现产能目标，否则开除整个Optimus采购团队。弗里蒙特工厂已改造为Optimus生产线，Model S/X于5月停产。马斯克表示初期生产极其缓慢，低产量夏季启动，高产量2027年展开。

蚂蚁灵波开源新一代实时交互世界模型 LingBot-World 2.0（14B 参数），支持施法、攻击、跳跃等丰富角色动作及文本驱动事件（如切换场景、召唤风暴），内置 Pilot Agent 与 Director Agent 实现世界持续演化，并支持多人同时交互。模型采用因果预训练范式和混合双向自回归注意力掩码（MoBA），可稳定输出 720p/60fps 实时画面，长达一小时测试画质不衰减。通过一致性蒸馏与 DMD 降低采样成本，结合注意力 kernel 优化、混合并行推理、动态 KV 缓存调度和异步流媒体传输实现低延迟交互。模型权重及推理代码以非商用协议开源，SGLang 已适配，并提供 Reactor PC 端和灵光 APP 在线体验。

蚂蚁灵波科技正式开源LingBot-Video，这是全球首个基于MoE架构、面向具身智能的视频生成基础模型。总参数30B，推理时仅激活约3B，效率较同规模Dense架构提升约3倍。模型引入7万小时VLA、VLN、Ego等机器人数据，并通过多维强化学习奖励系统对齐物理合理性与任务完成度。在RBench上总分0.620，超越Wan2.6等模型；在Physics-IQ Verified评测中排名第一。可用于机器人动作预测、仿真数据生成等方向。

Robbyant 推出 LingBot-VLA 2.0，一个 6B 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）基础模型。它以 Qwen3-VL-4B-Instruct 为骨干，采用 MoE 动作专家架构，通过 55 维规范向量统一表示不同机器人的状态和动作。训练数据涵盖约 60,000 小时高质量数据（50,000 小时机器人轨迹 + 10,000 小时第一人称人类视频），覆盖 20 种机器人配置。在 GM-100 双机械臂基准测试中，模型在多个平台上超越 π0.5 和之前版本。模型权重、代码和技术报告已以 Apache-2.0 许可开源。

Robostral Navigate 是 Mistral AI 首个具身导航模型（8B 参数），仅用单 RGB 摄像头，在 R2R-CE 验证集上取得 76.6%（unseen）和 79.4%（seen）的成功率，超越最佳单摄像头方法 9.7 个百分点，超越使用深度或多摄像头的系统 4.5 个百分点。模型通过 pointing 预测目标坐标并结合强化学习持续改进，全部在模拟中训练（约 40 万轨迹、6000 场景），采用 prefix-caching 实现高效训练。通用适配轮式、腿式和飞行机器人，能适应真实环境中未训练的障碍。

蚂蚁集团旗下具身智能公司Robbyant开源LingBot-Vision，一套自监督视觉Transformer家族，专为密集空间感知设计。旗舰ViT-g/16参数约1.1B，采用掩膜边界建模训练，将边界作为原生预训练信号。在密集空间任务中，该1B模型匹配或超越参数规模高达7倍的大模型（如7B DINOv3）。模型以Apache-2.0许可证在Hugging Face开源，提供ViT-g、ViT-L（300M）、ViT-B（86M）、ViT-S四个规模。

AlayaWorld 是一个全栈开源框架，用于构建交互式生成世界。该框架支持开放式实时交互，用户可自由导航并执行战斗、施法、召唤怪物等多种动作。AlayaWorld 将数据准备、模型架构、训练、推理加速和部署统一在模块化可扩展的架构中，并发布了可复现流程、参考实现、评估工具和完整文档，为生成世界模型的未来研究与实时应用奠定基础。

美国自动驾驶车辆公司 Forterra 宣布，过去九个月已向乌克兰战场部署超过 100 辆基于 Polaris ATV 的 Lancer 自主地面车辆。这些汽油动力车辆可携带 750 公斤货物，加装 Starlink 天线实现远程操控，已执行 1100 多次任务，行驶 2500 英里，运送 777,440 磅物资，完成 52 次伤员撤离。目前车辆主要采用远程操作，因自主系统尚无法实时识别并应对敌方威胁。Forterra 已融资超 5 亿美元，正将经典机器人方法与生成式 AI 结合以提升自主能力。美军专家认为地面自主技术已具实战价值。

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NVIDIA 联合密歇根大学、UIUC、UC Berkeley 等提出 ASPIRE，一个持续学习机器人框架。它通过协调器-执行器架构、闭环执行引擎、技能库和进化搜索，编写并优化机器人控制程序。编程智能体使用 Claude Code（Claude Opus 4.6，1M token 上下文窗口）。在 LIBERO-Pro 上最高比最强基线提升 77 分；Robosuite 双手交接成功率从 20% 提升至 92%；BEHAVIOR-1K 收音机拾取任务从 56% 提升至 88%。利用 LIBERO-90 积累的技能，ASPIRE 在零样本条件下对 LIBERO-Pro Long 任务达到约 31% 成功率，此前方法饱和在 4% 附近。