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FutureX · 记录未来如何发生

Physical AI 日报 · 第 45 期 · 2026.07.02

今日要点

· 日本确立国产 physical AI 国家战略：五年投至多 1 万亿日元（约 61 亿美元）研发本土"物理 AI"基座模型，目标 2040 年前在餐饮、医疗等 18 个行业部署 1000 万台机器人，软银、索尼牵头联盟 Noetra 承接。

· 中国税务总局数据：今年 1—5 月具身智能企业销售收入增速升至 22.4%，工业企业购进具身机器人金额同比增 2.3 倍，产业进入规模化放量。

· 消费级具身机器人赛道诞生最大单笔天使轮：求之科技（大疆前核心成员周谷越创办）完成超 1 亿美元首轮融资，君联、联想创投等入局。

· 英伟达 GEAR 开源自改进技能发现系统 ASPIRE，靠"执行—诊断—修复—沉淀"闭环把双臂交接成功率从 20% 提到 92%，并积累可复用技能库。

· 阿维塔获中国 L3 自动驾驶测试牌照，在重庆启动高速与快速路多场景道路实测，国产高阶智驾治理体系再进一步。

▎ 一、论文进展

AdaJEPA：让世界模型在行动中持续进化 · world-model

潜空间世界模型通常训练完就被冻结，一旦测试时分布漂移、预测失准，规划便随之失效。AdaJEPA 把世界模型的测试时自适应嵌进 MPC 控制闭环，每次重规划只需一步梯度更新即可显著提升规划成功率，是"世界模型边用边学"落到闭环控制的代表工作。作者包含 Yann LeCun、Mengye Ren。[1]

MemLearner：给视频世界模型装上"上下文记忆" · world-model

视频世界模型缺记忆，长时生成时场景前后会漂移不一致。MemLearner 让模型学会主动查询上下文记忆，直接复用预训练视觉先验、无需从零训练额外模块，社区热度居今日前列（HF↑18）。[2]

立场论文：VLA 的"物理推理"无法被验证 · vla

一篇给 VLA 热潮降温的立场论文：业界常把操作 benchmark 涨点解读为"互联网规模语义表征迁移到了物理执行泛化"，但作者指出这一假设从未被独立验证，在现行评测协议下也无从检验，主张转向可被验证的研究范式。观点尖锐、切中当下 VLA 评测方法学软肋。[3]

From Grasps to Dexterity：抓取大数据也能喂出"功能性灵巧操作" · manipulation

大规模抓取数据此前多止步于抓取生成与拾放，本文把它推进到需要操控物体内部机构的功能性灵巧操作——如握住喷壶对准植物喷水、操作胶枪。方法用分层模仿学习（高层预测手部子目标 + 低层目标条件控制器），证明抓取数据可作为接触密集灵巧操作的可扩展预训练资源。CMU David Held 团队。[4]

世界-动作模型首次实现纯合成先验的 sim-to-real 迁移 · world-model

用可扩展合成数据替代昂贵真机演示一直很诱人，但世界-动作模型此前从未被证明能跨越 sim-to-real 鸿沟。本文首次让世界-动作模型仅从合成先验训练、零样本部署到真实机器人操作，为合成数据驱动的操作学习打开一条通路。[5]

SARL：用语义强化学习微调通用机器人策略 · vla

通用机器人策略是很好的下游 RL 先验，但直接 RL 微调常破坏其泛化。SARL 通过在线交互优化语义提示空间，把通用策略当作可控的"技能先验"来引导，在部署中改进行为的效果显著优于既有方法。Berkeley Sergey Levine 团队。[6]

Z-1：让 VLA 从自身失败中高效强化学习 · vla

多数 VLA 依赖行为克隆或监督微调、少有机会从自己的失败里改进。Z-1 用系统化的 GRPO 后训练，无需额外私有演示即可大幅提升 flow-based VLA 策略，超过已公开 SOTA 模型。[7]

Human-as-Humanoid：让人类视频直接变成人形机器人的动作监督 · vla

高自由度人形的真机数据极难规模化采集。该框架联合对齐机器人本体、传感设置与动作标签接口，把人类第一/第三人称视频近实时转成人形可用的观测-动作监督，使"看人类视频学人形"零样本可行。[8]

Freeform Preference Learning：从自由形式人类偏好学操作策略 · manipulation

长程操作里稀疏成功标签信号太弱，二元偏好又把多种质量维度压成一个模糊信号。FPL 让机器人从自由形式的人类偏好中学习，较稀疏奖励与二元偏好方法提升 38 个百分点，且能在测试时不重训就把策略导向不同行为。Stanford Chelsea Finn 团队。[9]

其他今日论文：DVG-WM（解耦视频生成的高效具身世界模型，LIBERO 与真机上画质更优、最高提速 3.97 倍，[10]）；CoDex（零演示灵巧功能操作，用 VLM 推断语义约束再以 RL 精修，[11]）；World-Model Collapse as a Phase Transition（长程语言 agent 的隐式世界模型在临界点突变式崩塌、世界保真先于动作有效性失效，[12]）；Delta-JEPA（潜差分动作解码提升世界模型对动作的敏感度，[13]）；人形轮滑 RL 控制（Marco Hutter 团队，装消费级轮滑鞋后能耗较常规步态降约 50%，[14]）；Robustness of Robotic Manipulation 综述（统一操作鲁棒性的概念与机制框架，[15]）；Revisiting Parameter Redundancy in VLA（VLM→VLA 适配中的参数演化规律与高效剪枝，[16]）；ChronoFlow-Policy（统一过去-当前-未来交互流的扩散视觉运动策略，[17]）；One Video One World / OVOW（免训练把单目视频重建成可仿真的实例级 4D 网格场景，[18]）；ForgeDrive（视觉-动作双向交叉条件、统一自动驾驶的仿真-规划-视觉里程计，[19]）。

开源·工具·评测

· NVIDIA ASPIRE（GEAR 实验室）：自改进技能发现系统，从执行反馈中自动诊断并修复 code-as-policy 程序、验证后沉淀为可复用技能库，双臂交接成功率 20%→92%，随英伟达一批开放模型与仿真库一同放出 [20]

· XiaomiOneVL：小米正式发布并全面开源的自动驾驶模型，称精度超显式思维链、推理延迟最低仅 0.24 秒 [21]

· FluxVLA Engine：阿里云联合逐际动力开源的具身智能底座 [22]

· StarVLA：模块化"乐高式"构建 VLA 的开源框架，覆盖多 benchmark 训练到 Franka 真机部署 [23]

· WorldRoamBench：面向交互式世界模型长时程稳定性的开放世界评测基准，把动作跟随、记忆与交互物理纳入四维度考察（[24]）

▎ 二、融资与交易

求之科技（DISCOVER Robotics）｜ 天使轮 ｜ 超 1 亿美元 · embodied

君联资本、信产投资、联想创投等入局。公司由大疆前核心成员周谷越创办、清华智能产业研究院孵化，做全栈自研消费级具身机器人；本轮创国内消费级具身机器人赛道单笔天使轮最高纪录，也是当日"上游造大脑、下游铺本体"资本热度的一个注脚。[25]

中科摩通 ｜ C 轮 ｜ 近 2 亿元 · industrial

金浦投资领投，九轩资本任财务顾问；面向智能装备与产线集成方向。[26]

感知纪元 ｜ 天使轮 ｜ 千万级 · hardware

松禾资本领投，资金主要用于中试产线搭建与产品迭代。公司做多模态智能触觉电子皮肤，切入人形"触觉"这一近期密集吸金的细分。[27]

北航系变刚度关节创企 ｜ 天使轮 ｜ 近亿元 · hardware

由北京航空航天大学机器人研究所团队创办，主攻智能变刚度关节这一人形上游核心部件。[28]

知天下 ｜ 天使轮 ｜ 金额未披露 · world-model

世界模型创企，称要做"中国版 World Labs"；承接近日世界模型赛道吸金潮（已报）。[29]

西井科技 ｜ 创业板 IPO 获受理 · autonomy

自动驾驶商用车解决方案商，招股材料称其相关收入规模位列行业首位；港股、A 股一批机器人与自动驾驶企业密集冲刺上市窗口。[30]

▎ 三、商业化落地与部署

亚马逊波兰新超级仓部署 5000 台机器人 · industrial

亚马逊在波兰新建的巨型仓库投入运营约 5000 台机器人，是其仓储自动化在欧洲的又一规模化铺开。[31]

京东仓储与餐饮双线规模化推进 · industrial

京东"亚洲一号"哈尔滨智能物流园内 84 台"地狼"仓储机器人常态化运行；同期京东加速推进餐饮场景具身智能机器人的规模化落地，从仓到店拓宽自有场景。[32]

RideFlux 携手韩进启动韩国商用自动驾驶货运 · autonomy

韩国自动驾驶公司 RideFlux 与物流龙头韩进（Hanjin）启动商用自动驾驶货运服务，是韩国干线物流自动驾驶从测试迈向商用的一步。[33]

新石器 L4 无人配送车获马来西亚测试许可 · autonomy ⚠️ 测试许可

新石器获马来西亚无人配送测试许可，L4 物流车出海东南亚；属试点准入而非规模化部署。[34]

智元第 15000 台交付龙旗工厂（已报） · humanoid

智元 6 月 28 日下线的第 15000 台具身机器人（精灵 G2）当日直接交付龙旗科技工厂，进入智能制造一线；量产纪录与部署进展前期已详述，此处一句带过。[35]

▎ 四、产业动态

日本以国家意志押注"物理 AI"：五年万亿日元、2040 年 1000 万台机器人 · world-model

日本正式确立国产 physical AI 国家战略：产业省与创新机构委托由软银、索尼牵头的 Noetra 联盟及国立研究机构 AIST，在 2026—2030 财年研发本土"物理 AI"基座模型，五年投入至多 1 万亿日元（约 61 亿美元）。战略目标为 2040 年前在餐饮、食品制造、医疗等 18 个行业部署 1000 万台机器人，以缓解老龄化与劳动力短缺；产业相赤泽亮正称将"全力推动社会落地"。这是继中、韩之后又一主要经济体把具身/物理 AI 抬到国家基座模型层面。[36]

工信部、国资委部署 2026 人形机器人"实景实训"专项行动 · humanoid

工信部与国资委联合发文，部署 2026 年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，明确 2026 年底前推动人形机器人相关核心产品在多个典型场景常态化投用、正式投入实际作业。叠加 6 月 1 日起实施的 YD/T 6770—2026《具身智能基准测试方法》行业标准，国内具身智能进入"有标可依、场景实训"的政策推进期。[37]

阿维塔获中国 L3 自动驾驶测试牌照 · autonomy

阿维塔获中国 L3 级自动驾驶测试牌照，依托重庆路段启动高速及快速路多场景道路实测。随联合国自动驾驶全球技术法规发布、国内 L3/L4 强制性国标推进报批，中国 L3 自动驾驶治理体系逐步闭环、量产落地再进一步。[38]

韩国发布物理 AI 研发蓝图、国家基金加码 · world-model

承接韩国把 physical AI 抬为国家战略（已报），科学技术信息通讯部发布 R&D 蓝图，提出以国产世界模型突破物理 AI 的数据瓶颈；国家增长基金同步加码相关投资，并加紧建立人形机器人安全认证体系。[39]

MEIL 与 Analog 拟砸 5 亿美元把 physical intelligence 引入印度 · adjacent ⚠️ 计划口径

印度基建巨头 MEIL 与阿联酋背景的 Analog 计划投入约 5 亿美元，在印度部署下一代 physical intelligence 与 AI 基础设施。[40]

世界模型热度延续，学界密集"正本清源" · world-model

世界模型仍是当日主线（已报）：2026 智源大会为混乱的"世界模型"定义正本清源，李飞飞撰文谈世界模型是通向物理智能的入口，资本与学界持续为"机器人大脑"造势。[41]

英伟达在华三地扩招机器人团队 · adjacent

英伟达在中国三地扩招机器人团队，定位"不造整机、给机器人搭一套安卓系统"，即提供平台与基座软件而非本体，强化其在具身生态的底层卡位。[42]

硬件·供应链

· 灵巧手：digitimes 称中国价格战已把人形机器人手的成本压低约一半，但六维力传感器等精密部件仍难同步降价；GGII 数据预计 2026 年国内灵巧手销量达 7 万只、约为 2025 年的 3.6 倍 [43]

· 均胜电子：将推出机器人灵巧手与半固态电池方案，Tier 1 汽车零部件商正批量切入具身供应链 [44]

· 激光雷达：physical AI 需求升温带动 Ouster、Aeva 股价单日分别涨约 14%、11% [45]

来源链接

[1] Ying Wang et al.（NYU 等）· arXiv 2606.32026 https://arxiv.org/abs/2606.32026 · 解读：AIer 笔记 原文

[2] Jiwen Yu et al. · arXiv 2606.31734 https://arxiv.org/abs/2606.31734

[3] Taozhao Chen et al.（悉尼大学）· arXiv 2606.30686 https://arxiv.org/abs/2606.30686

[4] Ying Yuan et al.（CMU）· arXiv 2606.30749 https://arxiv.org/abs/2606.30749

[5] Zixing Wang et al. · arXiv 2606.31101 https://arxiv.org/abs/2606.31101

[6] Jagdeep Singh Bhatia et al.（UC Berkeley）· arXiv 2606.31958 https://arxiv.org/abs/2606.31958

[7] Lang Cao et al. · arXiv 2606.31846 https://arxiv.org/abs/2606.31846

[8] Xiaopeng Lin et al. · arXiv 2606.32009 https://arxiv.org/abs/2606.32009

[9] Marcel Torne et al.（Stanford）· arXiv 2606.32027 https://arxiv.org/abs/2606.32027

[10] DVG-WM arXiv 2606.32028 https://arxiv.org/abs/2606.32028

[11] CoDex arXiv 2606.31909 https://arxiv.org/abs/2606.31909

[12] arXiv 2606.31399 https://arxiv.org/abs/2606.31399

[13] Delta-JEPA arXiv 2606.31232 https://arxiv.org/abs/2606.31232

[14] 人形轮滑 RL 控制 arXiv 2606.31807 https://arxiv.org/abs/2606.31807

[15] Robustness of Robotic Manipulation 综述 arXiv 2606.31494 https://arxiv.org/abs/2606.31494

[16] Revisiting Parameter Redundancy in VLA arXiv 2606.31382 https://arxiv.org/abs/2606.31382

[17] ChronoFlow-Policy arXiv 2606.31493 https://arxiv.org/abs/2606.31493

[18] One Video One World / OVOW arXiv 2606.31388 https://arxiv.org/abs/2606.31388

[19] ForgeDrive arXiv 2606.31226 https://arxiv.org/abs/2606.31226

[20] NVIDIA ASPIRE https://wallstreetcn.com/articles/3775958

[21] XiaomiOneVL https://www.msn.com/zh-cn/news/other/%E5%B0%8F%E7%B1%B3%E6%AD%A3%E5%BC%8F%E5%8F%91%E5%B8%83%E5%B9%B6%E5%85%A8%E9%9D%A2%E5%BC%80%E6%BA%90%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E6%A8%A1%E5%9E%8Bxiaomionevl-%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E4%B8%8A%E8%B6%85%E8%B6%8A%E6%98%BE%E5%BC%8F%E6%80%9D%E7%BB%B4%E9%93%BE-%E9%80%9F%E5%BA%A6%E4%B8%8A%E5%AF%B9%E9%BD%90-%E4%BB%85%E7%AD%94%E6%A1%88-%E9%A2%84%E6%B5%8B-%E6%8E%A8%E7%90%86%E5%BB%B6%E8%BF%9F%E6%9C%80%E4%BD%8E%E4%BB%850-24%E7%A7%92/ar-AA2359Dr

[22] FluxVLA Engine https://www.pai.com.cn/news/01kwe6fanfqparzc5jh01pzn1w

[23] StarVLA 原文

[24] WorldRoamBench arXiv 2606.31672 https://arxiv.org/abs/2606.31672

[25] 来源：机器人前瞻 原文

[26] 来源：搜狐 https://m.sohu.com/a/1044324995_115035?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334

[27] 来源：机器人前瞻 原文

[28] 来源：36氪 https://eu.36kr.com/en/p/3877060559433984

[29] 来源：雷峰网 https://www.leiphone.com/category/robot/f6tUYpkNfttVSBf3.html

[30] 来源：新浪财经 https://cj.sina.cn/articles/view/6583770931/1886c5f3300101mhbe

[31] 来源：TVP World https://tvpworld.com/94121324/amazon-doubles-down-on-poland-with-new-robotics-center

[32] 来源：网易/新浪财经 https://c.m.163.com/news/v/VKV8CCR7L.html?spss=backflow-index-hotlist

[33] 来源：thelec.net https://www.thelec.net/news/articleView.html?idxno=11834

[34] 来源：网通社 http://auto.news18a.com/news/storys_270989.html

[35] 来源：AGI 研究社 原文

[36] 来源：Khaleej Times https://www.khaleejtimes.com/business/tech/japan-plans-sovereign-ai-model-10-million-ai-robots-by-2040?amp=1

[37] 来源：大技狮 原文

[38] 来源：新京报 https://www.donews.com/news/detail/7/6616237.html

[39] 来源：The Korea Herald https://www.koreaherald.com/article/10794267

[40] 来源：Business Standard https://www.business-standard.com/industry/news/meil-analog-plan-500-million-push-to-bring-physical-intelligence-to-india-126070101179_1.html

[41] 来源：刹客网络科技资讯 原文

[42] 来源：新浪财经 https://t.cj.sina.cn/articles/view/1659643027/62ec249302001psvq

[43] 灵巧手 https://www.digitimes.com/news/a20260701PD201/robot-high-end-market-cost-transmission.html

[44] 均胜电子 https://wap.eastmoney.com/a/202607013790106527.html

[45] 激光雷达 https://247wallst.com/investing/2026/06/30/ouster-surges-14-aeva-jumps-11-as-physical-ai-lidar-demand-heats-up/

FutureX · 记录未来如何发生

素材来源多方媒体/网络新闻