FutureX · Physical AI

今日要点

· 亚马逊履约网络在用机器人超过 100 万台，Cardinal、Sparrow 等机械臂今年数量翻倍

· HD 现代机器人用 Palantir 的 AI agent 改机器人程序，问题处理任务平均用时从 21.5 天降到 7.9 天

· 飞捷科思开源 UniWAM，用一个模型同时学导航、停靠和动手操作

· IT桔子统计 10 月国内具身智能融资 33 起，9 月是 60 起

· 临界点 CEO 说，20 个以上主动自由度的灵巧手可靠性还达不到工业部署要求

Fysiverse-UniWAM：用一个世界动作模型同时解决"走到哪、停在哪、怎么动手" · world-model

把导航模型和操作模型拼接起来使用时，机器人经常已经走到桌边，却因为停得太远或朝向不对而抓不到东西。针对这一问题，飞捷科思与复旦 CITLab 提出"操作锚定位姿"（MAP），即动手之前底盘应当停靠的二维位置和朝向，并把停靠点明确标注出来。他们据此自动生成了 MAP-Data，其中包含 150 万条轨迹，时长约 7500 小时。模型中的导航流和操作流各自保留输入接口与输出头，二者共用同一个视频与动作 DiT 骨干，并且不要求先做大规模机器人预训练。技术报告称，UniWAM-Sim 只用 MAP-Data 训练、完全没有用真机数据，直接部署到 Cobot Magic 和 AgiBot G2 之后，在真实环境中的导航到位精度依然接近仿真表现。在四项移动操作任务上，它的成功率都高于 π0.5；在固定工位的操作上，整体表现与 π0.5 接近。团队已经开源了架构、训练与推理代码、UniWAM-Base 和 Scaled 的导航权重，以及 MAP-Bench。^[1]

10 月国内具身智能融资（IT桔子统计）｜ 33 起 ｜ 101.05 亿元 · adjacent

按同样的口径，9 月为 60 起、110.28 亿元。也就是说，一个月里事件数减少了 27 起，而金额仅减少 9.23 亿元。不同机构的统计结果并不一致：《科创板日报》的不完全统计显示，三季度至少有 185 起融资，金额约 333.35 亿元，上半年平均每季度超过 460 亿元；21 世纪经济报道引用上奇产业通的数据，称 9 月披露的金额为 131.61 亿元，高于 IT桔子的 9 月数字。陈永刚刚刚从宇树副总经理的职位上离职，并创办了北京光粒跃迁。他在北京和深圳先后见了近 20 位投资人，其中两家愿意领投，三家表示只要有人领投就会跟投，更多的人则直接说"不再看具身"。他总结说，"不是降温，是已经零下40度了"。另有一位机构人士对《科创板日报》表示，参加过物理 AI 公开活动之后，有 LP 前来询问这一方向的投资风险。^[3]

Dulo（美国）｜ 种子轮 ｜ 1.3 亿美元 ｜ 估值未披露 · adjacent ⚠️ 传闻口径

Dulo 的创始人是 Sebastian Thrun，他曾创办谷歌的自动驾驶项目。The Next Web 转述 Business Insider 的报道称，Dulo 要做用于硬件设计的基础模型，目标是"以接近光速的速度制造"，公司至今没有公开亮相。1.3 亿美元这个数字来自 The Information 独家报道的标题；Axios 在同一天称这是一笔大额种子轮。公司本身并未对此予以确认。^[4]

亚马逊：履约网络里的机器人超过 100 万台 · industrial

CEO Andy Jassy 在三季度财报电话会上回答摩根士丹利分析师 Brian Nowak 的提问时说，亚马逊的履约网络里已有超过一百万台机器人在运转。CFO Brian Olsavsky 随后补充，Cardinal、Sparrow 等机械臂今年的数量增加了一倍，公司同时还在开发机器人基础模型。Jassy 表示，新建的当日达设施"非常依赖机器人"，许多重复性的岗位将交给机器人来做，但履约中心"会一直有很多同事"。至于受影响的岗位数量和时间表，他都没有给出，只说目前的影响"和未来五年相比很小"。亚马逊 9 月给出的是另一种口径：其美国产线累计制造的机器人超过 100 万台。^[5]

HD 现代机器人用 Palantir AI agent 修改程序，处理时间缩短六成多 · industrial

HD 现代机器人表示，自 8 月起，公司在现场问题处理中使用 Palantir 的 AI agent，任务的平均完成时间从 21.5 天缩短到了 7.9 天。具体做法是，AI agent 先读取客户现有的机器人程序并提出修改建议，再由工程师根据现场经验加以调整。以往这项工作需要熟练的工程师守在现场，反复调整作业顺序、运动路径和速度，因此很难标准化。CTO Ahn Sung-hwan 在 Palantir 纽约举办的 Sovereignty Bootcamp 上发表主题演讲，公布了这组数字，并表示公司接下来要把现场工程师培养成"现场解决方案专家"。Palantir 首席营收官 Ryan Taylor 则说，双方的合作"从短期内能带来可衡量影响的工作开始"。^[6]

云深处交管机器人亮相杭州马拉松 · humanoid

在 11 月 1 日举行的 2026 杭州马拉松上，云深处的人形交管机器人参与了赛事的交通保障工作，Global Times 刊登的现场照片由云深处提供。国庆期间，该公司的 DR02 刚刚在杭州的几个路口进行过雨天值守测试。根据更新后的招股书，DR 系列人形机器人两年累计出货 4 台。^[7]

Meta 被曝与傅利叶用三个月造出人形原型 Max · humanoid

据 The Information 报道，Meta 与上海的傅利叶用了三个月时间造出人形原型 Max。它身高接近 5 英尺，重约 106 磅，搭载英伟达 Thor 晶片。扎克伯格把它视为 Muse 模型的"物理化身"，认为它可以承担日常家务。两家公司 9 月已经着手研发 Max 2，其躯干需要重新设计，推出时间尚未确定，原型机也不打算出售。路透表示无法立即核实此事，Meta 和傅利叶也都没有发布公告。⚠️ 传闻口径^[8]

临界点 CEO：高自由度灵巧手的可靠性尚不足以用于工业部署 · embodied

临界点 CEO 乔天杰对《中国经营报》等媒体表示，拥有 20 个以上主动自由度的高端灵巧手，"目前在可靠性上仍难达到工业部署要求"，因此公司先把中低自由度的产品投入实际场景。临界点今年 1 月从智元拆分而出，乔天杰承认，智元的订单在公司全部订单中的占比"仍然较高"。他判断，科研教育市场在一两年内还会增长，但空间有限，所以今明两年的重点会转向部署市场。灵巧手的价格在未来一两年可能下降一个数量级，前提是市场放量。公司新发布的 OmniGlove Pro 数据手套设有 746 个触觉点位。首席具身科学家黄碧丹解释说，"真机 Ready"是指机器人在相同条件下能够复现示范任务，并不意味着它能泛化到没见过的环境。^[9]

西湖大学设立世界模型研究中心 · world-model

西湖世界模型研究中心于 10 月 31 日在杭州揭牌，它是西湖大学面向物理智能设立的校级交叉平台。中心主任于开丞是西湖大学助理教授，同时也创办了杭州西湖数智科技。这个中心并不逐帧渲染视频或 3D 画面，而是把场景拆解成有限的概念，在抽象的潜空间中推演物体状态、空间关系和因果。团队称，其预训练模型 Awomo 在多项机器人国际测试榜单上位列第一，相关技术累计融资超过一亿元。下游开发者可能只需 20 至 30 小时的后训练，就能定制出自己领域的模型。⚠️ 厂商口径^[10]

启元接入腾讯 WorkBuddy，智身与腾讯云签署合作 · embodied

在腾讯全球数字生态大会上，上纬新材旗下的启元机器人成为第一家接入腾讯 WorkBuddy 的具身智能企业。启元称，其 PrimeSim 世界模型仿真器在 EWMBench 和 WorldSimProbe 上排名第一，仿真得出的策略成功率与传统物理仿真器的相关系数为 0.99。同一篇稿件还提到，HIL-UMI 采集方案在相同预算下能采集 10000 条数据，而真机只能采集 100 条，随后又写道"整体采集效率提升了 5.63 倍"，这两个倍数互相对不上。10 月 28 日，四足与人形机器人厂商智身科技也与腾讯云签署了战略合作协议，腾讯云将提供 GPU 算力、存储和 TI-ONE 训练平台。⚠️ 厂商口径^[11]

首尔市与首尔大学共建家用机器人测试中心 · adjacent

首尔市在 10 月 30 日与首尔大学签署了谅解备忘录，将在首尔良才洞 AI Hub 建设面积 612 平方米的 Physical AX 中心。参与其中的首尔大学 H-PAIR 研究院汇集了 16 个院系的 41 名教授，可获得至多 1000 亿韩元的国家资助。中心将复刻客厅和厨房作为测试空间，2027 年上半年建成，下半年开始验证照护机器人和助行机器人的性能与安全。首尔大学每年扶持约 5 家初创企业。^[12]

Matrix Robotics 计划在韩国设立研发中心 · humanoid

副总裁 Gao Weize 对首尔经济日报表示，公司争取在一年内于韩国设立联合研发中心，并与当地企业在制造和服务现场共同建设训练数据采集场地。这家公司由前特斯拉 Optimus 工程师于 2024 年创办，称自己累计已拿到约 1000 台人形机器人订单，并计划在明年 5 月前后推出第四代机型。⚠️ 计划口径^[13]

机器人登泰山大赛于 11 月 2 日开赛 · humanoid

比赛路线从红门通向中天门，共有 3100 级台阶，高差为 600 米，四足机器人和人形机器人在同一赛道上竞争。参赛机器人需要事先建图，以识别路况。排位赛中曾出现"裁判追不上机器人"的情况，因此赛制已改为由裁判在各个点位值守。^[14]

费城一位退休教授因拦阻送餐机器人被捕 · adjacent

10 月 14 日，78 岁的宾大传播学退休教授 Carolyn Marvin 在费城街头拦住一台送餐机器人，被警察戴上手铐带走。她每次遇到这类机器人，常常会拦它十到十五分钟，理由有三条：机器人抢走了低收入骑手的工作，占用了人行道，其摄像头还侵犯隐私。她说，"我以为我比机器人拥有更多权利"，并表示以后还会继续拦。Uber Eats 于 3 月在费城上线机器人送餐，费城是它的第 4 个机器人配送城市。^[15]

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素材来源多方媒体/网络新闻