机器人基础模型 on AI内参 https://www.neican.ai/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Recent content in 机器人基础模型 on AI内参 Hugo zh-cn Fri, 10 Jul 2026 18:40:21 +0800 具身原生的“去互联网化”：当机器人模型告别大语言模型的“迁移幻觉” https://www.neican.ai/insights/article-20260710184021295-1/ Fri, 10 Jul 2026 18:40:21 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20260710184021295-1/ 蚂蚁灵波通过“具身原生”理念和 LingBot-VA 2.0 模型，打破了机器人对互联网大模型迁移微调的依赖。这种从底层因果逻辑出发的从零预训练范式，正在将具身智能从“示教复现”引向“实时自主决策”的产业深水区。 具身智能的“珠峰时刻”：当仿真幻梦撞上真实物理的铁壁 https://www.neican.ai/insights/article-20260708201013175-5/ Wed, 08 Jul 2026 20:10:13 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20260708201013175-5/ RoboDojo基准测试揭示了具身智能在现实部署中的严峻挑战，指出当前模型在处理真实物理环境时的成功率仅为12.8%。这标志着该领域正从追求Demo效果的营销驱动模式，转入强调工程泛化与标准化评测的深耕阶段。 Physical AI的奇点时刻：当机器人大脑跨越形态藩篱，物理世界重构在即 https://www.neican.ai/insights/physical-ai-20260707174007690-2/ Tue, 07 Jul 2026 17:40:07 +0800 https://www.neican.ai/insights/physical-ai-20260707174007690-2/ 本研究分析了具身智能领域基础模型的技术路径与商业逻辑，指出以Skild AI为代表的企业正在通过大规模仿真数据和全形态泛化模型，打破机器人领域的“专用局限”，这不仅预示着AI从数字屏幕走向物理世界，更将引发制造业劳动力结构与智能生产方式的范式变革。