AI 最新动态

追踪模型、应用、算力、数据与 AI 产品的关键变化。

AI资讯07/12

98年哈工大教授创业，要做人形灵巧操作世界模型

从采集触觉，到对齐触觉，再到使用触觉 VLA和世界模型已经把机器人推向“看懂世界”和“预测世界”的阶段。但只要模型真的进入物理世界，问题很快就会变得更具体：它拿什么学习这个世界，靠什么把动作做出来，又怎么知道自己到底碰到了什么。前两个问题，分别指向数据和本体。第三个问题，指向触觉。本周，哈工大（深圳）杨朔团队发布了TouchWorld，一个面向灵巧操作的触觉世界模型。它的核心能力，是让机器人不只预测画面如何变化，也开始预测接触如何发生，并在真实操作中利用触觉反馈修正动作。 TouchWorld不是孤立的一篇论文。此前，杨朔团队已经推出EgoTouch和TouchAnything： EgoTouch解决灵巧操作的触觉数据怎么采； TouchAnything尝试从第一人称视频中恢复触觉，如何做低成本的触觉数据增广。这三项工作连起来，构成了一条清晰路线：先采触觉，再恢复/对齐触觉，最后让具身模型真正使用触觉。沿着这条路线，出生于1998年的年轻教授杨朔创办了破晓智能（PHANES AI）。破晓智能要做的，是融合人类视频数据与触觉感知模态，构建人形机器人全身移动灵巧操作世界模型。更具体地说，它不是只做一个触觉模型或硬件，而是希望围绕“机器人如何真正学会操作”，搭建一套从数据、模型到控制的完整能力链。 “破晓”这个名字，也对应了这家公司想解决的问题：在人形机器人走向真实操作之前，触觉数据、触觉世界模型、灵巧手反馈控制、全身移动操作仍然处在技术混沌中。破晓智能希望从触觉数据切入，把这些能力重新串起来，让机器人从“看见世界”，走向真正“接触世界、操作世界”…

AI资讯07/12

老黄RTX Spark真机现身Bilibili World！CPU和GPU直接焊在一起，笔记本跑120B大模型

老黄在ComputeX发布的“超级芯片”，已经在真机中落地了克雷西发自上海量子位 | 公众号 QbitAI 老黄在ComputeX发布的“超级芯片”，已经在真机中落地了。就在这届Bilibili World上，英伟达首次面向大众玩家展示了搭载RTX Spark超级芯片的笔记本电脑。这款芯片专为个人智能体打造，不仅搭载了Blackwell RTX GPU，连CPU也是出自英伟达的Grace CPU。而且“双芯合体”，两颗芯片直接通过NVLink – C2C“焊”在了一起。两颗超强芯片，加上高速互联和128GB统一内存，不管是拿来打游戏还是搞AI创作，都十分丝滑。游戏创作，我全都要 RTX Spark的核心是英伟达的Blackwell GPU，加上一颗英伟达与联发科合作研发的20核Grace CPU。这两颗芯片没有走传统的PCI-e通信，而是靠NVLink-C2C技术直接互联，相当于把GPU和CPU焊在了一起。 RTX Spark的算力堆到了1Petaflop，内存给到了128GB ，而且是统一内存，GPU和CPU能共用同一块内存，数据不用在两颗芯片之间来回搬运。这个配置之下，英伟达给RTX Spark的定位是“专为本地个人智能体打造”。先说Agent的大脑，也就是大模型这块，RTX Spark能在本地跑起参数量120B的大模型，上下文长度可以拉到100万token 。这意味着用户不用把长文档、长对话历史切碎了分批喂给模型，一次性全部塞进去就行，模型也不会中途忘记前面说过什么。再来是像OpenClaw、Hermes这样的智能体本身，它…

AI资讯07/12

近百名玩家涌入具身数据：一年融资44.7亿，谁能真靠“卖数据”赚钱？

为了帮你看清具身数据行业，我们总结了以下十个行业现状林方舟发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 在湖南郴州，一家中国移动营业厅挂牌“具身数据采集5S店”，普通顾客领一套夹爪、手套和头戴相机，经过简单培训，就能边做家务，边采集机器人训练数据。首期投放的1000套设备，满产状态下每年能采集100万小时数据。我仿佛听到了商家心里打的小算盘：既采了数据，又赚了眼球，4A广告公司都应该来学学。（doge）具身数采类似的“花活”还有不少：有的为了采数据免费上门保洁（欢迎来我家），有的把数采做成VR游戏，还有的把机器人接入互联网，采集员不用跑到数采工厂，远程就能“云操控”。不过，以上案例看完笑一笑就好了，真要采到符合要求的数据其实并不简单。之所以“花活”层出不穷，都是因为机器人实在是太缺数据了。眼下大家都在牟足了劲采数据，但还少有人全面梳理过这个行业的图谱。量子位不完全统计了97家国内具身数据玩家的情况，其中70家做数据采集，27家做数据infra。过去一年（2025年7月1日至2026年7月1日），15家「不做本体、不做模型、只做数据的独立具身数据服务商」，共融资约44.7亿元。在资本对具身智能“猛猛上头”的当下，这个数字其实并不算多。量子位此前统计，今年上半年，具身“大脑派”公司半年就融了223亿元。为了帮你看清具身数据行业，我们总结了以下十个行业现状。数据怎么采？现状1：数据采集技术路线分为四大类，跨路线采集赛道最拥挤目前主流具身数据采集的技术路线可以分为四大类：真机遥操：人类操控真实机器人执行任务，同步采集动作、状态及传感器数据。无本体采…

AI资讯07/11

中国首个十万卡集群落成！全国产算力支撑“十万卡时代”

已跑通300余项应用中国AI算力，一脚油门踩进了十万卡时代。 7月10日，郑州。中科曙光宣布，全国产AI超集群曙光8000（登峰）正式落成，并依托国家超算互联网，同步接入全国一体化算力网。十万张国产加速卡，跑起来了。这不是一个“加大号”的万卡集群。从万卡到十万卡，不是多加几个零，而是一道完全不同的工程题。网络怎么不堵、存储怎么不崩、散热怎么不烧、调度怎么不乱——规模每上一个量级，系统复杂度都是指数级翻倍。更关键的是，这座集群走的不是“堆卡”的老路。一座Token工厂，两种活都要能干当前AI算力中心有个普遍的尴尬：建了一堆集群，能跑大模型的跑不了科学计算，能跑科学计算的训不动大模型。 “两头不靠”的结构性错配，让大量算力资源躺在机房里晒太阳。曙光8000给出的解法是“ 原生超智融合 ”——同一套系统，既能扛住FP64双精度的科学计算任务，也能跑满万亿参数大模型的训练需求。从FP64到INT8，全精度覆盖。这不是把超算和智算拼在一起，而是从架构设计阶段就把两件事当作一件事来做。打个比方：以前的思路是为卡车修一条路，为轿车修另一条路。现在是修一条能同时跑卡车和轿车的路。看起来都是路，但设计逻辑完全不同。尽管“超智融合”概念并不新鲜，但作为业内首个基于原生超智融合路线打造、支持全精度计算的十万卡级算力集群案例，曙光8000无疑为国产算力资源配置优化给出了一条现实路径—— 通过构建“超智融合”平台，将分散的超算中心与智算中心资源池化，进而实现跨平台、跨架构的统一调度，这对于提升国产算力利用率、降低重复建设成本极具领航意义。工程奇迹不在纸上，在机…

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