英伟达发力具身智能，将在新加坡打造AI研发新地标
全球芯片巨头英伟达日前宣布，计划在新加坡设立全新的AI研究实验室。该实验室将核心聚焦于具身智能领域，旨在通过先进技术进一步深化公司在自动化与机器人技术方面的战略布局.
具身智能是指将人工智能与现实中的物理系统进行深度融合的技术，在自动化制造和机器人系统等领域拥有巨大的应用潜力。该研发中心成立后，将致力于提升AI模型的训练效率，并努力降低相关基础设施的运营成本。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示，AI与现实世界的交互正成为下一个前沿领域，这有望解决制造业和医疗等行业的长期瓶颈。目前，英伟达已在上海和台北设立了相关研究团队，新加坡实验室的加入将进一步壮大其科研版图。
相关推荐
段永平重估英伟达
段永平一直以“不懂不投”著称。
他管理的H&H International Investment在2025年二季度已持有英伟达96.48万股，三季度降至59.78万股，减持约38%。
但随后，H&H开始快速放大英伟达仓位:2025年四季度持股增至723.71万股，环比增加1110.62%;最新披露的2026年一季度13F显示，英伟达持仓进一步升至1384.38万股，环比再增91.29%。
短短两个季度，持仓从59.78万股扩大到1384.38万股，约23倍。
截至2026�
段永平
英伟达
减持持仓
英伟达Q1营收816亿美元 数据中心撑九成营收 黄仁勋宣布告别GPU老路布局
美国东部时间5月20日，英伟达正式公布2027 财年第一财季财报，本财季对应2026年2月至 4 月，整体业绩再度创历史纪录。
财报数据显示，英伟达本季度总营收高达816亿美元，同比大涨85%。核心支柱业务数据中心营收表现尤为亮眼，创下752亿美元新高，同比增幅92%，环比同样上涨 21%；
同期边缘计算业务营收 64 亿美元，环比增长 10%，同比增长29%。
盈利层面，本季度英伟达GAAP与
英伟达财报
数据中心营收
业绩创纪录
算力生态金融齐发力 仙工智能夯实具身智能发展根基
近日，仙工智能在具身智能领域达成三项重磅合作：与芯擎科技签署战略协议，共建“车规级芯片算力+工业机器人算法”一体化平台；向张江租赁交付首单设备，实现“设备租赁+智能制造”闭环模式；参与香港中文大学“香港具身智能实验室”建设，推动产学研成果转化。这些合作覆盖底层算力、产业生态和金融赋能，完善了其“算力+生态+金融”三维布局，加速具身智能机器人规模化商业应用。
仙工智能
具身智能
工业机器人
十年一跃：网易严选锚定宠物赛道，研发、供应链、会员运营全面发力
网易发布2026年第一季度财报，创新业务净收入15亿元，核心品牌网易严选迎十周年节点，以升级体验和研发实力展现经营韧性，入选首批浙江消费名品。宠物业务稳居头部，鲜蒸猫粮获全网销量第一；空气除味香氛、家居赛道销售额双位数增长。品牌升级确立“科学守护，更懂彼此”新标语，并启动全球创新研发中心，深化产学研合作，推动宠物科学养护标准制定。
网易严选
宠物赛道
香氛居家
啃最硬的骨头：灵初智能如何正面破解具身智能”不可达三角”
具身智能行业存在“不可达三角”——高泛化性、高灵巧性、高成功率三者难以兼得。灵初智能从成立起便正面挑战这一难题，其Psi-R2模型率先攻入L3级长程灵巧操作区，基于10万小时人类数据预训练，覆盖4821种任务、1382种物体，仅需少量真机轨迹微调即可完成手机装配、纸盒折叠等复杂操作。从R0到R2的模型演进，通过双模型架构形成正反馈循环，使三个维度从“此消彼长”变为“协同增长”。商业化主战场选择泛物流与泛零售的“半结构化”场景，如服装仓储，验证L3级能力优势。
具身智能
灵巧操作
不可达三角
荐 具身智能公司开始积极「进厂」打工
这是《窄播Weekly》的第87期，本周我们关注的商业动态是:进入2026年，更多具身智能公司开始致力于展现人形机器人真实的「进厂」打工能力。
本周，智元在龙旗科技南昌工厂进行了一场8小时的直播，在真实的工作场景中展示了与产线和工人的协同工作能力。也是在本周举办的2026智元合作伙伴大会上，智元联合创始人彭志辉认为，具身智能行业正在从卖机器人转向交付结果。
具身智能
人形机器人
进厂打工
人机共生世界价值模型联盟启动，具身智能产业协同再进一步
2026全球人工智能技术大会在杭州举行，北京工业大学与云迹科技联合发起“人机共生世界价值模型产学研创新联盟”。该联盟旨在整合学术、算力与场景资源，推动具身智能从“动作智能”迈向“价值智能”，让系统学会判断任务分工与角色切换。多位院士专家强调边端智能、三维感知与多模态交互的重要性。产业界一致认为AI是辅助工具，人机共生将是长期形态，联盟致力于构建开放平台，推动价值模型从概念走向落地。
具身智能
人机共生
世界价值模型
真实世界数据飞轮：灵初智能正在构建具身智能的新护城河
具身智能行业共识：缺乏真实世界数据难以训练出可落地的机器人。不同于语言模型和自动驾驶，机器人需学习复杂物理交互，涉及视觉、语言、空间、触觉等多模态融合。摩根士丹利指出，机器人“大脑”技术未定型，真实世界数据正成为核心壁垒。灵初智能通过自研数据采集方案ψ-SynEngine，大幅降低成本并积累10万小时人类手部操作数据，开源首批1000小时数据集。其核心在于构建“数据—模型—执行—反馈—再训练”闭环，让每次场景落地转化为数据积累，推动模型持续进化。未来竞争将聚焦于稀缺、有效、可持续的真实世界数据掌控能力。