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AI的风向，已经变了。此前，无论大语言模型还是Agent、龙虾，AI始终在“屏幕内”，「数字AI」不断探索边界，也卷成了红海。而现在，在屏幕之外，一个更庞大、更具想象力的AI新战场正在形成——行业目光集体转向能真正在真实世界里动手干活儿的「物理AI」。巨头对此纷纷下注:英伟达高调推出全模态物理AI模型NVIDIA Cosmos3，还亮出了机器人领域的全家桶，黄仁勋反复强�...
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AI的风向，已经变了。
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天娱数科吴邦毅：物理AI时代懂物理的数据才是高标号燃料
人工智能正从数字世界走向物理世界，从“认知智能”向“行动智能”演进。物理AI要求AI理解空间、物体和动作，并通过机器人等载体完成真实任务。全球科技企业正推动从语言模型向视觉-语言-动作模型发展，国内政策也加速AI从模型竞赛进入产业落地阶段。高质量的三维、动作和交互数据成为关键燃料，中国凭借完整制造业体系和场景红利，有望抓住这一轮产业机遇。
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从虚拟仿真到物理AI：艾迪普正在以“全栈底座”重塑智能未来
文章介绍了物理AI（Physical AI）作为下一代技术变革的核心，正从虚拟空间的语义理解向物理世界的具身交互演进。艾迪普凭借20余年实时三维图形图像引擎研发积累，通过自研IDP Engine引擎、iArtist工具集及百万级三维数字资产，构建了独特的“全栈技术底座”，为物理AI大模型的落地提供了从仿真环境、数据生产到资产复用的完整解决方案。其优势矩阵包括：IDP Engine构建高保真、可交互的物理仿真环境，支持实时交互与多物理场融合仿真；iArtist工具集与百万级资产库形成高效“数据生产—资产复用”闭环，降低三维内容生产门槛；全栈自主可控技术布局保障了工业、能源、国防等关键领域的安全需求。艾迪普以“引擎+工具+资产”的全栈布局，展现出超越单一技术厂商的生态级优势，正成为推动物理AI产业化落地的核心力量。
官方首发！章鱼动力发布SYNTH深思架构，定义物理AI核心技术体系
物理AI公司章鱼动力（SynapX）宣布完成近5000万美元首轮融资，并发布SYNTH深思架构，构建面向物理AGI的核心技术体系。该公司成立于2026年1月，致力于打造可持续自进化的具身智能生产力。SYNTH架构包含三大核心模块：深思想·执行（SYNAction）负责操作智能，首创REMA分频多尺度端到端操作架构；深思想·世界（SYNWorld）构建物理世界“全知”基础模型，统一视觉、力学与触觉建模；深思想·数据（SYNData）构建全模态物理数据系统OPDS，实现多模态信号的高精度采集与规模化生成。本轮融资由地平线、高瓴创投、小米战投等联合投资，资金将用于技术研发、数据体系建设及人才引进。
物理AI
AGI技术
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一切源于对长期主义的“偏执”！为什么这样构建ROBOMIND物理AI大脑
IDC报告指出，具身智能机器人正进入以模型为中心、软件定义、硬件重构的新阶段。INDEMIND在实践中印证了这一趋势，机器人正从“能演示”走向“能长期使用、能规模复制”。为此，公司打造了ROBOMIND机器人AI大脑，其核心是提供一套“工程上站得住”的系统级方案，而非实验室参数的简单堆砌。它采用“端云协同”架构：端侧专注高确定性实时任务，通过算法优化仅需约10TOPS算力；云侧处理复杂场景理解与持续学习。这种设计旨在保障稳定可靠的同时，通过OTA赋予其“终身进化”潜力，并降低成本以适配广泛硬件平台，推动规模化落地。ROBOMIND被定位为“平台级大脑”，通过标准化接口与工具链，将核心能力模块化，帮助合作伙伴降低集成门槛，聚焦产品差异化与场景深耕。在家庭等服务场景中，稳定、可靠、不过度打扰的长期服务比炫酷演示更重要，这正是ROBOMIND重点打磨的方向。最终目标是通过系统性成本控制，让具身智能机器人从昂贵“概念产品”走向千家万户负担得起的“消费级产品”。