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近日，厘清智能创始人、清华大学人工智能学院李一鸣教授团队发布了两项 Physical AI 研究成果：世界动作模型 PrismWAM，以及面向机器人执行诊断与持续改进的 Agentic 框架 RoboDoctor。
近期，六角未来沿着 Physical Coding 的思路，进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果，在 RoboDojo 全部 42 项任务上，HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分，成功率高出第二名 7.5 个百分点，领跑 RoboDojo-Agent 榜单。
大语言模型为什么能 scale？一个重要基础是，海量来源各异的知识，被统一进了同一种输入输出空间 —— 文本。输入是文本，输出也是文本，主干模型在这个统一空间中学习、组合与迁移知识。那么，具身智能要获得类似的泛化能力，通往 Physical AGI，它的 “原生统一空间” 是什么？
厘清智能近日完成天使轮及天使+轮数亿元融资，蚂蚁集团连续两轮加码并领投天使+轮，资金将投入物理世界数据管线、模型研发、物理仿真、能力评测、跨本体适配与部署系统建设。
Physical Intelligence联合创始人Sergey Levine指出，机器人尚未进入稳定缩放阶段，应以先验知识、有效决策循环和多样化数据提升泛化与可靠性，并在找到真正可规模化的技术后扩大投入。
三星与上海交通大学提出RoboICL具身上下文学习方法，通过冻结GPT-6 Astra模型并在推理时提供少量示范与机器人自身交互记忆，在RoboDojo 30项机器人操控评测中以50.64分全面领先PhysicalRSI等现有方法，并公开了929条可逐布局核查的执行记录及真实机械臂实验结果。
Z Potentials获悉，Physical AI公司息壤开物近日连续完成数亿元种子轮及天使轮融资，目前估值达5亿美元。本轮融资由敦鸿资产领投，华控基金、三花控股、银杏谷资本、泽然资本、本坚基金、天使基石、标朴投资等机构跟投。募集资金将主要用于原生物理AI模型的规模预训练、真实物理交互数据建设、核心研发人才引入及场景验证。
Memories.ai创始人沈俊潇在对话中阐述，记忆只是基础，公司真正聚焦于通过自建视频数据湖驱动物理AI实现"递归自我进化"（Physical RSI），其LVMM大型视觉记忆模型已与高通、英伟达达成合作，种子轮融资追加至1600万美元。
PPL由前musical.ly与TikTok团队成员创立，用户可创建带有记忆与性格的AI角色，角色之间能够建立关系、留下共同经历，并通过living timeline持续记录互动演化，已获FirstMark领投的Seed轮融资。
在具身智能技术路线尚未定型的阶段，基础设施需求正率先收敛，百度智能云以百度百舸AI计算平台为核心，为超过50家具身智能企业提供涵盖模型迭代、数据生产和跨本体部署的全栈AI云支撑，并在《中国具身智能云市场份额报告，2025》中以29.55%份额位居第一。