近日，北京德塔源创智能科技有限公司（简称：德塔智能 Delta Intelligence）宣布完成三轮超亿元融资，由高瓴创投等加注，并引入乐聚、智元、星海图等头部主机厂商战略入局。
最近，具身智能圈被 Generalist CEO 的一篇长文《Going Beyond World Models & VLAs》刷屏。文章抛出了一个看似振聋发聩的观点：目标远比工具标签更重要。与其陷入 “我们到底是在做 VLA（视觉 - 语言 - 动作模型）还是世界模型（World Model）” 的教条之争，不如回归本源：让机器高效、准确地作用于物理世界。
未来我们到底需要什么样的家庭服务机器人，这家公司给了些许答案
4 月 14 日，智在无界发布第三代旗舰模型 Being-H0.7，该模型将数据规模扩展至 20 万小时人类视频，并提出一种全新的范式 —— 基于潜空间推理的世界模型。在 6 项国际性权威评测中，H0.7 综合排名全球第一（其中 4 项登顶），同时也是首个覆盖跨本体、跨场景、连续动态、流体、柔性物体、物理规律与上下文推理等七大关键维度的通用世界模型。
当前具身智能的VLA（Vision-Language-Action）赛道正陷入典型的「碎片化」泥潭：不同团队采用异构的动作解码范式、强耦合的数据管线、互不兼容的评测协议，导致方法难以横向对比，复现成本极高。
在具身智能快速发展的今天，高质量数据已成为驱动能力提升的关键基础，然而一个核心问题也随之而来： 如何让机器人数据采集更快、更稳、更有效？
2026年具身智能这么热， 美国旧金山PI Robotics这家机器人创业公司， 你真得知道。
这个月，具身智能领域又卷出新高度：硅谷独角兽公司 Generalist AI 发布全新一代基础模型 GEN-1，将机器人包装手机、折纸箱这些活的平均成功率直接拉到了创纪录的 99%，折纸箱的速度更是飙到了以前的三倍（34s vs 12.1s）。
T (R,O) Grasp 是一种基于物体 — 机器手空间关系建模的图扩散架构，具备跨智能体的统一表征能力。在 NVIDIA 40GB A100 GPU 上，该方法可实现 5 FPS 的推理速度和 50 grasp/s 的吞吐量，并在多种智能体上取得 94.83% 的平均抓取成功率，刷新了跨智能体灵巧抓取的 SOTA，具备与动态场景实时交互的能力。
智东西4月12日消息，昨日下午，宇树科技在B站和社交平台X上发出一段新视频，其人形机器人H1跑步速度达到每秒10米，宇树官方称H1用“普通人的体质，跑出了世界冠军的速度”，再次刷新人形机器人的世界纪录。
