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如今，大模型越来越擅长回答问题了，但当 AI 不再只停留在聊天窗口，而是走向智能眼镜、可穿戴设备乃至家庭机器人时，问题会随之改变。用户未必有时间把需求完整说出来，也未必希望助手随时插话。更理想的助手，应该能在现场真正理解人，在用户需要的时候出现，在不合适的时候保持安静。
德塔智能试图为双足人形机器人构建能够理解空间、协调全身并完成真实任务的基础模型。 原生人形机器人基础模型公司德塔智能（Delta Intelligence）近日已连续完成种子+轮、天使轮及天使+轮融资。
就在今天凌晨，哈佛博士Douglas Yao在X宣布，研发了一款针对阿尔茨海默病的新药PAC-832，引发了数百人的围观。这是世界上第一个选择性GalR1拮抗剂，创始人表示全程使用了机器人自动化技术和AI大模型。
现阶段大多数人形机器人的运动控制还局限于 “有参考才能动” 的被动跟踪模式。
人类在日常生活中协调全身来完成移动操作任务：打开垃圾桶时会踩下踏板，从低处拿东西时需要下蹲，推车时需要同步协调手臂抓握和腿部移动。对试图复刻人类能力的人形机器人来说，身体不应只是「手臂 + 移动平台」，而应是一个能协调手、腰、腿、脚共同完成任务的运动整体。
这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。
当全球具身智能行业还在争论技术路线时，一家中国公司已经率先定义并跑通了自己的答案。深度机智提出的「人类学习」路线——以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为 AI 而生——正在被英伟达、Physical Intelligence 等海外头部机构沿同一方向跟进。
机器人已经学会看见世界，也开始学会摸到世界。但对于真实接触操作而言，仅仅感知当前状态远远不够，机器人还需要预测物理世界接下来会如何变化。擦拭、插接、拧紧，这些人类几乎凭感觉就能完成的动作，对机器人来说却并非易事：接触力度会变化，物体位置会偏移，反馈慢一步，就可能打滑、卡住或丢失。
大模型浪潮席卷全球数年，技术形态持续迭代，也开始从办公、编程领域，深度渗透到科研这一核心赛道。从中科大夯实数理根基，到哈佛、MIT 完成联合培养，青年学者陈勇超横跨力学、机器人、自然语言处理、大模型等多个领域，完整亲历 AI 一轮轮技术变革。
太硬核了！全球首个搭载AI大脑的防爆机器人，正式接管加油站。自主定位、拧盖、提枪、注油，全套动作行云流水，24小时无休作业，具身智能终于在高危场景一战封神。