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手术 AI 正在从 “单帧感知” 迈向 “全流程视频理解” 的全新时代！近日，由中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心领衔，发布了全球首个十亿级参数、最大规模数据集练成的手术视频原生基础模型 ——SurgMotion！
VLA 大模型看似强大，却被一个致命弱点扼住喉咙——相机稍微挪动几毫米，操作成功率就能暴跌一半。招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，首次在真实机器人系统上证明：让相机动起来采集数据，就能以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈，且效果普适于多种主流架构。被一个致命弱点扼住喉咙——相机稍微挪动几毫米，操作成功率就能暴跌一半。
General Intuition 做的事听起来有点绕：用游戏数据训练现实世界里的 AI Agent。换成更直白的话说，General Intuition 做的是让 AI 先在游戏里学会“怎么行动”，再把这种能力迁移到机器人、无人机、自动驾驶、仿真环境里。
近日，深穹星核正式发布首款高仿真人脸机器人 Nova S1，搭载 VLIA 一体化端侧交互大脑，面向家庭、日常交互与协作场景。继上周天使 4 轮融资后，公司再次完成新一轮数千万元天使 5 轮战略融资，持续加码意图理解与情感交互技术的研发落地。
7月6日，至简动力宣布，其首款全场景机器人i7 Pro完成首批百台交付。这也是具身智能行业最快的百台交付纪录，用时不到一年。当天，至简动力全球首个CNC智能化具身机器人产线也同步亮相。
UC Berkeley团队提出的端到端流程旨在解决该问题，研究团队跑通了首条能够从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹的完整链路：先从真实场景中的单目RGB视频中重建4D手-物交互过程，再将这些交互轨迹重定向到拥有22个自由度的Sharpa Wave灵巧手上。
乐鑫喵伴 EchoEar EchoEar 喵伴 AI 机器人搭载的 ESP-Brookesia 框架实现全双工语音交互、多模态识别与智能体控制，构建更具沉浸感的人机交互体验。 EchoEar 套件以端
这几天，我们把一群平均年龄只有 19 岁的人召集到一起。几天之后，我们意识到，这可能是一次提前到来的未来。他们来自不同地方，有人做模型、做 agent、做机器人，有人做硬件、做开发者工具，有人还在上学，有人则已经在真实产品里承担核心工作。这里面有一批人已经站在今天 AI 最前沿的地方，参与过很多人正在使用、讨论、追赶的基座模型。
北大团队雪梦未来（SnowOrigin）获龚虹嘉、陆奇及海外机构投资。公司以神经腕带、全景头环等可穿戴设备为入口，结合自研NMH（Neural Math Hybrid）AI 解码模型，试图将人类真实操作过程中的意图、姿态、发力趋势、微控制及环境上下文，转化为可用于机器人、世界模型和具身智能训练的结构化数据。
浙江大学等五所高校的研究团队提出 EgoTSR。研究从第一人称机器人视角出发，希望让 VLM 学会判断任务状态，并把这种能力进一步扩展到长程规划。团队构建了包含 4600 万条样本的 EgoTSR-Data，并设计了三阶段课程学习流程。