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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。
国家级资本领投。今天（7月6日），星动纪元完成新一轮10亿元融资。本轮投资方由国务院国资委国有资本运营公司诚通基金领投，江西国控、国元股权、渝富中新基金、杭州资本等多家大型国资共同参与。此外，中金雷诺、九坤创投、弘毅投资、君泰资本、盛赫资本跟投；老股东厚雪资本、清控天诚、千山资本持续追加投资。
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。
优必选仿生恋人上市之际，虎嗅AI硬件社群也热闹了起来：“情趣赛道天花板”“价格也是天花板”“88个自由度”“面部细节非常逼真”...但讨论很快转向一个更冷静的问题：如果它足够像真人，真的会有人长期需要这样的机器人吗？还是说，这只是一次性的猎奇消费？
谁不想要一个会做家务的机器人，把打扫卫生、清理房间、叠衣服，以及做收纳那些脏活累活，统统都交给它，而那些能赚钱的工作全都留给我。
独家获悉，清华大学自动化系副教授封硕正式入局世界模型赛道，成立幂级智能（Dense AI），目标是在以物理 AI 领域，打造订阅制的世界基础模型。企查查信息显示，北京幂级智能科技公司成立于 2026 年 1 月，公司法人为清华学者石梦凯。
具身智能正在进入数据 scaling 时代。Vision-Language-Action（VLA）模型让机器人可以从大规模示教数据（demonstrations）中学习更通用的操作策略。但对机器人 VLA 训练来说，数据并不总是越多越好：低质量数据可能会拖累模型性能，而每一条 demonstration 都意味着昂贵的人力采集、机器人运行，以及云端存储和训练成本。
据证监会网站7月2日消息，证监会1日发布关于同意宇树科技股份有限公司首次公开发行股票注册的批复：根据《中华人民共和国证券法》《中华人民共和国公司法》《国务院办公厅关于贯彻实施修订后的证券法有关工作的通知》（国办发〔2020〕5号）和《首次公开发行股票注册管理办法》（证监会令第205号）等有关规定，经审阅上海证券交易所审核意见及你公司注册申请文件，现批复如下：
近年来，强化学习在游戏智能体、具身智能、大语言模型等领域取得了显著进展。然而，在真实世界中，强化学习仍面临一个核心难题：高质量样本的获取不仅成本高昂，还可能带来多种风险。因此，样本增强成为缓解强化学习中样本获取成本高、风险大等问题的重要途径之一。
具身智能数据的竞争，正在从“量大管饱”进入下一关。