机器人讨论组

友商的机器人导致兼职的大学生死亡了
吃饭的时候和开发们讨论，提醒他们"你们开发注意点，也不知道那帮人开发的机器人杀了人后，有没有点罪恶感"

国内具身公司现在最值得考虑的打法就是舔狗打法，什么to B to C to VC都弱爆了，具身下半场是to DeepSeek，想尽一切办法做DeepSeek需要的东西，想尽一切办法在DeepSeek饿之前递上筷子煮好饭，DeepSeek具身需要什么我们就做什么。

任何商业分析大客户小客户表演商超工业场景在国家乃至世界未来20年战略项目面前都不值一提，舔好DeepSeek，挤进DeepSeek的供应商名单比什么都重要。

蒸馏我自己，机器人会给我发工资么？

湾区头部机器人实验室被告了， 因为上百人的运营团队的每日日常就是租下一间间 Airbnb，让人在里面遥控机器人采数据；结果么，机器人不好使，不，是遥控人技术差，把人家房子搞坏了。

一位房东起诉，说对方员工冒充远程办公的住客订房，11 个晚上进出 30 多人，在屋里测试家务机器人原型，把人房子整坏了。（这个在中国做，肯定给你搞得又快又好！买100次评测，送10次小型任务！天鹅到家，使命必达！）

机器人怎么还没干活，先学会站着不动了。

这个抓放实验有点意思。用 Diffusion Policy，110 次测试，106 次根本没开始动。

把示教开头那段空等剪掉，同样的训练配方重新训。再测 150 次，不启动的剩 15 次。

说白了，模型把“先别动”也学进去了。人知道前面是在等操作员准备好，模型未必知道这段该忽略。

训练没报错，不代表模型学的是你想教的。

不过我的暴论是，还是数据量不够。力大砖飞，数据量够多了，大体量模型自然知道这是操作员在等待。

实际的数采、标注、训练里问题多了去了，指望都解决可能还得等5年等10年，但大模型的核心可不是跟你抠细节执行问题，核心是一力降十会。

别解绳结了，不如学亚历山大大帝把解不开的绳结直接一剑砍断。

#具身智能技术行业顶尖牛牛的分享
#分享在圈核心的一些观点很有启发
1、所有的技术突破都是连续可导的过程，技术上AI算法是很难的领域，最难的是算法工具链和AI加速，第二是意图理解；多模态目前对环境感知的提升起很大帮助；感谢MIT对运控系统的发展和仿真结合推动行业的一大步
2、基于统计的算法模型在数字世界消耗的是人大脑，大脑有弹性可以容错，发展更快；物理世界来说不是大脑消耗，没有这个容错弹性，当前目前的技术路线没有收敛，所以市场不断有新名词出现
3、任何时候技术都是不完美的，但是任何时候都能够把技术做进一个产品，要找到segment把产品做进去
4、3个PB：一要把产品本身做好；二但凡是一个硬件就需要考虑商业化；三做技术产品就和打牌一样，总有办法把技术和用户需求聚合在一起，不过是大赢和小赢的问题

看 EgoForesight，我还是那个判断：具身预训练的数据，不必每条都按精细控制的标准来做。

先把可用规模和场景覆盖做起来，同时处理好不同来源的噪声。

行业过去强调高精度数据参与预训练有很多原因，其中一个原因是大家不敢放手进行大规模预训练，这里面涉及到的成本太过于高昂，大家不敢冒险。那怎么办，只能少量高精度数据过拟合一个效果出来，其实大部分还是过家家。

然后大模型就来了。大语言模型正在演变成全模态模型，他们进入具身赛道可不跟你玩虚的，正儿八经开始大规模训练了。形势变了。

做模型和数据，应该算清楚：同一笔钱，花在精度再提高一点，还是多覆盖一批场景，对模型更有用？

预训练场景不用多说，过分强调精度，还不如过分强调规模。

人形机器人干活儿现状

伦敦刚出来一家机器人公司：Machenta，拿到了英国机器人历史上最大的种子轮 - 4000万美元。

业务很简单：给机器人演示一次新任务，不用再训练就能做。他们叫 Instant Robot Learning。

同一套模型可以跑在不同机器人、不同摄像头、不同示教方式上（遥操作、VR、拖拽，甚至人手）。官网给出的demo也多是收拾卫生、打包物品这类基础任务。

创始人两个人，都是 Imperial Robot Learning Lab 出来的。

CEO Edward Johns：Imperial 计算系 Robot Learning 教授，实验室做 one-shot / in-context robot learning 做了大概六年，论文里有 CoRL 2023、ICLR 2025 Instant Policy 这条线。2025 年底把实验室成果拉出来办公司。

CTO Vitalis Vosylius：Johns 的 PhD 学生，一起从实验室出来搭档。

回看这几年泡沫里赚到钱确定性最高的只有三类了，做FA和一级半老股买卖的，做算力和token中转的，还有卖数据的。

摘要
美国审查进口机器人依赖，心言发布家庭情感智能体巴布，矩侨工业获蚂蚁集团领投亿元A轮融资。
正文
今天具身智能行业的关键词是“边界”。外部，美国正式将进口机器人、工业机械及部件的依赖列为国家安全威胁调查事项，理由是外国机器人常处理和存储敏感数据，被视为网络安全暴露面。商务部和USTR须在180天内汇报进展，若无有效协议，总统可选择关税、配额、费用或本土生产激励等手段。对出海的中国机器人公司而言，这条信号必须重视。
内部，商业化在加速。心言机器人在北京发布首款具身家庭智能体巴布（Bubbo 1），售价9499元，基于自研Bubbo OS，配备13类26个传感器、6个自由度和两块表情屏，可识别家庭成员并理解成员关系，10月29日起在京东等渠道发售。触觉方向，织物电子皮肤公司矩侨工业完成亿元A轮融资，由蚂蚁集团领投，其触觉手套累计交付接近万只，感知点间距最小2mm，可响应低至0.01N的触发，威海自建产线良率超过95%。
技术侧则保持了难得的清醒。MimicAll、X-WBC、Zero-HLM三篇论文先后发表，表明跨本体迁移的核心差异目前仍需人工标注与翻译：MimicAll让单一模型适配16个系列、4096种身体变体，仿真成功率99.4%，但换到未见过的机器人系列跌至8.2%；Zero-HLM纯仿真换房间成功率69%，纯真机数据仅23%。同时，前达摩院具身平台负责人陈明修在杭州创办睦灵科技，瞄准Physical RSI方向；优必选与中欧数字协会签署谅解备忘录，加速人形机器人落地欧洲工业。
在这样的行业图景里，把软硬件基础设施做扎实是一家公司穿越周期的底气。今日主角慧灵科技2015年成立于深圳，从低成本电动夹爪切入，现已形成机器手、机械臂、轮式人形机器人及HITBOT OS软硬件栈，服务3C、生命科学等场景，2025年工业机器手出货量国产第一。
产品与技术两端，慧灵都在做减法换规模：灵巧手eHand-6是6自由度五指设计，重量小于800克，提拉载荷5公斤、抓握力10N，可选5通道触觉反馈，主打¥2,999低成本；HITBOT OS则提出“大脑—小脑”分布式AI架构，接入DeepSeek、通义千问等推理模型，实现“千机千面”跨本体任务映射，目前处于真机验证阶段。掌门人田军是哈尔滨工业大学电子信息专业出身，曾任职中兴通讯、数码视讯并创办广州碧德电子，属于连续创业者。当关税与跨本体瓶颈同时提醒行业尚有硬骨头要啃，这种“低成本硬件+操作系统”的一体化路线，或许正是穿越周期的一种答案。