具身智能通往通用性的征途，正被 “数据荒漠” 所阻隔。当模型在模拟器中刷出高分，却在现实复杂场景中频频 “炸机” 时，行业开始反思：我们喂给机器人的数据，是否真的包含人类操作的精髓？近日，深度机智在以人类第一视角为代表的真实情境数据，筑牢物理智能基座，解决具身智能通用性难题的道路上又有重要举措。
智能体元年已至，AI下半场的“生产力战争”已经打响。
视觉–语言–动作（VLA）模型在机器人场景理解与操作上展现出较强的通用性，但在需要明确目标终态的长时序任务（如乐高搭建、物体重排）中，仍难以兼顾高层规划与精细操控。
2027年落地，主攻AI推理。
人类打字速度，竟成了制约AGI的瓶颈？近日，OpenAI Codex负责人Alexander Embiricos爆出了这一惊人观点。Embiricos还预测，2026年，当AI开始在一些领域具备自我审查能力，将触发生产力出现「曲棍球杆式」飞跃增长，并带动人类迈向AGI。
面对「9 块 9 包邮」的耳机内卷，传统制造商何卫自投 1000 多万 All-in 新品 MusicCam。他坚信，只有通过重投入、差异化和清晰的海外布局，才能摆脱「乙方」的命运，重新夺回市场主动权。
随着通用型（Generalist）机器人策略的发展，机器人能够通过自然语言指令在多种环境中完成各类任务，但这也带来了显著的挑战。
「奔向AGI」栏目聚焦AI大模型、AI agent、AI应用、芯片、机器人等前沿、热门的AI技术和商业创新。 作者丨冯汝梅 编辑丨关雎 人工智能赛道又一个惊人融资事件诞生。 2025年12月8日，由前
当李飞飞指明空间智能是 AI 的下一站时，行业才猛然发现，通往这一站最关键的「数据船票」，其实早就握在了这位行业老兵手中。
压缩即智能，又有新进展！
