帕西尼宣布完成超10亿元人民币的B轮融资，估值突破百亿，领投方是黄浦江资本、凯泰资本和信安资本。公司自称是全球具身感知领域估值最高的企业。这笔钱的一个核心用途是训练他们自研的VTLA大模型，训练数据号称是“全球唯一百亿级实采全模态数据”。不过正文没披露这个模型的具体架构、参数量、实际任务表现，也没说数据具体包含哪些模态、怎么采集和标注的。百亿级数据听起...
推荐理由：这条消息核心就一件事：帕西尼拿了笔大钱，估值站上百亿。金额和估值数字本身有冲击力，但正文对模型能力、客户落地、量产进度一概没提，所以分数停在76，不往上调。百亿级实采数据是个值得盯的点，不过现在只能当个信号看，别急着下结论。
中科第五纪在2026年初一个月内完成了Pre-A和Pre-A+两轮融资，总额数亿元，红杉中国、东方富海、芯能创投等机构参与。它同时拿到了宇树科技“核心生态合作伙伴”的身份，从2025年起就作为宇树机器人的“大脑”模型供应商，进入电力巡检和工业搬运场景。创始人刘年丰说，现在投资人不再只看机器人能不能干各种杂活，更在意它能不能在具体场景里被客户复购。他们的...
推荐理由：具身智能加宇树供应链这个组合，天然有话题性和产业信号，所以H和R都成立。文章里公司自己报的数字——3到5条示范、97%成功率、按单机收费——虽然没第三方复现，但至少是可核对的硬信息，K也站得住。没给更高分是因为融资额只说“数亿元”比较模糊，而且所有性能数据都来自公司自述，没有独立验证。
Waymo 无人出租车乘客下车后没关好门，车就走不了。这家公司没做远程关门功能，而是在外卖平台下单，花 6.25 美元叫小哥跑一公里去关门，完事再加 5 美元。新闻点不是关门本身，而是程序在自动调动人力完成自己搞不定的环节。外卖员自带 API，已经接入了软件系统，成了可以被程序随时调用的“自动化人力”。这件事说明，AI 模型一旦跟人力打通，就不只是操作...
推荐理由：这不是一手爆料，但 6.25+5 美元这个案例把“人变成 API”这件事讲得很实在。HKR 三项都踩中了，分数留在 featured 的低位，因为正文是评论，Waymo 的系统规模、调用频率和正式产品方案都没披露，判断先别拉满。
这篇文章的核心判断是：中国把 AI 用进了工厂车间，美国还在把 AI 当实验室项目。中国已建成 3 万多家智能工厂，2024 年全球新装的工业机器人超过一半进了中国工厂。极氪宁波工厂用了 800 多台机器人，小米北京工厂每 76 秒就能产一辆车，美的荆州工厂用 AI 把产线响应时间从几小时压到几秒。这些 AI 不是写诗画画，而是做视觉质检、生产调度和预...
推荐理由：这篇不是讲模型，是讲工厂里机器人、调度和质检的落地差距。我会先打个折：正文没披露3万多家智能工厂的具体认定标准，也没说美国18%这个数字的样本来源，所以数据力度要留个心眼。但极氪800多台机器人、小米76秒节拍这些车间数字是实的，对比美国三分之二试点推不向量产，差距感很直观。对看产线落地的人，这篇比模型跑分更有参考价值。
穹彻智能刚完成数亿元A轮融资，领投方是C资本，跟投的还有东南亚互联网平台Sea Limited、普华资本，老股东Prosperity7 Ventures也追加了钱。这家公司2023年11月成立，核心产品叫Noematrix Brain，相当于给机器人装一个能理解指令、自己规划步骤、适应环境变化的“大脑”。目前这个大脑已经用在轮式单臂、轮式双臂和人形双臂...
推荐理由：HKR 三项都踩中了：融资标题本身有海外加注的钩子，正文又补了真机数据量和落地场景，比单纯报一轮钱更有信息量。我会先打个折——估值、收入和客户数都没披露，所以放在 featured 的低位。
黄仁勋在达沃斯论坛上把 AI 产业链拆成五层：能源、芯片与算力基建、云数据中心、模型、应用。他说 2025 年全球风投砸了超过 1000 亿美元，大部分钱流向了 AI 原生公司，重点在应用层和基建层。他举了个具体例子：美国护士缺口大概 500 万，AI 可以先把病历记录和转录这类活接过去。对从业者来说，他传递的信号是瓶颈不只在模型本身，整条基建和人力链...
推荐理由：这篇是黄仁勋在达沃斯的发言，不是产品发布或论文，所以分数不会给到顶。但他说的事够具体：1000 亿美金风投、五层栈结构、500 万护士缺口，而且把 AI 讨论从模型竞赛拽回基础设施和劳动力替代，对从业者有参考价值。我会先打个折，因为终究是高管讲话，不是可复现的结果，但信息量和切入角度都到位，80 分合理。
英国高级研究与发明署（ARIA）从 245 份提案里挑了 12 个项目，给每个团队约 50 万英镑（大概 67.5 万美元），让他们在九个月内做出能独立跑通“提假设—做实验—分析结果—再迭代”这套完整科研闭环的 AI 系统。ARIA 管这叫“AI 科学家”，说白了就是让大模型调用现有工具去干活，人类只负责定方向和监督。这次资助金额比 ARIA 平时给的...
推荐理由：英国 ARIA 这次不是撒概念，是真金白银选了 12 个团队做“AI 科学家”——系统要能自己提假设、设计实验、跑实验、分析结果再循环迭代。我会先打个折：目前获资助的项目主要还是调用现成工具，离全自动实验室还远。正文引了一项外部研究，说大模型代理跑完整科学流程的失败率有 75%，这点先别太激动。真正值得盯的是有没有团队做出可复现的实验闭环，而不是新闻稿里的热度。
这期节目是硅谷101在 CES 现场录的。嘉宾傅盛和硅谷徐老师聊了聊今年展会上的人形机器人热潮。官方数据显示，38 家人形机器人参展商里，有 21 家来自中国。Boston Dynamics 在展会上宣布，Atlas 产品版 2026 年开始交付，计划到 2028 年实现年产 3 万台。但傅盛直接质疑这个量产数字的意义，他认为宣布量产不等于找到了真实买...
推荐理由：这期节目没跟着 CES 人形机器人热潮喊口号，而是拿现场数据和厂商时间表来反问商业化到底走到哪了。我会先打个折，因为这是二手评论，不是一手产品发布，但 H、K、R 三个点都踩中了：标题有反差感，数字能当参考，ROI 的质疑对做机器人落地的人有实际提醒。
今年 CES 来了超过 14.8 万人、4100 多家参展商，中国公司占了将近四分之一，在 AI 硬件和机器人区域尤其扎堆。作者临时决定去现场，结果发现中国厂商已经不只是“便宜量大”的路子——家用清洁机器人在美国市场把 Dyson 和 Shark 的份额抢得很凶，庭院设备也大多来自深圳，外观做得让人看不出是中国品牌。人形机器人展台围满了人，宇树甚至搭了...
推荐理由：这篇是 CES 现场观察，核心判断是：中国科技公司的乐观来自制造和供应链的迭代速度，不是单点技术突破。文章用 14.8 万参会者、4100 多家参展商、中国展商近四分之一这些数字撑住了场面感，也把联想 Qira、Nvidia Vera Rubin、AMD Helios 这些产品拉出来，说明竞争焦点正转向云端和混合 AI。我会先打个折：正文没给出货量、营收或订单数据，所以判断还停在趋势信号层面，但作为行业风向标，这篇值得一看。
何小鹏在 2026 年 1 月 8 日的新车发布会上说，未来最好的 AI 公司都会选择自己定制芯片，这决定了 AI 产品的性能上限。小鹏当天发布的四款新车全部用上了自研的图灵 AI 芯片，其中 Ultra SE 和 Ultra 版本还搭载了第二代 VLA 模型（视觉-语言-动作模型，让车能像人一样理解路况并做出驾驶决策），号称能实现初阶 L4 级辅助驾...
推荐理由：这篇不是空喊口号，而是用4款车、三档芯片配置和欧洲路测把路线图摊开了。我会先打个折：这还只是规划披露，不是已量产交付的事实，所以放在featured里偏保守的那一端。真正值得盯的是“自研芯片+自研模型+自建部署”这条链条，它把性能天花板从供应商手里拿回来了，对行业比单一产品发布更有长期影响。
NVIDIA 在 CES 2026 上宣布，由六颗芯片组成的 Rubin AI 平台已经进入全面量产。最直接的好处是生成 token 的成本能压到上一代平台的十分之一左右。Rubin 的 GPU 在 NVFP4 精度下推理算力达到 50 petaflops，并且通过一个叫 KV-cache 的存储层把性能又提升了 5 倍。另外，他们还发布了一套叫 Al...
推荐理由：HKR-H 成立，因为 Rubin 进入量产状态本身就是信号，不是路线图更新。HKR-K 靠 50 PFLOPS、5 倍吞吐和约 1/10 成本这几组数字撑起来，比口号实在。HKR-R 成立，因为推理经济学和 NVIDIA 的节奏仍然牵动整个行业，不过公司博客的包装感让它到不了 90 分。
NVIDIA 在 CES 上展示了两台桌面设备 DGX Spark 和 DGX Station，能在本地跑 1000 亿到 1 万亿参数的开源模型。DGX Station 有 775GB 的统一内存，可以把模型压缩到 NVFP4 格式，压缩率最高 70%，跑 llama.cpp 时推理速度平均提升 35%。现场还演示了每秒处理 25 万个 token ...
推荐理由：HKR 三项都站得住：桌面跑大模型的 hook 够强，性能数字和演示数据把事实撑住了，而且整件事指向本地开发闭环能不能替代部分云端迭代这个真问题。不过说到底这是英伟达的产品发布，性能证据都来自厂商自己的演示，我会先打个折，所以重要性停在 75 分。
新款奔驰 CLA 会成为美国市场第一辆用上 NVIDIA DRIVE AV 的量产车，今年底交付。这套系统是双架构设计：核心驾驶决策靠一个端到端 AI 模型，同时外面包了一层基于 Halos 的传统安全校验模块，用来兜底。功能上支持点到点辅助驾驶、城市道路导航、主动避撞和自动泊车，后续还能 OTA 升级。不过，博客里没提这套系统要加多少钱、用了哪些传感...
推荐理由：我会先打个折：正文没披露传感器配置、具体价格和 ODD，所以没法判断这套系统到底多能打。但亮点在于量产时间给了，双栈设计把端到端驾驶和传统安全冗余绑在一起，不是纯 demo。对从业者来说，这是看端到端方案能不能过车规安全关的一个真实样本，所以放在 featured 低位。
NVIDIA 在 2026 年 1 月 5 日放出了一批新的开源模型和数据集。语言模型方面，有 Nemotron 系列的新成员，专门做语音、外挂资料库（RAG）和安全对齐；还有一个叫 Alpamayo 1 的模型，正文没具体说它擅长什么。物理 AI 这边，Cosmos 系列更新了 Reason 2、Transfer 2.5 和 Predict 2.5 ...
推荐理由：NVIDIA 这次不是发一篇通稿，而是把 Nemotron、Cosmos、GR00T、Clara 几条线的模型、数据集和工具一起开源了。我会先打个折：所有信息都来自厂商自己，没有第三方验证，实际可用性还得看后续社区反馈。但光看披露的数字——10 万亿 token 文本、50 万条机器人轨迹、100TB 车载数据、45.5 万个蛋白结构——规模确实够大，而且覆盖了代理、物理 AI、自动驾驶和生命科学几个热门方向。具体到模型，Nemotron Speech 做语音、Cosmos Reason 2 做推理、GR00T N1.6 做人形机器人、Alpama...
华为云AI算法创新Lab前主任朱森华2025年10月离职，创办了具身大脑公司“具脑磐石”，两个月内拿到数千万元种子轮融资，投资方包括乐聚机器人等。朱森华是脑神经科学博士后出身，团队想做的是用脑认知启发的方式改造现有的具身智能VLA模型——相当于给机器人视觉-语言-动作模型加一套算法“外挂”，模仿人脑的抽象概念学习和选择性注意力机制，目标是减少对海量数据...
推荐理由：这条值得放进精选。前华为云具身负责人出来单干，拿了数千万种子轮，故事本身就有信息量。公司说用脑认知的思路改VLA，原型数据挺好看：部署效率+40%，数据需求-90%。我会先打个折，因为全是公司自报，没有公开基准测试、客户数或规模化部署数据。正文没披露具体技术细节和验证规模，这点先别太激动。但它的商业路径说得清楚——先做外挂、先打亚太商服和工业场景，海外客户甚至接受只替代50%-70%人力，这个务实程度在具身智能创业里不多见。