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该论文第一作者为曹子昂，研究方向主要聚焦于 3D AIGC、Physical AI 与具身智能。论文主要合作者包括来自南洋理工大学的李海天、姚润茂、洪方舟、陈昭熹，以及大晓机器人的刘英豪和潘亮。通讯作者为南洋理工大学刘子纬教授。
6 月 1 日，老黄在 GTC 上用了不小的篇幅讲物理 AI 和具身智能，并重磅发布了 Cosmos 3。英伟达将其定义为面向 Physical AI 的最新前沿模型，也是全球首个完全开放的全能模型，原生具备视觉推理、世界生成和动作生成能力。
8.99万元操作天花板，6月发货，具身智能的「苹果时刻」！中国版Figure，星尘智能自研「AI模型-具身OS-绳驱本体」三位一体架构，用击穿底线的定价，推动Physical AI落地。一句话：今年必Buy！
过去几年，大模型竞争主要发生在 AI 公司之间。但随着 AI 开始从数字世界进入真实设备与物理世界，竞争逻辑正在发生变化。
开普勒机器人前 CEO 胡德波已开启具身智能赛道的第二次创业，新公司名为「索塔无界」。这一次，他选择了一条和开普勒不同的路。索塔无界将在今年夏天展示完整大脑能力，包括世界模型、多模态 VLA 以及 Physica-Claw 机器人操作系统，并在实验室跑通早期商业场景全流程。
AI科技评论独家获悉，卡内基梅隆⼤学机器⼈研究院（CMURI）博⼠后、悉尼⼤学（USYD）⻓聘助理教授WilliamZhi联合创办具⾝智能公司⸺ZenoAI（芝诺机器⼈），致⼒于打造通⽤全栈物理智能（Full-stackPhysicalAI），提供可靠的全⾝灵巧操作解决⽅案。
如何创建大规模的Physical AI数据，来加速Physical AI开发者的进展。我们采取的方法，本质上是用算力去换数据；
一年前，DeepSeek R1 横空出世，人们才意识到，真正让模型产生推理能力质变的，不必是更大的预训练规模 —— 后训练，用强化学习、过程奖励、闭环反馈，以极低的代价解锁了原本需要数倍算力才能触达的能力边界。
今天凌晨，Physical Intelligence发布了全新的VLA模型π0.7，狠狠敲了世界模型一记闷棍。π0.7第一次在机器人领域证明了Compositional Generalization（组合泛化），且VLA。
质量和成本只能二选一？通过大脑+小脑分层、场内+场外双轮驱动，数据堂给出了具身智能数据难题的解。