这场持续一小时左右的圆桌，讨论了世界模型最值得关注的几个话题，呈现出行业现阶段代表性的共识和分歧。

1、江南娱乐 回到开头那个问题——这几家头部模型厂，为什么都在Infra这件事上点了头——答案可能并没有那么复杂。

一刚一柔，两场「极端考试」 自苏度亮相以来，外界一直在追问同一个问题—— WAIC现场的亚毫米精密装配与双手柔性打包，就是苏度对此的正面回应。江南娱乐像做手术，有风险，但不做人就濒危了。

2、小伙辞职后与女友骑摩托横跨亚欧，一个月骑行万余公里到法国，“外国人夸我们很厉害”

这些能力，得益于机器人装的同一套“眼脑手”组件，由梅卡曼德机器人开发。

3、再见了妈妈，我要去粤西吃席

近日，全球具身智能领域关注度最高的公开榜单之一Evo-SOTA更新排名。

4、朱芳雨离队原因出炉，接班人已经到位，张皓嘉被摆上货架，徐杰也有可能离开

你能消费，但你无法介入。

5、2026数博会将设五大板块、二十余场行业交流活动 汇聚全球数据领域前沿实践

其他应用同样存在，只是规模相对更小。

在这个高频、刚需、ROI（投资回报率）清晰且极易实现全球化复制的赛道上，中国厂商不仅占据了主导地位，更在开启一场深刻的产业革命。

此次展出的叠盒封胶、衣物整理与行李箱收纳，均涉及多种基础技能的组合调用。

6、世界杯第二轮定调：强队集体苏醒、伪黑马褪去光环，夺冠格局明朗

梅卡曼德展示了自研的Mech-GPT多模态大模型，可以接受自然语言、图像等多模态指令。

比如，面对一个软杯，机器人会先预测它受力后的形变，再决定从哪里接触、该用多大力。

7、马拉松参赛名额分配，真的有那么多猫腻吗

时代变了，联想也变了 时隔20年锚定世界杯，联想的品牌升级逻辑也已经全然革新。

△AI生成 与大模型的语料训练相比，机器人学习所需的真实经验，其实要比文本数据难攒得多，而且哪怕数据规模上去了，机器人也可能被「教坏」。

8、猛的！湖人一年300万签下布朗尼大哥！

当下教育数字化已走完信息化、数字化两大阶段，但教育仍深陷质量、成本、规模难以兼顾的“不可能三角”：传统自适应工具、通用大模型仅停留在内容分发表层，只能完成答题响应、习题推荐，无法仿真学习者内在认知逻辑，难以破解统一教学与异质认知的核心矛盾，行业亟待从“信息传递”迈向“认知仿真”。

再往外，乐聚和吉利的合作开始把模型、本体、导航和具体业务流程接起来。

我在企业工作40年，得益于长期工作上的沟通联系，对行业协会也比较熟悉，曾担任过世界水泥协会主席，结合长期的工作实践和研究，我们认为行业协会在反内卷中要充分发挥三大重要作用。

9、科协年会连开三场具身智能论坛，聚焦AI落地物理世界新路径

” 韩涵透露，出海是中数睿智建立新增长曲线的必选项，未来，中数睿智会聚焦“一带一路”共建国家开启国际化战略。

后续Memory Bank也将支持跨应用、跨设备、跨Agent共享长期记忆，并把授权、管理、删除做成完整能力，让记忆始终握在用户自己手里。

10、抖音直播：严打“违规诱导消费”，今年以来已处置超34万个直播间

Szegedy当即接了一句： 这是个高风险的赌注。

” 转折点来自平台。

1、王伟忠回应大S遗产继承风波，称“外面的人都在捕风捉影”

一则来自格温。

2、瞄准备孕、怀孕人群的牙膏，是新刚需吗？

几年前参加AI大会，大家谈论最多的是参数、算力和榜单；而如今，AI已经会写论文、做数学证明、生成蛋白质构象，还能用一群智能体模拟社会。

3、哈市发布山洪及中小河流洪水气象风险预警

基于这一行业趋势，商汤大装置率先提出TPW（Tokens Per Watt）指标，以单位电力成本（综合考虑不同时段的电量、电力价格）创造Token产出衡量AI生产效率，推动AI基础设施从关注“节能”迈向关注“高效产出”。WAIC 2026｜从车载智能看物理AI落地：感知、决策和控制而且翻一下老马的财富变迁史，你更是会被他身价上涨的速度吓一跳。

4、2026怡宝中超联赛第18轮 北京国安客场对阵上海申花比赛延期公告

其中，两条关键主线正在形成。

5、马拉松居然不提供一次性纸杯！那还办什么赛啊

没有大量机器人部署，就没有足够真实数据；没有真实数据，机器人又很难快速提升。

6、传播台风谣言！绍兴陈某，被处罚！

并且依托商汤大装置FDE专家体系标准化交付流程，最快一周即可完成部署上线。

Magic-VLA K02能够根据实时视觉信息动态选择抓取位置，持续调整作用力度、动作角度和执行轨迹，连续完成平铺、压边、对折、收角及规整。

小红书男用户李魏告诉《中国企业家》，他使用小红书的核心逻辑是“遇到问题就打开搜索”，租房、学术问题、生活常识，几乎什么都在上面搜。

7、半年报里看广东新质生产力：AI、信息服务激活产业增长动能

一个比较重要的信号是，生活场景的具身demo不再fancy，但更practical。

过去几十年，人机交互停在离身的符号层面。

8、53岁李冰冰与妹妹度假，李雪身材火辣五官精致，完全不输明星姐姐

产品能否延长体验时长、促成社交分发甚至多语种译配出海变现，并形成次日打开习惯，决定了其能否真正融入生活场景。

物理AI没有这个历史红利。

Layer 1：表达层Expression Layer 数据：数十亿条社交平台原生语料 目标：构建语言风格向量 → demographic/psychographic特征的高维映射 技术本质：这是一个有监督的representation learning任务。

他们强调，800余个场景，不是800个项目的拼接，而是一套平台级能力，加上跨行业沉淀的行业本体资产。