Dexterity-BEV通过将多来源机器人数据统一到三维空间，解决了具身智能面临的数据混乱问题。这一方法对齐了视觉和动作，整合了时间差异，提升了模型的泛化能力，标志着具身智能从数据堆积阶段进入数据秩序阶段，为行业规模化奠定基础。

昆仑行是一家新成立的具身智能公司，目标对标特斯拉人形机器人，专注于“本体+大脑”技术。创始人任庚和郎咸朋拥有丰富的商业和技术背景。公司位于北京亦庄，获得了顶级投资和政策支持。尽管启动迅速，具身智能仍处于早期探索阶段，面临技术和市场挑战。

原力灵机与Atomix合并，专注于具身智能中的“Picking”任务，通过真实场景生成大量数据，推动模型迭代。此合并将数据与模型整合，形成闭环，助力具身智能行业发展，成为行业转型的关键支点。

地平线创始人余凯通过投资多个具身智能公司，支持离职员工创业，形成良好生态。尽管面临人才流失，余凯通过建立合作关系和投资，增强地平线在行业中的竞争力，力求成为机器人时代的基础设施提供者。

文章讨论了具身智能的概念，通过组装小机器狗的过程，探讨了传感器、舵机控制和云端AI对话的实现。作者强调了AI与物理世界结合的复杂性，涉及感知、空间和动作等基本概念。小机器狗能执行简单指令，但缺乏空间感知能力，未来需整合更多传感器和算法以提升智能水平。

四足机器人逐渐进入家庭市场，销量超过2.5万台，显示出其在具身智能领域的潜力。相比人形机器人，四足机器人更安全、适应性强，满足家庭陪伴和交互需求。蔚蓝科技专注于消费级四足机器人，积累了大量用户数据，推动技术进步，为未来人形机器人奠定基础。

戴盟机器人完成亿元A轮融资，专注于具身智能中的触觉技术。新任首席AI科学家原玮浩表示，触觉是理解物理世界的关键，团队将重点发展物理世界模型。戴盟通过外发数据采集网络，解决触觉数据采集和多模态对齐问题，推动行业标准化。

卧安机器人发布了OneModel 1.7 FrontoStria-RL，该模型通过隐式传导机制将世界模型与动作执行连接，提升了家庭机器人在真实环境中的操作能力。其在标准评测中的成功率达到99%，显示出在家庭场景中的应用潜力。OneModel通过真实数据的持续反馈不断进化，推动家庭机器人向可靠工作迈进。

跨维智能在全球权威评测榜单WorldArena中获得第一名，超越英伟达和谷歌。其模型DSCFuncWorld在Track 2赛道表现优异，展现了强大的数据生成和策略评估能力，证明了其在具身智能领域的技术实力。跨维智能致力于推动具身智能的实际应用。

橡木果机器人公司采用自下而上的方法，通过与物理世界的互动使机器人自主学习。其核心模型Natus实现零数据冷启动，具备毫秒级响应能力，适应不同硬件。Magis模型通过触觉数据增强视觉理解，降低训练数据需求。公司在工业柔性生产中取得商业成功，目标是成为具身智能领域的基础。

本文探讨了机器人在家庭环境中折叠衣物的挑战与技术进展。叠衣服是一项复杂的柔性物体操作任务，考验机器人的感知、控制和执行能力。招商局狮子山人工智能实验室通过LiOS平台，结合仿真与真实环境，提升了机器人在多种衣物和状态下的折叠能力，并计划开源相关数据与技术，以推动具身智能的发展。

上海创智学院的罗剑岚团队发布了全球最大规模的开源预训练具身世界模型τ0-WM，使用了17800小时的真机遥操作数据。该模型通过评估多个候选动作，提升了机器人在复杂任务中的成功率，推动了预训练与后训练的结合。

自变量机器人团队发布了全球首个事件级预测模型WALL-WM，旨在提升机器人理解和执行动作的能力。该模型通过将预测单位从时间帧转为语义事件，使机器人更灵活地应对物理世界的变化。WALL-WM结合视觉、语言和动作信息，增强了机器人在复杂任务中的泛化能力。

宇树科技在科创板IPO上披露了增速放缓、竞争加剧和研发投入不足等风险。尽管面临挑战，工业物流和智慧制造领域仍具备巨大发展潜力，中国的制造体系和AI基础设施为人形机器人产业提供了成长空间。

极佳视界推出了具身智能机器人拾光S1，计划在家庭场景中部署100台。该机器人采用轮臂设计，专注于家庭日常任务。公司展示了“双金字塔”技术体系，解决了数据和算法瓶颈，预计在12个月内实现物理AGI突破。团队背景强大，融资成功，未来将关注家庭数据闭环和模型迭代进展。

云鲸创始人张峻彬强调企业规模与组织效率的匹配，主张提升内部管理，避免盲目扩张。尽管线上销售下降，云鲸线下增长显著，已调整策略专注于产品研发。他认为产品与营销需协同，推动公司向具身智能发展，同时保持低调以确保产品质量。未来，云鲸将探索空间清洁技术，逐步实现家庭机器人愿景。

蚂蚁灵波科技首席科学家沈宇军在2026中国AIGC产业峰会上指出，AI 2.0将从数字世界转向物理世界，强调数据的重要性。他认为机器人行业面临数据短缺，未来需结合VLA和世界模型，推动具身智能的发展。灵波致力于成为机器人时代的“安卓系统”，通过标准化数据和智能化操作提升机器人应用。预计到2028年，具身智能将快速发展。

摩尔线程发布了MT Lambda，这是首个全栈国产化的具身智能仿真平台。该平台通过仿真训练机器人，实现了Sim-to-Real的验证，整合了物理、渲染和AI引擎，显著提升了机器人训练的效率和真实感，标志着国产GPU在具身智能领域的重大进展。

中国具身智能领域正经历人才外溢，许多创业者来自华为。华为背景的公司如智元机器人和它石智航迅速崛起，获得大量融资。外部政策支持和成熟供应链降低了创业门槛，吸引了大量技术人才，推动了创业潮的集中爆发。