FutureX · 记录未来如何发生

今日要点

· 美国 NHTSA 向全体 robotaxi 运营商下最后通牒：月底前交出妨碍急救的整改方案

· 中国移动 1.24 亿元采购 400 台人形，智元拿 7800 万、宇树拿 4605 万

· 银河通用 2.36 亿元中标宜宾高铁站，500 台机器人刷新单笔采购纪录

· 字节跳动探索自动驾驶，由 Seed 世界模型团队操刀，官方否认有业务计划

· 韩国 Holiday Robotics 融资 1550 亿韩元，刷新该国 A 轮融资纪录

B-spline Policy：把动作参数化成连续曲线，操作策略推理提速 · manipulation

操作策略的实时性瓶颈之一在于逐步预测离散时间动作块，计算量随步数线性堆叠。MIT 的 Antonio Torralba 等人提出 B-spline Policy（BSP）：不再预测离散动作序列，而是直接预测一条由节点与控制点定义的连续 B 样条曲线参数，动作从曲线上采样得到。这个表示可以无缝接进现有的策略学习管线（diffusion policy、ACT 等都能改造），在保持成功率的同时显著压缩推理开销——把"加速"这件事从模型压缩挪到了动作表示层。^[1]

Learning from Hindsight：让 VLA 后训练的样本效率提升 5 倍 · vla

用 RL 后训练 VLA 的最大成本是真机 rollout——每一次策略更新都要烧掉昂贵且缓慢的真实交互数据，失败的 rollout 通常直接丢弃。这篇把 hindsight relabeling（事后重标注）引入 VLA 的 RL 后训练：失败的 rollout 并非无效，而是按它实际完成了什么任务来重新打分复用。结果是样本效率提升 5 倍，并在 LIBERO 的分布外任务上跑赢了稠密进度奖励基线。^[2]

BeyondSight：给端到端自动驾驶补上"物体恒存" · autonomy

多数端到端驾驶系统把"目标是否存在"隐式绑定在"当前是否被观测到"上——一辆车被前车长时间遮挡，它在系统眼里就会逐渐淡出乃至消失，下游预测与规划因此丢掉关键交通参与者。多伦多大学 Waslander 组的 BeyondSight 把存在性与可观测性解耦，跨时间维持持久的目标假设；同时放出 nuScenes-Permanence，为长时遮挡下的驾驶评测提供带可观测性条件的监督与基准。^[3]

PanoWorld：用全景的旋转等变性，解世界模型的长程记忆难题 · world-model · HF↑7

视频世界模型跑久了会"忘记"走过的地方——回头看时场景已经漂移。PanoWorld 利用全向表示的旋转等变性质：把旋转当成隐式几何变换，从而把相机轨迹简化成固定朝向下的平移，再用 Dense Panoramic Ray-Conditioning 与几何感知的记忆增强来维持长程一致性。HF 社区热度 ↑7，是今日世界模型方向讨论度最高的一篇。^[4]

CD-LAM：世界模型的"动作可控性"，其实被数据偏差污染了 · world-model

动作条件世界模型（ACWM）要学会"给定动作、预测未来画面"，但动作标注数据昂贵，于是业界普遍用潜动作模型（LAM）从无标注视频里反推动作——问题是这样学到的潜动作混入了大量与真实动作无关的伪相关。CD-LAM 从因果去偏的角度重构了这条链路，潜动作可控性、下游动作跟随、视觉保真度全面提升，且只需 6k 步微调、真机动作适配更新量减少 12 倍以上。^[5]

TactiDex：灵巧操作的评测该看接触，而不是看动作像不像人 · benchmark

当前人手到机器人手的迁移管线主要复制运动学轨迹，结果是"动作模仿"而非"物理接触"——手势看着像人，接触力和抓握稳定性却对不上。TactiDex 是一个真机触觉引导的评测基准，把评价标准从运动学相似度推到接触层面的类人程度；配套的 TactiSkill 框架用三分量触觉奖励，把触觉信号当作结构化的学习信号而非事后校验。灵巧手正在量产，评测口径的收紧比再多几个自由度更要紧。^[6]

边缘 VLM 的能耗大头不是"看"，而是"说" · benchmark

VLM 是具身智能的感知骨干，业界的效率优化几乎都押在削减视觉 token 上，默认"看图"最费电。这篇做了首个端侧 VLM 推理的系统性能耗剖析，结论反直觉：真正的能耗瓶颈是模型输出了多少字，而非它看了多少像素。对要把 VLA 塞进机器人本体、算力和电池都紧张的团队，这直接改变优化的优先级。^[7]

VLANeXt：构建强 VLA 模型的配方研究 · vla

ICML 2026 接收。上交大与南洋理工系统性地做了 VLA 训练配方的消融，给出若干可直接落到工程上的发现——其中最反直觉的一条是：VLM 与 policy module 之间用 soft connection 连接，效果略优于当前常见的 loose coupling 与 tight coupling 两种极端。对正在自研 VLA 架构的团队，这类配方级结论比又一个 SOTA 数字更有用。^[8]

Holiday Robotics（韩国）｜ A 轮 ｜ 1550 亿韩元（约 8.5 亿元）｜ 估值 7000 亿韩元 · humanoid

IMM Investment 领投，Stonebridge、Atinum 等老股东加注，SL Investment、KB Investment 新入局——最值得注意的是韩国开发银行与韩国产业银行两家政策性金融机构同步参与 A 轮，这是国家产业资金直接下场为初创背书。刷新韩国初创企业 A 轮融资纪录。公司走的是"工业优先、轮式落地"路线：核心产品 FRIDAY 身高 176cm、自重 115kg、全身 64 个自由度，靠 66kg 重型底盘压低重心，支持热插拔电池连续作业。量产表排得很激进——2026 下半年商业化交付、全年 100 台，2027 年提到年产 1000 台，长期目标把单台价格压到 1 亿韩元（约 55 万元）。创始人宋基永是工业 AI 视觉连续创业者（前 Sualab），不是实验室出身。⚠️ 量产节奏为厂商规划^[22]

零差云控（深圳）｜ C++ 轮 ｜ 数亿元 · hardware

同创伟业领投，国泰君安创新投资跟投，老股东华控基金追加。这家做一体化关节模组与磁性编码器的公司，截至 2026 年 6 月关节模组累计出货超 5 万套、客户超 2000 家，是国内该细分领域出货量最大的企业。技术上走双编码器全闭环路线（电机端与减速机输出端各一颗绝对值编码器），重复定位精度 ±7 角秒。人形机器人已贡献超三成营收，2025 年公司营收同比翻番。本轮资金主要用于扩产——目标把年产能从数万套提到 10 万套以上。^[23]

清研精准 ｜ B2、B3 系列 ｜ 数亿元 · hardware

由装备制造领域的国机产业基金领投，另有六家车企联合加注——车企集体下注零部件供应商，是今年具身产业链上游的一个高频信号。^[24]

珞博智能 Robopoet ｜ Pre-A 轮 ｜ 亿元级 · adjacent

华映资本与广和通联合领投，涂鸦智能跟投，老股东红杉中国、金沙江创投继续加码。做陪伴机器人，产品此前借华为渠道走量。陪伴赛道今日另有一条参照——市面仿生陪伴机器人价格从 1.58 万到 99 万，价差 60 倍，产品定义远未收敛。^[25]

新奇机器人 Nexforce ｜ A+ 轮 · hardware

福然德、吴中金控、雉荟投资、宁波天使引导基金参投。这是该公司自 2025 年底启动市场化融资以来半年内的第三轮，依托力星股份的材料与传动基础，做"材料—传动—模组"一体化的人形核心执行部件。^[26]

云幕智造（苏州）｜ Pre-A 轮 ｜ 数千万元 · humanoid

力传感器上市公司柯力传感战略投资。团队出身航天太空机械臂，本轮同步发布 60kg 双臂重载人形机器人，主攻制造场景。公司自述营收结构将向工业、文旅"四六开"演化。⚠️ 单方口径^[27]

Oversonic Robotics（意大利）｜ 意法半导体入股 · humanoid

STMicroelectronics 确认入股这家意大利人形机器人初创，其 RoBee 人形面向工业与医疗场景。资金将投向技术平台开发、制造能力与产能扩张。欧洲人形本体公司稀缺，芯片巨头以产业资本身份入场，是欧洲从旁观者转向参与者的一个具体动作。^[28]

影智 XBOT ｜ B 轮 ｜ 3-5 亿元 · adjacent

香港简坤资本出资，政府基金、美元基金及产业方联合参与，为连续完成的两轮之一。做通用餐饮具身机器人。同一天商用咖啡机器人公司咖爷也拿到融资——两笔近 10 亿元资金同时砸向餐饮场景，说明资本正在为"人形做不了、但确定有人付钱"的窄场景重新定价。^[29]

中国移动 1.24 亿元采购 400 台人形机器人，智元、宇树分食 · humanoid

这是国内公开的最大单笔人形机器人订单。中国移动采购与招标网的中标公告显示，全尺寸人形标包由智元以 7800 万元中标，含 200 台全尺寸双足机器人及 100 套语音套件、100 只五指灵巧手、100 个深度相机、100 个激光雷达；小尺寸人形及灵巧手配套标包由宇树以 4605 万元拿下，同样是 200 台。关键细节藏在采购口径里——公告写的是"代工服务采购"，锁定的是持续三年的产能，而非一次性买断。采购主体中移（杭州）信息技术为中国移动全资子公司，采购目的写明是研究基于大模型的通用人形机器人人机交互关键技术：运营商买的是"身体"，要留在自己手里的是"大脑"和 200 台机器人跑出来的真实数据。智元通用业务部总裁王闯回应交付压力称"没啥压力"，客户按场景分批提货。冷静地看，400 台放在两家的万台级产能面前体量不大，真正的考验是这批机器人上岗后能否稳定运行；但它把人形采购从科研机构、车企产线试点，推进到了运营商级系统性采购这一档。^[30]

银河通用 2.36 亿元中标宜宾高铁站，500 台机器人刷新单笔采购纪录 · embodied

宜宾市高铁南片区合创能源管理有限公司的《具身智能本体及相关设备采购项目》中标候选人公示显示，北京银河通用以 2.3592 亿元报价成为第一候选人，采购规模为 500 台具身智能机器人本体及配套设备，预算 2.57 亿元——刷新 2026 年以来具身智能机器人单笔采购金额纪录。轮式机器人将用于高铁站巡逻、引导、清洁，并向物流搬运、终端零售延伸。值得注意的是买方身份：宜宾城投平台与五粮液集团旗下新能源平台的合资公司，即地方国资产业平台——具身机器人的核心买家正从高校科研机构转向地方政府平台与大型央国企。这是银河通用一个月内的第二笔大单（6 月刚中标台州 3917 万元项目）。公司在宜宾已形成闭环：去年 9 月西南具身智能训练中心落地、70 台数采机器人部署，同月成立宜宾本地公司，如今拿下大规模采购。悬念在交付——12 个月的交付周期里能否保持规模化量产的一致性，是尚未验证的工程挑战。^[31]

智元 8 台精灵 G2 承接 3C 质检整条产线，连续 6 天作业 1.7 万余次 · humanoid

《金融时报》头版报道智元灵犀 X2，切口是中国用人形机器人应对制造业劳动力缺口。报道整理的落地数据：某 3C 平板代工厂由 8 台精灵 G2 承接完整质检产线，连续 6 天作业 17000 余次，作业成功率 99.99%；新能源整车工厂参与量产装配，重复定位精度 ±0.1 毫米。这组数字的意义在于时长而非峰值——连续多日的产线稳定性，正是把"演示态"和"部署态"区分开的那条线。⚠️ 厂商口径^[32]

星动纪元二季度启动千台级交付，物流中心作业效率达人工 85% · humanoid

公司称 2026 年第二季度开启千台级机器人批量交付，产品已在十余个物流中心实现常态化作业，部分场景作业效率达到人工的 85%、可 24 小时不间断运行。85% 这个数字比"接近人类"之类的表述有用得多——它意味着在这些场景里，机器人还没到替代的临界点，但已经进入了可以算经济账的区间。⚠️ 厂商口径^[33]

百度萝卜快跑进军韩国，全球累计乘坐量超 2000 万人次 · autonomy

萝卜快跑将业务拓展至韩国市场，同时披露全球累计乘坐量突破 2000 万人次。同日，香港正加快自动驾驶测试、百度在港试点扩容。中国 Robotaxi 出海的节奏，正好撞上美国监管收紧（见产业动态首条）——海外市场的合规窗口，此刻比技术窗口更值钱。^[34]

Komatsu 自动驾驶矿卡累计部署突破 1000 台 · industrial

小松的无人矿用卡车车队规模跨过 1000 台。另一条同向的消息来自西澳——一支后装改造的 HD1500 自动驾驶卡车车队开始日班无人作业。矿山是自动驾驶最早跑通经济账的封闭场景，而"存量车后装改造"这条路径，比整车换代便宜得多。^[35]

越疆与星星充电达成战略合作，具身机器人落地汽车充电场景 · embodied

越疆的具身智能机器人将进入星星充电的充电站场景。自动充电是操作类机器人少见的"任务边界清晰 + 重复度高 + 有人不愿干"的组合——枪口对接的精度要求真实存在，但场景结构化程度远高于家庭。^[36]

美国 NHTSA 向全体 Robotaxi 运营商下最后通牒：月底前交出妨碍急救的整改方案 · autonomy

美国国家公路交通安全管理局局长 Jonathan Morrison 向交通部 Standing General Order 名单上的每一家自动驾驶开发商发出正式指令，要求就"robotaxi 妨碍急救人员"这一问题提交解决方案，期限为本月底。信中未点名任何公司，但导火索很明确：7 月 4 日金门大桥烟花夜，旧金山北部走廊被人流堵死，多辆 Waymo 卡在拥堵中，其中数辆因怠速耗尽电量被拖走。旧金山市议员 Bilal Mahmood 已宣布将去函要求市应急管理局、消防局与交通局说明当晚自动驾驶车辆对交通与急救的影响。这一纸指令真正的分量在于定性——它把"应对紧急救援"从边缘案例重新归类为基线能力，也就改写了什么才算一套合规的自动驾驶系统，而合规成本直接落在已经规模部署的运营商头上。耐人寻味的是同一周的另一个信号：2026 年监管议程提议修改 FMVSS，为不设方向盘和踏板的车型（Tesla、Zoox 正在走的设计方向）扫清障碍。对已部署车队收紧行为要求、对未来车型放松设计约束——两个方向相反的联邦信号叠在一起，受益的是那些扛得住短期合规成本、又有能力游说长期硬件松绑的重资本玩家。同日 Uber 的 Robotaxi 游说与 Waymo 正面相撞，华盛顿特区议会也将就自动驾驶立法展开辩论。^[37]

字节跳动探索自动驾驶，由 Seed 世界模型团队操刀 · world-model

36 氪独家：字节正探索进入自动驾驶，项目由 Seed 组织下周畅的世界模型团队负责，业务方向指向无人物流，归属火山引擎的汽车行业线。周畅 2024 年加入字节负责多模态大模型，管辖范围逐步扩张——去年视觉生成业务并入，今年 Seed Robotics 团队也直接向他汇报，如今已覆盖多模态大模型、世界模型、视觉生成与具身智能。字节此前已与头部自动驾驶团队做过业务接触，并向多名智驾人才发出 offer。公司对此回应：在物理 AI 等前沿方向有大量早期研究，但没有做智能驾驶业务的计划。技术上这条路径是自洽的——世界模型要理解物理世界、预测未来状态，自动驾驶恰恰吃这套能力；今年吉利、Momenta、小米、轻舟智行等已陆续聚拢到世界模型旗下，包括部分曾经的 VLA 派。⚠️ 媒体报道，公司否认^[38]

软银 × 安川电机 × NVIDIA：在 GPU 云上跑通 Physical AI 全流程，演示可变形物体操作 · world-model

软银与安川电机联合 NVIDIA，用软银在建的"AI 数据中心 GPU 云"作为 Physical AI 开发平台，演示了安川开发的可变形物体操作系统。传统机器人控制默认目标物的形状与位置是已知的，因此绳、布、袋这类每次形态都不同的柔性物体一直是难点；安川用 VLA 直接从视觉与任务指令生成动作来识别、抓取和操作它们。平台侧接入了 NVIDIA Omniverse 仿真库、Cosmos 开放世界模型与 Physical AI Factory Blueprint，把动作数据采集 → 模型训练 → 仿真评估 → 真机部署这条链路打通成一条流水线。软银的目标不是卖机器人，而是把 Physical AI 的开发门槛降到"不是机器人专家的工程师也能用"——这是云厂商在具身赛道的典型站位。^[39]

特斯拉拆掉 Model S/X 产线改建 Optimus，AI 负责人称"要填的鞋很大" · humanoid

特斯拉已拆除弗里蒙特工厂的 Model S/X 生产线，腾出的空间改建为 Optimus 产线。AI 负责人 Ashok Elluswamy 就此表态称 Optimus "有很大的鞋要填"——用一条曾经的旗舰车型产线换人形机器人产能，这个动作本身比任何 demo 都更能说明特斯拉的资源排序。⚠️ 表态口径^[40]

三星拿到特斯拉 AI5 自动驾驶芯片图纸，明年正式量产 · hardware

三星已获得特斯拉 AI5 自动驾驶芯片的设计图纸，计划明年量产。AI5 是特斯拉 FSD 与 Optimus 共用的下一代算力底座，代工落到三星，意味着这条 Physical AI 的核心供应链进一步从台积电单点分流。^[41]

LG 电子成立机器人事业中心，把机器人拉成独立增长引擎 · industrial

LG 电子新设 Robotics Business Center，业务覆盖家庭、办公与工厂三类场景。放在同日的另外两条韩国消息里看更清楚：韩国政府承诺以财政与基建全力支持半导体与 AI 机器人，并将迅速推动相关立法；Holiday Robotics 的 A 轮有两家政策性银行直接出资。财阀、初创、国家资本三线同时启动。^[42]

现代汽车工会罢工，诉求之一是"机器人抢工作"的岗位保障 · industrial

现代汽车工人因奖金与机器人相关的岗位保障问题发起罢工。这是产业叙事里少见的另一面——当人形与工业机器人被算作产能与估值时，产线工人正把它写进集体谈判的条款。德国工业界 2025 年流失 12.4 万个岗位的统计里，人形机器人也被列为诱因之一。这类摩擦会越来越频繁地出现在落地路径上。^[43]

广东发布工业机器人全链条可靠性管控团体标准 · industrial

广东省发布《工业机器人产业链可靠性控制与质量提升指南》，被称为填补行业空白——把可靠性要求从整机延伸到全产业链条。国内机器人产业的政策抓手正在从"补贴产能、办赛办展"转向"定质量口径"，这对上游零部件厂是实打实的合规成本，也是把低价劣质产能挤出去的筛子。^[44]

上纬新材发布启元 T1：轮足人形与四足两种形态自动切换 · humanoid

启元 T1 将在 WAIC 2026 首发，基于同一本体实现轮足人形与四足两种形态的自动变形切换，锚定家用消费场景。跳出固定形态是个有意思的设计方向——但可变形结构必然带来关节数、重量与可靠性的代价，展台上的切换动作和家里跑三个月是两回事。⚠️ 演示口径^[45]

[1] Xiaoshen Han et al.（MIT 等）· arXiv 2607.09648 https://arxiv.org/abs/2607.09648

[2] Iris Xu et al.· arXiv 2607.09042 https://arxiv.org/abs/2607.09042

[3] Sandro Papais et al.（University of Toronto）· arXiv 2607.09138 https://arxiv.org/abs/2607.09138

[4] Haoyuan Li et al.· arXiv 2607.09661 https://arxiv.org/abs/2607.09661

[5] Yufan Wei et al.· arXiv 2607.09185 https://arxiv.org/abs/2607.09185

[6] Suting Ni et al.· arXiv 2607.09190 https://arxiv.org/abs/2607.09190

[7] Junfei Zhan et al.· arXiv 2607.09520 https://arxiv.org/abs/2607.09520

[8] 上交大 × 南洋理工 · ICML 2026 · 解读：Ru-hulu的具身智能分享会 原文

[9] arXiv 2607.08877 https://arxiv.org/abs/2607.08877

[10] GenVid2Robot 用刚体几何一致性把生成视频转成可执行的真机轨迹 arXiv 2607.09191 https://arxiv.org/abs/2607.09191

[11] PhysV2A 以可达性门控 + 语义掩码约束补全视频到动作的可行性 arXiv 2607.09365 https://arxiv.org/abs/2607.09365

[12] arXiv 2607.08857 https://arxiv.org/abs/2607.08857

[13] DemoBridge 把单目 RGB 立体录像转成物理校验过的机械臂轨迹 arXiv 2607.09519 https://arxiv.org/abs/2607.09519

[14] arXiv 2607.08974 https://arxiv.org/abs/2607.08974

[15] OpenLongTail 开源了面向长尾驾驶场景的生成式数据引擎 arXiv 2607.09655 https://arxiv.org/abs/2607.09655

[16] arXiv 2607.09629 https://arxiv.org/abs/2607.09629

[17] arXiv 2607.09557 https://arxiv.org/abs/2607.09557

[18] arXiv 2607.09455 https://arxiv.org/abs/2607.09455

[19] 高德 ABot-World Studio 原文

[20] DexJoco 原文

[21] 智元灵心社区（LinkSoul） 原文

[22] 来源：具身涌现 原文

[23] 来源：具身元 原文

[24] 来源：36氪 https://m.36kr.com/p/3893535788890760

[25] 来源：机器人前瞻 原文

[26] 来源：第一机器人 原文

[27] 来源：新华日报财经 原文

[28] 来源：阿西莫夫的机器人 原文

[29] 来源：极智厨房说 原文

[30] 来源：51智选机器人 原文

[31] 来源：芯流（搜狐）https://m.sohu.com/a/1049686865_121608821?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334

[32] 来源：中星智云 原文

[33] 来源：机器风潮 原文

[34] 来源：汽车之家 https://chejiahao.autohome.com.cn/info/24886071

[35] 来源：TechnoSports https://technosports.co.in/komatsu-hits-1000-autonomous-mining-titans/web-story/

[36] 来源：观点网 https://www.guandian.cn/article/20260713/573055.html

[37] 来源：Silicon Canals https://siliconcanals.com/sc-n-the-federal-regulator-just-told-every-robotaxi-operator-to-fix-emergency-response-failures-by-months-end-and-the-quieter-rule-change-happening-alongside-it-reveals-who-actually-wins/

[38] 来源：36氪 https://eu.36kr.com/en/p/3893815451417347

[39] 来源：SoftBank（官方）https://www.softbank.jp/en/corp/news/press/sbkk/2026/20260713_01/

[40] 来源：InsideEVs https://insideevs.com/news/801412/tesla-model-s-model-x-factory-teardown/

[41] 来源：汽车之家 https://chejiahao.autohome.com.cn/info/25963171?reply=reply

[42] 来源：Passionate In Marketing https://www.passionateinmarketing.com/lg-electronics-establishes-robotics-business-center-to-accelerate-future-growth/

[43] 来源：NDTV Profit https://www.ndtvprofit.com/business/hyundai-motor-workers-strike-over-bonuses-robot-job-security-11764190

[44] 来源：21财经 https://m.21jingji.com/article/20260713/herald/4493b7ca2fb5d64ee21ce3ab5784c069.html

[45] 来源：具身之家Robots 原文

[46] 美的威灵 · 减速机产能 https://www.163.com/dy/article/L1ODNV3S05568W0A.html

[47] 灵心巧手 · 灵巧手产能与定价 原文

[48] DEEPX × 安富利 https://en.prnasia.com/releases/apac/deepx-expands-apac-footprint-through-distribution-agreement-with-global-technology-distributor-avnet-540505.shtml

FutureX · 记录未来如何发生

素材来源多方媒体/网络新闻