6月23日，面向物理智能的具身智能企业正行创新（Striding AI）已完成近亿美元天使轮系列融资。投资方包括多家上市企业，多位国内外知名企业家，以及多家一线投资机构。资本的集中加持，反映出市场对其技术判断与商业路径的认可。

触觉感知的引入，不仅仅是扩展了机器人的感知维度，更使其能够真正“理解”物体特性与环境状态，包括软硬程度、表面纹理、实时受力分布，乃至微小的滑动趋势。这将有助于机器人在非结构化抓取、灵巧操作等复杂任务中，实现从“看得见”到“抓得稳、控得精”的跨越，从而大幅提升机器人在上肢操作方面的智能化水平。

在近期公布的CVPR 2026 WorldArena世界模型赛道评测中，智元（Agibot）自研的Genie Envisioner 2.0（GE 2.0）获得总分第一。

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近日，智在无界BeingBeyond正式发布Being-H-Flash模型产品，不仅完成百TOPS级端侧芯片实时部署，还率先实现了国产芯片与英伟达平台双适配。

Gemini Robotics模型在精细的柔性布料操作、铰接物体精准操控等多样化任务中展现突出能力。研究人员把该模型能力突出的原因归结于：强大的视觉语言模型，具备增强的具身推理能力；针对机器人任务，采用大规模机器人动作数据与多样化的非机器人数据的特定训练方案；专为低延迟机器人控制设计的独特架构。

这一模式的核心驱动力在于“数据飞轮”效应：通过低成本、易推广的技能捕捉手套和目标低于1万美元的亲民售价，Memo能够快速进入成千上万个普通家庭。每个家庭都将可能成为高质量数据的来源，这些真实环境下的操作数据将持续优化其ACT-1模型，而模型性能的提升又进一步增强了产品吸引力，推动更多家庭采用。

从2025年3月首款模型GR00T N1发布，到 2026 年 4 月 N1.7 以 Apache 2.0 许可全面开放商用。GR00T N系列围绕感知与推理能力、动作控制精度与流畅度、数据利用效率、跨本体与场景适配性持续迭代，逐步实现从基础能力验证到工业级实用化的跨越。

芯驰科技精准布局具身智能领域，推出全栈式芯片解决方案：面向机器人“大脑”的SoC、面向“小脑”的智控SoC，以及面向激光雷达、机器视觉、运动中枢、灵巧手和关节模组的E3-R系列MCU。其中，D9-Max小脑芯片和E3119-R关节模组MCU已可提供完整的软硬件开发套件，支持客户快速落地研发。

1、什么是深度学习1.1 基本概念深度学习即深度神经网络学习，其概念源于人工神经网络的研究，是一种特殊的机器学习形式；其目的在于建立和模拟人脑进行分析学习的神经网络，通过模仿人脑的接受和反馈机制来解释数据；深度学习整个过程就是数据采集、数据处理、数据训练和数据优化，最后形成高准确率的识别分类模型；图1. 深度学习、机器学习及人工智能三者关系1.2 多层感知器多层感知器包含三种类型的神经网络层：输入