DreamZero证明了预训练视频扩散模型可以成为机器人通用基础模型的优秀底座。通过联合建模视频与动作，它使机器人能够从海量互联网视频中继承通用的物理时空先验，大幅降低对真实机器人训练数据的依赖，实现高效的通用技能学习与泛化。

DreamZero证明了预训练视频扩散模型可以成为机器人通用基础模型的优秀底座。通过联合建模视频与动作，它使机器人能够从海量互联网视频中继承通用的物理时空先验，大幅降低对真实机器人训练数据的依赖，实现高效的通用技能学习与泛化。

DreamZero证明了预训练视频扩散模型可以成为机器人通用基础模型的优秀底座。通过联合建模视频与动作，它使机器人能够从海量互联网视频中继承通用的物理时空先验，大幅降低对真实机器人训练数据的依赖，实现高效的通用技能学习与泛化。

MEM 的出现，绝不仅仅是给 VLA 模型打了一个 “记忆补丁”，而是为具身智能的发展，打开了一扇全新的大门。

中金保时捷基金连续参与通用具身智能机器人企业无界动力的天使轮与天使+轮融资，这也是该基金首次在早期阶段连续两轮追投同一家企业。随着第三轮融资接近完成，累计融资额将达8亿元。

视觉语言模型的语义推理、问题解决和视觉理解能力对需要在真实环境中执行多种任务的通用机器人而言极具价值。然而，机器人应如何获取此类能力尚不明确。

​2026年初，中国具身智能赛道资本市场热度持续高涨，星海图、千寻智能、智平方这三家以“大脑”见长的企业接连完成大额融资，继宇树科技、智元机器人、银河通用之后，成功跻身百亿估值独角兽行列，行业“第一梯队”格局进一步明晰。​

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5家主流的具身智能开源数据集：Open X-Embodiment、RoboMIND、AgiBot World、RH20T和AIRO。

纯视觉世界模型的局限在于，单靠视觉难以精确刻画物理接触关系。VT-WM通过融合指尖触觉与外部视觉，将模型的“想象”锚定在接触物理规律上，能够在遮挡场景下维持对物体状态的稳定估计，使预测更贴合真实物理法则。