Nature重磅評論文章！UCSD研究團隊宣稱：AGI早已到來，大語言模型如GPT已展現廣域人類級智能。人類是否已經實現了通用人工智慧（AGI），卻渾然不覺？是的，就是這樣。一篇發表在《自然》雜誌上的新評論文章如此表示。這是一項震撼科學界與社會根基的重磅披露，通用人工智慧（AGI）並非遙不可及的夢想，它已然降臨，正透過日常使用的AI工具螢幕，直視著我們。即便你不贊同他們的觀點，也值得一讀：兼聽則明，唯有瞪大雙眼，既不心懷恐懼，也不盲目追捧，才能幫助我們更好地迎接未來。這，就是AGI有人說，打造類人智能如同「爬樹登月」。但現在看來，樹已經夠高，月亮其實也沒那麼遠。加州大學聖迭戈分校（UCSD）四位專家合作了這篇文章，包括哲學家Eddy Keming Chen、AI教授Mikhail Belkin、語言學家Leon Bergen和資料科學教授David Danks。哲學副教授Eddy Keming Chen、「AI、資料科學與電腦科學」教授Mikhail Belkin、語言學與電腦科學副教授 Leon Bergen，以及「資料科學、哲學與政策」教授David Danks這篇文章不是科幻小說，不是科技巨頭的預言，給出最系統的論證：AI不只是聰明，而且已經真正「通用」。這是繼哥白尼與達爾文之後，第三次顛覆人類中心觀的認知革命。忘掉炒作與恐怖故事吧。研究團隊指出，AGI已至，證據確鑿，無可辯駁。像Grok這樣的大語言模型，絕非僅止於模仿人類，它們正以令圖靈本人都要瞠目的方式超越人類。回想一下：1950年，圖靈構思出了著名的「模仿遊戲」，即如今廣為人知的圖靈測試，用於測試機器能否騙過人類，讓人類以為它們是同類。快進到2025年3月，GPT-4.5不僅通過了測試，而且碾壓人類得分，以73%的被誤認為人類的比例取得了壓倒性的成功。但這僅僅是開胃菜。這些「AI巨獸」不僅在與全球數百萬人進行著無休止的對話，與此同時正在國際數學奧林匹克競賽中摘金奪銀，與數學天才攜手證明定理，構思出能在實驗室裡得到驗證的科學假說，輕鬆通過博士水平考試，為專業程式設計師編寫零錯誤程式碼，甚至創作出可與偉大詩人比肩的詩篇這些能力覆蓋數學、語言、科學、創造力等多領域，展現出「廣度+足夠深度」的通用智能，正符合人類平均水平的「一般智能」定義，而非要求完美或全能。然而，在2025年3月的一項調查中，76%的頂尖 AI 研究人員表示，當前的方法「不太可能」或「極不可能」實現通用人工智慧（AGI）。這讓人詫異：機器都能通過圖靈測試、解出奧數題了，怎麼可能還不具備通用智能？鐵證如山，AGI無需完美無瑕那麼，為何會出現集體否認？原因可能歸結為一種由定義模糊、原始恐懼和巨大商業利益交織而成的「有毒組合」。來自哲學、機器學習、語言學和認知科學領域，四位研究人員認為這種脫節在於：部分屬於概念性問題（定義模糊）部分源於情緒（對被取代的恐懼）部分出於商業因素（商業利益扭曲了評估）他們頗具爭議的結論是：按照任何合理的標準，AGI已經存在。他們說，AGI的概念被含糊不清的定義所纏繞：它是指完美無瑕的超級大腦，還是僅指像普通人一樣具備廣泛能力？劇透：答案是後者。沒有誰是全知全能的，愛因斯坦不會用中文聊天，居里夫人也不解數論難題。通用智能意味著在數學、語言、科學、創造力等多個領域具備廣度，並有足夠的深度完成任務，而非追求完美。研究團隊逐一拆解了阻礙我們認知的迷思：AGI無需完美，人類亦如此；無需無所不能，無需覆蓋所有可想像的技能；無需酷似人類，外星智能無需人類生物學基礎，何況矽基智能。AGI也不是碾壓一切領域的超級智能。沒有人能達到這個標準。你不行，愛因斯坦不行，達文西也不行，以後也沒有人能行。然而，我們卻一直要求AI必須先達到它，才肯稱之為「通用智能」。圖靈願景早已實現論文提出三個智能層次：圖靈測試水平：基礎教育、基本對話、簡單推理專家水平：國際競賽表現、博士級難題、跨領域熟練超人類水平：革命性發現、持續超越所有專家當前LLM已穩固處於水平2。證據如雪崩般堆積。還有看似一個狂野的基準：當前LLM展現出的能力廣度，已超過《2001太空漫遊》中的HAL 9000。HAL是一台具有人類個性的HAL 9000電腦。除了維護髮現號飛船上的所有系統外，HAL還能執行許多功能，如語音、語音識別、臉部辨識、唇讀、解釋情感、表達情感和下棋HAL曾是科幻小說中可怕超級AI的典型代表。2025年的真實AI，比1968年對2001年AI的想像，能力更廣。我們甚至正悄然邁向「超人類水平」的壯舉，例如做出任何人都無法單獨完成的革命性發現。好好想想吧。對AGI的質疑，就像不斷後移的球門——「它們只是尋找表」→解決了新穎問題「它們只是模式匹配」→證明了新定理「它們不會做數學」→IMO金牌「它們不理解」→協助前沿研究注意到他們的「花招」了嗎？反對的理由不斷變形，永不消失。這呼應了1843年英國數學家、史上第一位程式設計師埃達·洛夫萊斯的反對：機器「永遠只能按令行事、毫無新意」。1950年，圖靈就回應了這一點。183年後，我們仍在提出同樣的論點，只是換了詞彙。人類是更聰明的鸚鵡？駁斥AGI十大異議論文系統地回應了十大異議：LLM只是隨機鸚鵡、缺乏世界模型、僅限於文字、沒有身體、缺乏主觀能動性、沒有自我意識、學習效率低、會產生幻覺、缺乏經濟效益 、智能形態太異類。批評者高喊：「大模型不過是復讀資料的隨機鸚鵡！」但當AI能解決全新的數學問題、從新資料中推斷統計規律，或設計現實世界的實驗時，這種託詞便不攻自破。它們缺乏對世界的認知模型？ 去問問那個能像預言般預測杯子掉落會碎裂的AI吧。它們僅限於文字？多模態訓練和實驗室協作證明事實並非如此。「AI沒有身體，因此不可能有智能。」物理學家斯蒂芬·霍金幾乎完全通過文字與合成語音與世界互動，但你會因此否定他的智商嗎？這一點無關緊要，智力與認知有關，與運動無關。這是一個極具破壞力的觀察：在智能上，人類很雙標。當評估人類智能時，我們並不窺探其大腦內部以「驗證理解」。我們通過行為、對話、解決問題來推斷它。我們對人類用一種基於行為的標準，對AI卻用另一種標準——基於機制的標準。「它們缺乏能動性，不會形成獨立目標。」沒錯。但智能 ≠ 自主性。能動性關乎道德責任，但並不構成智能本身。讓我們更深入探討「隨機鸚鵡論」，因為這個異議無處不在。這種主張本質上聲稱：LLM只是對訓練資料進行插值。它們無法處理真正新穎的問題。但當前的LLM能夠解決未發表的數學問題、將學習從程式碼領域遷移到非程式碼領域，甚至有人相信AI自己提出諾獎等級成果也不是妄想。讓人夜不能寐的是：無法保證人類智能本身不是一種複雜版的隨機鸚鵡。所有智能，無論天生的還是人工的，都必須從相關性資料中提取結構。問題只在於提取的深度。大家拒絕稱之為「AGI」的真正原因，或許並非技術性的，而是圖靈所說的「鴕鳥心態」：機器能思考的後果太過可怕，不如讓我們祈禱它們永遠做不到。承認機器擁有人類水平的通用智能，會迫使人類直面令人不安的真相：是什麼讓我們特殊AI取代人類崗位意識的本質在世界中人類的位置一個能通過圖靈測試、解決奧數題、協助前沿研究的實體……除了AGI，還有什麼能解釋這一切？當非人智能出現，60年前嘲諷終成往事就在五年前，我們還沒有 AGI；而今天，我們已經擁有它。更強的智能形式幾乎可以肯定即將問世。這是件令人震撼，但也令人擔憂的事。震撼在於：我們正在親歷一場也許是人類歷史上最重要的科技革命。擔憂在於：這場革命發生得太快，而且似乎還在加速。1965年，哲學家 Hubert Dreyfus 在為蘭德公司撰寫AI研究報告時，曾諷刺道：試圖建構人類級人工智慧，猶如「試圖靠爬樹登月」。連結：https://www.rand.org/pubs/papers/P3244.html幾十年來，這個比喻似乎都挺貼切。但隨著證據日積月累，我們越來越清楚地看到：我們誤判了「月亮」的性質，也低估了「樹」的高度。事實是：只要規模足夠大、訓練規則得當，基於人類語言的學習系統，真的可以在語言中挖掘出現實世界的深層結構——並以此進化出通用智能。哥白尼把人類從宇宙中心的位置拉了下來。達爾文讓人類失去了「自然界主宰」的特權。圖靈則預言，人類可能不是唯一具備智能的存在。如今，圖靈75年前設想的機器，真的來了。而它們的樣貌，既比我們預期的更「人類」，也更「怪異」。如同之前的那幾次巨變，這一次，也逼迫人類重新定義自身的位置，去接受一個事實：這個世界上存在的「智能形態」，比我們過去所能想像的要多得多。人類的地位將改變，我們對「心智」的理解也將改變。也許，問題從來不是「AI是否已達到人類水平智能？」也許，問題始終在於：「當智能不以人類的樣貌呈現時，我們能否識別它？」圖靈在1950年就知道，這才是真正的測試。不是對機器的測試。是對人類的測試。 (新智元)

別再爭論AI 什麼時候能趕上人類了。頂刊《Nature》剛剛發文宣佈：不用等了，就是現在。如果說 1950 年阿蘭·圖靈（Alan Turing）提出的“模仿遊戲”只是一個天才的腦洞，那麼 75 年後的今天，這個腦洞已經被矽基生物徹底填平。今天，一篇發表在《Nature》上的重磅文章引爆了科技圈。這就好比《皇帝的新衣》裡那個誠實的小孩，來自加州大學聖地亞哥分校等機構的頂級哲學家、認知科學家和電腦專家們聯名站出來，指著那個名為“通用人工智慧（AGI）”的房間大聲宣佈：“別找了，AGI 就在這兒。它已經誕生了。”01 別再自欺欺人：圖靈測試已成“過去式”還記得一年前，2025 年的3月， OpenAI 發佈 GPT-4.5的那個春天嗎？當時業界還在為參數和算力爭吵不休，但在一個最古老的測試場上，勝負已分。在嚴格的圖靈測試中，GPT-4.5 被人類受試者判定為“真人”的比例高達 73%。諷刺的是，在同一場測試中，真正的人類被判定為“人”的比例，竟然比 AI 還要低。這意味著什麼？意味著在“像人”這件事上，AI 已經比人更像人了。更別提現在的讀者們，比起人類專家寫的晦澀文章，他們甚至更愛讀大語言模型生成的文學作品。然而，奇怪的事情發生了。儘管事實擺在眼前，根據 2025 年的一項調查，仍有 76%的頂級 AI 研究人員認為 AGI 遙遙無期。《Nature》這篇文章的作者們毫不留情地指出：這種認知錯位，不是因為 AI 不夠強，而是因為人類“不敢承認”。因為恐懼被取代，因為商業利益的糾葛，我們不斷地移動球門，給 AGI 設下各種不可能完成的定義。但現在，是時候撥開迷霧，承認現實了。02 別再叫它“學舌鸚鵡”：鐵證如山的進化階梯曾幾何時，嘲笑 AI 是我們的一大樂事：“它連小學數學都算不對”、“它就是個只會機率預測的隨機鸚鵡（Stochastic Parrots）”、“它經常一本正經地胡說八道（幻覺）”。但在這個2026 年的開端，如果你還抱著這些老黃曆看 AI，那你可能已經成了那個“活在舊時代的人”。文章作者並沒有空談哲學，而是根據一系列硬核證據，建構了一個評估 AGI 的“三級階梯”。對照一下，你會發現我們正處於什麼位置：Level 1：圖靈測試級（已通關）這是幾年前的標準。能通過學校的基礎考試，能進行像樣的對話，能做簡單的推理。那時的 AI，或許還只是個“聰明的復讀機”。Level 2：專家級（Current Level，當前已達成）這就是我們現在面對的怪物。數學：它們不僅拿下了國際數學奧林匹克競賽（IMO）的金牌，還能與頂級數學家合作證明未知的定理。科研：它們生成的科學假設，已經在現實世界的實驗室裡被驗證為真。全能：它們能通過多學科的博士資格考試，能幫專業程式設計師寫出無 Bug 的複雜程式碼，能精通幾十種語言創作詩歌，還能同時和全球數億人聊天。對比：科幻電影《2001太空漫遊》裡的超級電腦 HAL 9000 曾是我們的噩夢，但現在的 LLM 在知識廣度上，實際上已經超越了 HAL 9000。Level 3：超人類級（正在逼近）這要求 AI 做出人類完全做不出的革命性科學發現。雖然 AI 還沒完全做到這一點，但作者強調：這不是 AGI 的必要條件。畢竟，能不能拿諾貝爾獎並不是衡量一個人是否“有智能”的標準。面對這些成就，那些質疑聲顯得越來越蒼白。每當 AI 攻克一個新堡壘（比如做出了從未見過的數學題），懷疑論者就會立刻把標準提高：“哦，那不算，它得能理解情感才行……”對此，文章中有一句精彩的“打臉”：“面對每一次成功都在不斷後退的假設，預測下一次一定會失敗……這根本不是有說服力的科學理論，這只是對‘永遠懷疑’的一種教條式堅持。”不管是做數學題、寫程式碼，還是理解物理世界的因果律（比如它知道枕頭掉地上不會碎，而玻璃杯會），現在的 AI 都表現出了圖靈當年所定義的“通用認知能力”。AGI 的大門已經被踢開了。無論你是否準備好，我們都已經和一種“異類智能”生活在了同一個屋簷下。03 為什麼專家還在裝睡？因為我們把 AGI 神話了既然證據確鑿，為什麼還有 76% 的專家搖頭說“不”？為什麼我們在社交媒體上還在爭論 AI 是不是“人工智障”？文章指出，問題出在我們對“智能”的定義上，我們太自戀了，也太苛刻了。誤區一：AGI = 全知全能的神很多人潛意識裡覺得，AGI 必須是一個完美的“六邊形戰士”。它得有愛因斯坦的物理頭腦，莎士比亞的文采，還得像甚至不像任何一個人類那樣犯錯。但作者反問：“居里夫人不懂數論，愛因斯坦不會說中文，難道他們就沒有通用智能嗎？”人類都不是全能的，我們憑什麼要求 AI 必須是神？真相：真正的通用智能，看的是廣度（Breadth）和深度（Depth）。只要它能像普通人類一樣在不同領域間切換，並且在這些領域達到專家水平，它就是 AGI。誤區二：AGI 必須像人一樣思考我們總覺得，只有像人類那樣有肉體、有情感、會生老病死，才叫智能。真相：這是一種“碳基生物的傲慢”。就像章魚的神經系統分佈在觸手裡，外星人可能通過無線電波交流——智能是功能，不是形態。只要它能像人一樣解決問題，它是不是矽做的、有沒有身體，根本不重要。04 精彩辯論：十大質疑，逐個擊破這篇《Nature》文章最精彩的部分，莫過於作者化身“終極辯手”，對目前市面上最流行的反 AI 觀點進行了逐一反駁。試舉幾例。質疑 A：“它只是個隨機鸚鵡（Stochastic Parrots），只會拼湊訓練資料裡的詞，根本不懂邏輯。”《Nature》反駁：這個說法在幾年前可能成立，但現在已經過時了。如果它只是拼湊舊資料，怎麼可能解出從未發表過的全新數學題？怎麼可能幫助科學家發現新的物理定律？這不叫拼湊，這叫推理。如果這也叫鸚鵡，那人類可能也不過是一隻比較複雜的鸚鵡。質疑 B：“它沒有身體，無法感知物理世界，所以沒有真正的理解。”《Nature》反駁：這是一個巨大的誤解。史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）在晚年幾乎完全失去了身體的行動能力，通過語音合成器交流，難道他的智能就消失了嗎？再者，問問 AI：“把玻璃杯和枕頭扔到瓷磚地上，會有什麼不同？”它能精準地告訴你結果。能進行反事實推理（Counterfactual Reasoning），就證明它腦子裡已經有了物理世界的模型。質疑 C：“它沒有自主性（Agency），你不給指令它就不動。”《Nature》反駁：智能不等於意願。古希臘神話中的德爾斐神諭（Oracle），只有在你提問時才回答，但誰敢說神諭沒有智慧？自主性關乎“道德責任”，而不關乎“智力水平”。一個隨叫隨到的超級智囊，依然是超級智囊。質疑 D：“它學得太慢了，小孩看幾次就懂，AI 要喂幾兆的資料。”《Nature》反駁：別忘了，人類小孩的大腦裡預裝了祖先們進化了幾十億年的“出廠設定”（本能和大腦結構）。AI 是從零開始的。而且，一個練了 10 年才成為大師的棋手，和一個練了 1 年就成為大師的棋手，他們的棋力是一樣的。效率不代表能力。05 越早承認越好，這是一種“異類”的降臨看到這裡，你可能還是覺得那裡不對勁。“可是，它連‘Strawberry’裡有幾個‘r’有時候都會數錯啊！”沒錯，這正是文章最後強調的關鍵點：我們面對的，是一種“異類智能”（Alien Intelligence）。這就像是一個外星人降臨地球。它在某些我們覺得很難的事情上（比如讀完 1000 篇論文並寫出綜述）易如反掌，卻在某些我們覺得很簡單的事情上（比如數數、常識判斷）顯得笨手笨腳。但這不代表它不是智能，只能說明通往智能的道路不止一條。人類的智能是為了生存、為了繁衍、為了在叢林裡不被吃掉而進化出來的；而 AI 的智能是從語言的海洋中湧現出來的。2026 年的今天，正如 Reddit 網友所熱議的那樣：“我們原本以為 AGI 會像《終結者》裡的天網，結果它更像是一個有些偏科、但智商爆表的‘外星圖書管理員’。”06 結語：別再試圖爬樹登月了在文章的結尾，作者引用了一個著名的舊日比喻。1965 年，哲學家休伯特·德雷福斯曾嘲諷早期的 AI 研究，說他們試圖通過“爬樹”來“登月”。意思是方向徹底錯了，爬得再高也離月球很遠。幾十年來，我們都以為他是對的。但今天，當我們抬頭仰望，卻發現我們真的爬上了月球。原來，只要樹足夠高，資料足夠多，結構足夠精妙，簡單的學習規則真的能湧現出理解世界的智慧。這是一個哥白尼式、達爾文式的時刻。哥白尼告訴我們，地球不是宇宙的中心；達爾文告訴我們，人類不是生靈的主宰；圖靈和今天的 AI 告訴我們，人類的大腦，也不是智慧存在的唯一形式。文章末尾寫道：“承認 LLM 為 AGI 是一個警鐘。這些系統不是“將要到來”，而是“已經存在”。用評估“窄工具”的框架來衡量 AGI 是遠遠不夠的。當涉及的不再是工具而是通用智能時，共存、責任、歸屬和治理等問題將進入全新的維度。”全文的最後一句振聾發聵：“機器不是正在趕來，它們已經到了。”（The machines aren't coming; they've arrived.）與其像鴕鳥一樣把頭埋在沙子裡，假裝這一切沒發生，不如抬起頭來，正視這個新夥伴（或者對手）。畢竟，在這個星球上，我們第一次不再是孤獨的智慧生物了。 (不懂經)

這是當下火熱一幕：近日，星海圖、眾擎機器人相繼完成股改。同一天，魔法原子也宣佈正推進上市處理程序。一天時間，三個具身智能IPO浮現。更早之前，宇樹科技已經完成上市輔導，還有樂聚智能、雲深處等明星企業均已向IPO發起衝刺。經歷一級市場火熱融資階段，上市開始成為大家搶佔先機的關鍵籌碼。目之所及，大家開始搶佔上市先機。另一邊，半個月後的春晚舞台，將成為宇樹們一個“超級路演舞台”。2026年，熱鬧就這樣開始了。01 2026，具身排隊IPO這是一場肉眼可見的IPO競賽。先來看星海圖，一家清華系人形機器人公司——四位聯創中三位都來自清華，其中CEO高繼揚畢業於清華電子系；趙行、許華哲則是清華交叉資訊研究院助理教授、博士生導師。主打全尺寸雙臂人形機器人，星海圖成立於2023年9月，在自研向量控制底盤X1、準直驅電機超輕型機械臂產品A1的基礎上，建構全尺寸輪足雙臂仿人形機器人R1系列。1月初，星海圖還發佈了新一代VLA模型GO Plus。如今，星海圖完成工商變更，公司全稱更名為“星海圖（北京）人工智慧科技股份有限公司”，企業類型由“有限責任公司”變更為“股份有限公司（外商投資、未上市）”。股改，通常被外界視作IPO的訊號。無獨有偶，眾擎機器人隨後也完成股改。這是一家來自深圳的具身智能公司，創始人趙同陽深耕機器人領域多年，曾帶領小鵬機器人團隊。2023年10月，趙同陽決心創業，公司坐落在深圳灣創新科技中心。與星海圖不同，眾擎機器人聚焦雙足機器人。年初，眾擎機器人完成全球首例人形機器人前空翻，打破了人們對機器人“僵硬”的刻板印象。此前自家“T800機器人踹翻創始人”的視訊在網路走紅，更是直接讓眾擎機器人火出圈。相比之下，同樣傳出IPO消息的魔法原子低調得多。官網顯示，魔法原子成立於2024年1月，來自無錫，創始人吳長征，正是前小米機器人負責人。1月23日，中央廣播電視總台與魔法原子聯合宣佈，後者成為總台《2026年春節聯歡晚會》智慧型手機器人戰略合作夥伴，旗下機器人將登上春晚舞台。很快，魔法原子聯合創始人顧詩韜也明確對外表示，公司上市處理程序正加速推進。不過，最受關注的IPO選手仍是宇樹。作為2025年現象級公司，背後掌舵人王興興已是眾所周知。眼前，宇樹正引領著這波上市潮，是同行中上市進度最快的企業——去年7月，宇樹啟動輔導備案，四個月後完成IPO上市輔導，擬申請在境內IPO。越來越多人趕來。去年10月，樂聚機器人母公司樂聚智能在深圳證監局辦理輔導備案登記，擬首次公開發行股票並上市。隨後，與宇樹同為“杭州六小龍”的雲深處啟動上市輔導。還有智元、銀河通用等都已完成股改，儘管後者對“赴港上市”“一月交表”傳聞予以否認，但頻繁動作與融資進度，仍透露出強烈的上市訊號。目之所及，似乎具身上市潮要來了。02 投資人等待上岸回顧過去一年，具身融資景象歷歷在目。宇樹去年6月C輪融資曝光——由中國移動旗下基金、騰訊投資、錦秋基金、阿里巴巴、螞蟻集團以及吉利資本共同領投，深創投等絕大部分老股東積極跟投。這是一筆始於2024年底的融資交割，投前估值已經超過 100 億元人民幣。隨著開啟上市處理程序，宇樹在一級市場的融資故事告一段落。很快，銀河通用很快刷新了紀錄。去年底，銀河通用宣佈完成新一輪超3億美元融資，由中國移動鏈長基金領投，中金資本、中科院基金、蘇創投、央視融媒體基金、天奇股份等重量級投資平台及產業巨頭聯合注資，並同步獲得來自新加坡、中東的國際投資機構及老股東的加注。至此，銀河通用已累計融資約8億美元，一舉打破國內具身智能單輪融資及累計融資雙紀錄。據知情人士透露，銀河通用最新估值已達30億美元（超200億人民幣）。錯過的人或許還有上車機會——此前銀河通用曾回應股改，是為了後續融資需要，引入新的一級市場投資人。星海圖也給外界留下深刻印象。說起來，創投圈首次熟悉星海圖，還是因為金沙江創投的退出消息。但之後星海圖以融資強勢回應——自2025年開啟A輪系列融資以來，相繼獲得螞蟻集團、凱輝基金、今日資本、美團龍珠、美團戰投等知名機構領投，公司Pre-A輪及A輪總融資規模近15億元人民幣。2025年，眾擎機器人融資步伐同樣密集。據官方披露，去年眾擎機器人已完成5輪融資，包括Stone Venture、商湯國香資本、弘暉基金、潯商創投、包河創投、星航資本、京東、溥泉資本、銀泰集團、華控基金、達晨財智旗下國晨基金、黃浦江資本等知名機構。相比下來，魔法原子還是個創投圈新朋友，至今僅完成兩輪融資，由追創創投、翼朴基金、禾創致遠、芯聯資本、華映資本、曉池資本、元禾厚望等投資。一組資料顯示，中國目前已有超過150家人形機器人企業，且還在不斷增加。“（2025年）幾乎每周，都會有新的團隊找來交流”，正如一位VC投資人聊起，中國具身智能掀起一場融資風暴。這是當下獨有的一幕，不同於以往公司需要經過漫長等待才能走向上市，科技爆發時代，借助中國人才和製造優勢，許多企業兩三年便能飛速發展。而這，或許就是早期投資人最快看到回報的時候。03 重金搶春晚 就像一場上市前路演春晚，正在成為最激烈一幕。此前就有消息傳出，多家人形機器人企業展開競逐，不惜重金要拿下馬年春晚亮相機會，金額高達數千萬乃至上億元。爭搶春晚C位，意外成了中國機器人的年度大秀。回想2025年春晚，宇樹機器人《秧BOT》表演搶盡了風頭，實現了“現象級”破圈。毫不誇張地說，這一舞徹底引爆了資本市場對具身智能賽道的熱情。機器人成為頂流，就在一夜之間。正如一份流傳甚廣的聊天截圖裡，早年VC拒絕了宇樹的BP，理由是太過早期。但春晚表演後，不僅宇樹老股遭到一級市場瘋搶，更為後續產品發佈和商業合作打開通道。據宇樹透露，2025年全年其人形機器人實際出貨量超5500台。眼看著一幕，所有人都希望複製“宇樹奇蹟”。此時爭搶春晚機會，更像是一場上市前大型路演。如今謎底開始浮現，目前已有四家人形機器人企業宣佈登陸春晚：魔法原子成為2026春晚智慧型手機器人戰略合作夥伴；銀河通用成為春晚指定具身大模型機器人；宇樹則是春晚機器人合作夥伴；松延動力成為春晚人形機器人合作夥伴。雖具體亮相形式並未透露，但稱謂差異，或許意味著合作等級的不同。據銀河通用機器人相關負責人透露，今年春晚將突出機器人“能幹活”的一面。背後更大意義在於，能幹活就意味著商業化落地的機會。一個現實情況是，目前人形機器人尚處於早期階段，過去人形機器人頻繁出現在各大展會，但生活中的實際落地場景似乎還不多。誰能率先找到可複製、穩定的商業化場景，成為這場競賽的分水嶺。於是我們看到，具身企業一邊爭搶春晚C位，一邊搶灘IPO。如果說上春晚是為了找到更多商業化機會，那麼IPO則是在為接下來幾年的漫長探索期準備彈藥。畢竟當下看來，具身智能商業化落地仍需長期投入。可以說，IPO是一場關乎生存的戰爭。想起投資人提醒，“這很像2016-2020年的新能源智能汽車產業，經歷了大浪淘沙，最後真正沉澱下來的只有幾家好公司，具身機器人這條賽道也會重演同樣的規律。”我們即將見證，誰先上岸，誰先出局。 (EDA365電子論壇)

於文文正低頭專注彈貝斯，淺色系外套搭簡單白 T，長髮順著肩膀垂下來，燈光打在她身上，整個人都浸在音樂裡。“率性、有力量感”這腿我慕了！不僅直，還很有…… 故事感 (一心向冪)

5.2萬片交付背後：國產GPU規模商業化進入“放量期”。在大模型浪潮席捲全球、算力成為核心競爭力的當下，國產高端晶片的進展備受矚目。尤其在生成式AI走向規模化應用之後，訓練效率、推理成本、系統穩定性，正在深度反作用於模型能力。僅是實驗室指標與參數競賽，不足回答市場對國產算力“能否真用、是否好用”的拷問。近日，國產通用GPU“四小龍”之一的天數智芯，在上市後的首次生態合作夥伴大會上，給出了一份系統性的回應——罕見地一次性亮出了三張關鍵“底牌”：1、首次完整公佈天樞、天璇、天璣、天權四代GPU架構路線圖，明確提出分階段對標並超越NVIDIA Hopper、Blackwell、Rubin架構的技術目標。該公司在2025年已經邁出第一步，天數天樞整體效率較當前行業最優水平提升約60%，在DeepSeek V3的實測中實現超20%的表現。2、正式推出“彤央”系列四款邊端GPU新品，實測稠密算力覆蓋100T—300T區間，性能指標全面超越NV AGX Orin；3、首次對外披露商業落地成果，截至目前已服務超300家客戶，完成1000餘次部署，累計交付通用GPU超5.2萬片。天數智芯董事長兼CEO蓋魯江在會上強調，AI算力需“以全端自研築牢生態根基”。此次發佈，這家國產GPU代表企業已不侷限於單點突破，而是試圖從技術路徑、完整產品和可複製商業化三個維度，建構一個更具確定性的產業未來。01.首發三年超越路線圖：國產通用GPU不止於“可用”與以往國產GPU企業更強調“當代產品對標”不同，天數智芯此次發佈的一大變化，就是給出了一個明確的時間維度。天數智芯首次系統性披露了2025-2027年的架構演進路線圖。在天數天樞、天數天璇、天數天璣、天數天權四大系列架構框架下，其技術目標被清晰地對應到國際主流GPU架構的代際節奏之中：2025年，天數天樞架構實現對輝達Hopper架構的超越；2026年，天數天璇架構對標Blackwell，同年天璣架構實現對其的全面超越；2027年，天數天權架構將超越下一代的Rubin架構。在此之後，公司的目標將轉向“突破性計算晶片架構”的原創性設計。這釋放了一個強烈訊號——天數智芯不再迴避與全球GPU技術主線的正面對照，而是將自身演進節奏直接嵌入到同一技術坐標系中。天數智芯AI與加速計算技術負責人單天逸認為，專用晶片就像應試教育，在限定的“題庫”裡去完成計算任務。而天數所代表的通用晶片是為了回歸計算本質，支援所有類型的計算。它既能高效支援的當前熱點任務，也能支援那些我們還沒想像到的全新算子、全新架構。“我們始終堅信，不應讓算力的僵化限制演算法進化，硬體絕不應該成為束縛演算法探索的枷鎖，而要成為孵化新演算法的堅實底座。”單天逸將天數晶片比作新世紀的“算力風洞”，意在為研究者探索智慧的本質與邊界提供基礎工具。為了實現這種面向未來的通用性與高效能，天數智芯在架構層面進行了系列創新。這一路線圖並非簡單的算力堆疊，而是圍繞通用計算效率的系統性最佳化展開：1、TPC Broadcast設計，算力的核心瓶頸是頻寬，天數智芯不單純放大頻寬，而是追求單位頻寬最優效果。當檢測到相同地址資料時，晶片內部Load Store單元避免無效訪問，在上游進行廣播，大幅降低快取功耗，等效提升快取頻寬，以更小功耗和面積實現同等功能。2、Instruction Co-Exec設計，實現多類指令平行運行，除Tensor Core、Vector Core外，新增Scalar Core及指數、通訊等操作，通過X-Schedule模組以最低成本提升多指令平行處理能力，從容適配MMA、各類算子及DeepSeek V4等模型。3、Dynamic Warp Scheduling設計，微架構可駐留更多Warp，通過動態調度實現Warp有序協作，避免資源爭搶與閒置，持續輸出算力。值得一提的是，這些技術並不是針對某一個模型或某一類負載的“定製化性能”，而是一種長期可擴展的通用GPU架構邏輯。對產業與投資界而言，這份路線圖的價值在於提供了難得的“可預期性”。它標誌著國產高端GPU的競爭，正從初期的“解決有無問題”和“單點性能比拚”，邁入一個有明確技術爬坡路徑、可被持續驗證的新階段。02.雲邊端全端落地：“彤央”系列補齊邊端算力拚圖如果說路線圖解決的是“向那裡走”的問題，那麼產品矩陣則決定了“如何走”。本次大會的另一重頭戲，是天數智芯正式發佈了其邊端算力產品系列——“彤央”（TY）。“彤央”系列一次性推出了四款新品：TY1000、TY1100、TY1100_NX和TY1200，覆蓋100T-300T的實測稠密算力區間。在多項關鍵指標上，這一系列產品已全面超越同等級的輝達AGX Orin。但相比性能數字本身，更值得關注的是彤央系列的產品定位邏輯。“彤央”系列並非簡單意義上的“算力下沉版GPU”。天數智芯邊端事業部負責人郭為談道，其產品定位是圍繞“物理AI”這一前沿趨勢進行系統級設計。所謂“物理AI”，即讓AI不僅“會說話”，更能“會幹活”，理解並反饋物理世界規律，這正是具身智慧型手機器人、高等級自動駕駛、智能工廠等場景的核心需求。以性能最強的TY1200為例，它不僅在緊湊的機身內容納了300TOPS的算力，更搭載了完整的異構算力調度框架，能夠充分協調CPU與GPU資源。這一特性使其能夠應用於“機器人大小腦融合”這類複雜場景——傳統上，機器人的運動控制（“小腦”）與感知決策（“大腦”）由不同模組處理，容易因通訊延遲導致動作不協調。TY1200的高整合度與強算力，為在一顆晶片上實現協同控制提供了可能。實測資料證明了其產品力。在電腦視覺、自然語言處理乃至DeepSeek-32B大語言模型等多個場景的測試中，彤央TY1000的性能表現均優於市場主流產品輝達AGX Orin。“彤央”系列還考慮到客戶已有硬體方案的替換成本問題。該系列全部採用標準化的699Pin介面設計，在硬體上與輝達Orin系列產品實現了“Pin-to-Pin”相容，從而極大降低替換成本。可以看到，通過統一的通用GPU架構、開放的軟體生態以及一致的開發介面，天數智芯試圖在“物理AI”趨勢尚未全面爆發之前，提前完成算力形態的卡位。至此，天數智芯已經形成了覆蓋雲端訓練（天垓）、推理（智鎧）以及邊端計算（彤央）的完整全端自研算力矩陣。在架構層、軟體層和系統層實現統一，使得模型可以在不同算力形態之間平滑遷移。值得一提的是，這種“全端自研”的能力並非沒有技術門檻。從單卡性能，到多卡互聯，再到千卡級叢集的穩定運行，每一層都涉及架構設計、驅動最佳化與系統工程能力的長期積累。天數智芯披露，其千卡級叢集已穩定運行超過1000天，驗證了其系統的成熟度。03.5.2萬片交付背後：國產GPU商業化放量任何一條技術路線，最終都必須接受商業化的檢驗。天數智芯此次發佈會的第三大焦點，便是首次體系化地公開了其規模化商業落地成果，以實實在在的資料回應了市場關於國產GPU“能否用好”的疑問。其披露的最新資料顯示，天數智芯已向金融、網際網路、醫療、交通、科研等超過20個行業的超300家客戶，完成了超過1000次行業部署，數千卡叢集穩定運行1000天。天數智芯副總裁鄒翾在演講中列舉了一系列案例：在網際網路領域，其產品幫助頭部客戶將AI客服的Token處理成本降低了一半；在金融行業，基於其加速卡的研報生成效率提升了70%，量化交易決策響應可達毫秒級；在醫療場景，結構化電子病歷的生成時間從數分鐘縮短至30秒，腸胃鏡病灶的AI輔助定位精度提升了30%。另一個優勢是敏捷的模型適配能力。面對國內大模型以“季度”為單位的迭代速度，天數智芯通過與主流模型團隊深度合作，實現了“多數大模型發佈當天即可跑通”。目前，其平台已支援超過150種模型及變種穩定運行。例如，從DeepSeek V3升級到V3.2，因其已預先支援95%的算子，客戶僅需調整不到2%的模型結構即可完成適配。這種廣泛的行業覆蓋與深度應用，反過來也錘煉了其產品與解決方案的成熟度。郭為在問答環節坦誠分享道，早期拓展市場時面臨更多的是客戶的“排斥與冷淡”，尤其是那些純粹基於性價比和穩定性做選擇的商業客戶。破局之道在於“技術實力”。只要客戶願意嘗試，工程師便快速進場，通過深度調優呈現超出預期的性能，逐步建立信任。他甚至透露，一些深度合作的客戶在兩年內通過反饋機制提出了數百個問題或建議，這些來自真實場景的“壓力測試”和需求輸入，成為了產品迭代升級最寶貴的動力。在GPU競爭中，生態始終是決定成敗的核心壁壘。天數智芯對此有著清醒認知，其將“易遷移”作為核心競爭力之一，在軟體介面層深度相容CUDA等主流開發生態，支援PyTorch等主流框架，儘量避免客戶為遷移付出額外學習成本。從其商業化放量的財務資料看，2022-2024年，營收從1.894億元增長至5.395億元，復合年增長率高達68.8%；2025年上半年營收達3.243億元，同比增長64.2%。這些財務數字背後，是一個已經跑通並進入放量增長階段的商業閉環。04.結語：算力競爭正在回歸長期主義回顧整場發佈會，天數智芯反覆強調的關鍵詞並非“替代”，而是“賦能者”。其通用GPU架構已相容PyTorch、xllm等主流框架，支援150余種模型穩定運行；在實際項目中，開發與遷移成本僅為部分競品的三分之一；並已完成與主流CPU、伺服器廠商及雲平台的系統級適配。在智能社會逐步成型的過程中，真正稀缺的，並不是某一代晶片的峰值性能指標，而是一個能夠持續支撐演算法演進、應用擴展與產業規模化的底層算力平台。從清晰的路線圖，到完整的產品矩陣，再到正在放量的商業化資料，天數智芯正在給出一種更偏長期主義、也更具產業確定性的答案。國產GPU“行不行”，或許不再需要一句口號式回應，而正在被一項項工程進展與商業結果，逐步寫入現實。 (芯東西)

白宮發川普在格陵蘭島牽企鵝AI圖，網友“驚呆”：格陵蘭島沒有企鵝啊……據美國有線電視新聞網（CNN）報導，白宮官方社交帳號當地時間23日在X平台上繼續為“奪取格陵蘭島”造勢：它發佈一張人工智慧生成的圖片，畫面中美國總統川普牽著一隻手舉美國國旗的企鵝，穿過雪地，不遠處插著一面格陵蘭島旗。“擁抱企鵝。”白宮寫道。然而，在這條帖子評論區，不少網友都提到了一個常識：“科普一下：企鵝生活在南半球。”↓“企鵝生活在南半球。”↓“誰來告訴他，格陵蘭島上沒有企鵝啊” ↓“等等，所以下一個目標是南極洲？”↓CNN援引《國家地理》雜誌稱，企鵝在北極地區並不存在。此前，川普20日凌晨在社交媒體上發佈圖片，他手拿美國國旗登上格陵蘭島，身後站著美國副總統范斯和國務卿魯比奧，旁邊指示牌上寫著“格陵蘭島2026年成為美國領土”。川普當天還發佈了另一張圖片：他在白宮辦公室與歐洲領導人會面，後面展板上的地圖中，除美國本土外，加拿大、格陵蘭島和委內瑞拉均被美國國旗覆蓋。川普21日在瑞士達沃斯參加世界經濟論壇年會期間與北約秘書長呂特會晤，隨後在社交媒體發文稱，雙方已經“制定關於格陵蘭島乃至整個北極地區未來協議的框架”。格陵蘭島自治政府總理延斯-弗雷德里克·尼爾森22日表示，自治政府不瞭解川普所謂“協議框架”的具體內容，格陵蘭島主權歸屬是不可踰越的“紅線”。丹麥首相弗雷澤里克森當天表示，呂特無權代表丹麥和格陵蘭島與他方進行談判。 (牛彈琴)

美國總統川普大搞P圖活動，且已經不囿於在他本人的諸如“真實社交”等帳號發佈，而是在美國政府的一些正式帳號上發佈。這不，據環球網援引美國有線電視新聞網（CNN）報導，白宮的正式帳號就於當地時間1月23日發佈了一張圖。圖中，川普與一隻企鵝手牽手——其中企鵝還舉著美國國旗。他們穿過雪地，走向前方插著格陵蘭島旗幟的所在……1環球網援引白宮社交帳號圖圖片一出，舉世嘩然！為什麼呢？原因就在於，一個基本常識——企鵝生活在南半球。許多看到白宮發帖的網民紛紛指出這張P圖的錯誤之處！“誰能告訴他，格陵蘭島上沒有企鵝啊！”“等等，所以下一個目標是南極？”連美國《國家地理》雜誌都出來“闢謠”，聲稱企鵝在北極地區並不存在。但是海叔要說，川普之所以指示白宮發這麼一張錯誤的圖片，其意圖所指，難道不是為了霸佔格陵蘭島嗎？服務於其這一“大局”，則企鵝生活在南極還是北極，對他來說，並不重要了！如果真有朋友當面向川普興師問罪，告訴他北極沒有企鵝，難道他不會說，“沒有誰比我更懂企鵝，企鵝生活在高緯度高寒地帶，我把生活在美國的動物園裡的南極企鵝帶到格陵蘭島，不就行了”。其實，早年間，還真有人做過這樣的實驗！有文獻記載，1936年，有北歐航海人士將9只南極帝企鵝帶到北極圈放生。但遺憾的是，這些帝企鵝最終全部喪生，且沒有留下後代。換言之，一次將南極企鵝送到北極放生的實驗，以失敗告終。2025年12月19日，在馬爾維納斯群島（英稱福克蘭群島）海豹灣拍攝的一隻跳岩企鵝圖：新華社有分析認為，生活在南半球的企鵝，並非全都生活在極寒之地。比如加拉帕戈斯企鵝的棲息地加拉帕戈斯群島，距離赤道比距離南極洲更近。比如馬克羅尼企鵝，也是生活在比較溫暖的地方。那怕生活在南極洲的極寒環境的帝企鵝、阿德利企鵝，它們在南極洲生物鏈能找到合適的食物，得以生存繁衍。而將帝企鵝等帶到北極，遭遇的必然是北極熊、海象、海豹和各種鳥類等等組成的生物圈。有分析認為，在北極的食物鏈中，魚類和海洋生物是核心資源，而北極熊和海豹早已在這一領域“稱霸”多年。企鵝雖說在南極海域表現出色，但面對更強的捕食者和不同的生存環境，可能很難適應。同時，企鵝也缺乏對北極熊等掠食者的防禦機制，生存難度將大大增加。畢竟，將一個物種投放到一個全新的生存環境，要麼造成生物入侵之災害，要麼是該物種自身很快滅絕。尋求到新的物種平衡，是殊為不易的！2川普所發佔領格陵蘭島P圖圖：環球網援引自川普社交媒體帳號在揚言美國要佔據格陵蘭島以後，川普搞了不少P圖把戲。比如手拿美國國旗登上格陵蘭島，身後站著美國副總統范斯和國務卿魯比奧，旁邊指示牌上寫著“格陵蘭島2026年成為美國領土”。這張照片令海叔想起了二戰時期的一張經典照片。1945年2月23日，美聯社記者喬·羅森塔爾拍攝的，在硫磺島美國海軍陸戰隊第5師第28團士兵在折缽山第二次豎起國旗的場景。不得不說，硫磺島戰役，當時的美軍為了盟國的完全勝利，確實是浴血奮戰。從1945年2月16日到3月26日，整整10天的戰鬥，美軍犧牲6812人，負傷19189人。當然，美軍不僅取得了戰役的勝利，也狠狠打擊了日本法西斯——駐守硫磺島的23000日寇中，只有1083人生還。羅森塔爾的照片發表以後，在美國廣為印行，還成為繪畫、雕塑和郵票的圖案。然而，在二戰以後，美國並沒有持續佔領硫磺島，而是將該島還給了日本。美軍為了紀念這場戰役，則比如在兩棲登陸艦艦名中，選用了“硫磺島”。川普親自靠前指揮的抓捕委內瑞拉總統馬杜洛的行動，就有“硫磺島”號兩棲登陸艦參與，並承載了一段押送馬杜洛夫婦自委內瑞拉赴美的航程。二戰經典新聞圖片：美國國旗插上了硫磺島折缽山川普動用“硫磺島”號非法抓捕一個在任的外國領導人，以及川普、范斯、魯比奧三人的身影，竟然看著有點像將美國國旗插到硫磺島折缽山的美軍前輩，這是不是一出出黑色幽默連番上演呢？畢竟，說一千道一萬，目前擁有格陵蘭島主權的丹麥，其軍隊並非法西斯軍隊。而格陵蘭島和當年日本的硫磺島所處情況又不同，是美國要霸佔格陵蘭島。美國總統、副總統、國務卿三人“親自當兵”進入相關插旗畫面，這真的妥當嗎？川普似乎根本不管妥不妥當。就在他發佈“登格陵蘭島插星條旗”P圖的當天，他還發佈了另一張照片。照片的底板是其去年在白宮接待來訪的歐洲領導人們。但他所展示的畫板，情況有變。其中，除美國本土外，加拿大、格陵蘭島和委內瑞拉均被美國國旗覆蓋。川普所發“擴疆”圖圖：央視新聞3川普的國際玩笑是不是開得太大了？國際社會是否承認他這一套呢？顯然，那怕美國的盟友，比如歐洲領導人們，諸如法國總統馬克宏、德國總理梅爾茨、英國首相斯塔默等人，都不會承認這一套。事實上，斯塔默在大罵川普，原因在於川普在瑞士達沃斯論壇上稱，在阿富汗戰爭期間，北約的歐洲國家，諸如英國等等，根本沒怎麼幫美軍的忙。按照川普的話說，英軍等雖然出現在阿富汗，但沒有起到什麼重要作用，頂多跟著美軍在不那麼重要的場合出沒，以表示自身是北約成員。狠起來連“自己人”都要開刀的川普，P圖成癮。2024年末，當他再次成功當選美國總統不久，突然發了一張人工智慧合成的北望群山之圖，圖中他自己站在加拿大國旗邊。川普曾經發佈的人工智慧合成圖在他發那張圖前後，曾當著時任加拿大總理特魯多的面，聲稱“加拿大是美國的一個州”，並揶揄特魯多是“州長”。當時，特魯多也只得報以尬笑。在今年的達沃斯論壇上，又爆出，川普在與加拿大總理卡尼進行聯合記者會時，瞧瞧私下裡對卡尼稱“總統”。當卡尼指出這是“口誤”時，川普半開玩笑地說，“我沒叫你加拿大州州長就不錯了”。說完，還“哈哈哈”連發三聲。由此可見，川普所犯錯誤，有些並非僅僅是失誤，而是刻意而為。如今，當他想乾坤挪移，將企鵝P入位於北極圈的格陵蘭島的時候，某種角度也在自證，自己是犯下大錯。美國覬覦格陵蘭島主權，當然是一種霸權主義行徑，但也正因此，其最終很難完全成功！ (新民周刊)

企查查資訊顯示，星海圖（北京）人工智慧科技有限公司已於 2026 年 1 月完成工商變更，更名為星海圖（北京）人工智慧科技股份有限公司，企業類型由有限責任公司變更為股份有限公司（外商投資、未上市）。這也使其成為 2026 年首家完成股改的具身智能企業。自成立以來，星海圖累計完成七輪融資，投資方包括螞蟻集團、美團、BV 百度風投、聯想創投、高瓴創投、IDG 資本、今日資本、無錫創投等，覆蓋戰略投資者、產業資本與頭部財務機構。公司方面披露，目前整體估值已達百億元，星海圖由此躋身繼智元、宇樹、銀河通用之後的百億級具身智能獨角獸陣營。在產品層面，星海圖已形成較為完整的“本體 + 平台”佈局：包括通用仿人形機器人 R1 Pro、輪式雙臂移動平台 R1 Lite，以及在 2026 CES 首次亮相的 17 自由度四指靈巧手 DEXO。公司披露，其輪式雙臂機器人已實現全球範圍內的規模化部署，R1 系列平台覆蓋超過 90% 的全球頂級開發者，被史丹佛大學李飛飛團隊、Physical Intelligence（PI）等多家國際頭部具身智能研究機構採用。模型與資料是星海圖的另一條核心主線。2025 年 8 月，公司發佈端到端雙系統 VLA 模型 G0；2026 年 1 月，升級版 G0 Plus 推出，定位為“開箱即用”的 VLA 模型方案。與此同時，星海圖對外開放的 Galaxea Open-World Dataset 下載量已超過 50 萬次。圍繞資料生產與開發效率，星海圖建構了面向開發者的一站式具身智能開發平台 EDP，覆蓋資料採集、管理與真機測試，並在傳統遙操作之外引入 UMI 等新型採集方式。公司預計，2026 年將進入數十萬小時級高品質真機資料的規模化訓練階段，並強調其目前已實現本體、資料、模型與開發工具鏈的全端開放。商業化方面，星海圖已與海內外多家製造、服務與物流企業展開真實業務場景驗證，並披露獲得國內頭部汽車製造商與物流企業的千台級訂單。回看 2025 年，智元、宇樹、雲深處、樂聚、銀河通用、傅利葉共6家具身智能企業已相繼完成股改。除宇樹明確指向上市節奏外，多數企業對外表述仍較為謹慎。隨著星海圖在2026年開年率先完成股改，具身智能幾乎被同時推入兩個戰場：一邊是商業化落地，一邊是 IPO。當股改、訂單、落地與上市想像被壓縮排狹窄的時間段，行業獲得的既是加速度，也是更高的失誤成本。具身智能究竟是在完成一次集體躍遷，還是在堆疊一輪更大的風險敞口，這其中的距離，可能只差一個真實場景的結果驗證。 (高工人形機器人)