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今天10月8日周四6 条
  1. 雷锋网58

    北醒李远:给机器造眼睛,与「自讨苦吃」的十一年

    雷峰网左林右狸频道对话北醒(Benewake)CEO 李远,回顾其十一年创业历程与对物理 AI 的判断。今年上半年北醒交付机器人用激光雷达 25 万台,机器人业务收入占公司营收超过一半,2025 年该项收入比 2024 年翻了一倍,海外占比超过 50%。

    推荐理由:访谈披露了北醒机器人激光雷达的出货与收入占比,可据此判断机器人赛道的实际放量节奏。

  2. 雷锋网55

    对话如祺出行COO韩锋:世界模型越强,真实数据才是真壁垒

    雷锋网对话如祺出行COO韩锋,阐述其不做大模型、专注做AI数据基础设施的路线。韩锋认为世界模型越强,真实数据越重要,真实数据负责发现与验证未知问题,合成数据负责对已发现问题做定向扩展,两者形成互补闭环。数据业务2026年上半年收入同比增长274.4%,半年收入已超1亿元;2026年6月还推出了处理Ego-centric第一人称操作视频的具身智能数据平台。

  3. 机器人大讲堂58

    别把自动驾驶的进度表套到具身智能上

    文章认为自动驾驶能迁移给具身智能的是约50%的技术基建和方法论,但那张时间表不该一起搬。光象科技CEO张涛指出迁移部分落在数据采集、清洗、端到端训练、仿真验证和真机测试流程上,而接触类任务是机器人独有的难点;自变量王潜认为自动驾驶难点在导航和运动,机器人难点在操作,视觉只差几像素的两瓶水在动作层面就是两件事。

    推荐理由:原文用50%迁移比例、仿真真机成功率落差和出货量对比,拆解了自动驾驶方法论能给具身智能留下什么、带不走什么。

  4. 机器人大讲堂66

    Skild AI 发布开源人形平台 BRIDGE 论文,88厘米13公斤参考身体

    9月15日arXiv出现论文《BRIDGE:An Open-Source Humanoid Platform via Morphology-Control Co-Design for Physical AI》,Skild AI两位创始人参与创作,展示了一台高88厘米、13公斤的开源人形平台,硬件图纸、控制策略、训练脚本全部公开。

    推荐理由:文章梳理了Skild AI从卖大脑到开源参考身体的路径,并与宇树、智源的同类做法对比,便于理解接口之争。

  5. 嵌入式Linux60

    爱芯元智AX8850与瑞芯微RK3588端侧AI实测对比与选型分析

    文章对比爱芯元智AX8850与瑞芯微RK3588在端侧AI推理上的实测表现,引用双方官方benchmark数据,AX8850在YOLOv5s、YOLOv8n等模型上FPS达到RK3588单核的7~12倍。

    推荐理由:原文用双方官方benchmark的同模型FPS对比,把标称TOPS与实际推理性能的差距讲清楚,可迁移为选型时看实测数据的方法。

10月7日周三
  1. 雷锋网18

    碳硅道统·跨域迁移治理法典:NT1-NT4 负迁移四类原型终审基准

    碳硅道统发布 AI 跨域迁移治理零号基准集,固化 NT1 机制错配、NT2 语义漂移、NT3 未知静默补全、NT4 权力偷渡四类负迁移原型,作为跨域事故终审唯一判定口径。四类原型互不互斥可复合叠加,风险优先级排序为 NT4 治理风险 > NT1 机制失效 > NT3 静默盲区 > NT2 语义偏移。体系仅通过"十二脉归一最高终审修订通道"新增维度,永不修改或稀释 NT1-NT4 底层公理定义。

  2. 新智元49

    Anthropic 强化学习技术负责人 Sholto Douglas:AI 几年内或超越所有人类

    Anthropic 强化学习技术负责人 Sholto Douglas 在访谈中表示,能力等于甚至超过所有人类的模型很可能在未来几年内出现,AI 将能完成人类在电脑上做的所有工作。他估算今年超大规模云厂商 AI 资本开支合计约 1 万亿美元,2028 年可能达 4 万亿美元,2030 年代初全球 GDP 或翻倍。数学评测 FrontierMath 成绩一年内从 0% 升至 60% 以上。

10月6日周二
  1. 机器人大讲堂58

    机器人大讲堂分析文体旅赛事成为机器人产业落地最快场景

    机器人大讲堂分析认为,机器人产业最先跑通的落地场景可能在体育场、主题乐园和城市广场,而非工厂或家庭。据其不完全统计,4 月至 9 月底机器人赛事覆盖五个主要城市、五种赛制,参赛机器人总数超过 2200 台,其中第二届世界人形机器人运动会有 2056 台机器人同场竞技,赛项从 19 个扩到 50 个。

    推荐理由:原文梳理了五座城市机器人赛事的规模与出货数据,可用来理解文体旅场景为何先于工厂和家庭形成落地。

  2. Hackaday55

    新型 LLM 决策模型 Jev:只输出浮点数、极快极便宜

    新型决策模型 Jev 数周前发布,专注分类与决策任务,无法写出任何句子,但可极快地完成分类与归类。它接受文本输入,仅输出浮点数,作为用户指定的 yes/no 问题、选项列表和评分请求的答案。Simon Willison 总结了 Jev 的做法,Kev 与 Nimble 等同类模型也已出现,Nimble 刚被 Ollama 支持,体积小到可相对轻松地本地运行。

  3. The Robot Report57

    FCC 对外国机器人限制或加速机器人转向本地 AI 架构

    FCC 于 7 月将外国产先进机器人设备列入构成国家安全或安全风险的清单,新设备无法获得进口、在美销售所需的 FCC 认证,涵盖人形与四足等可采集环境信息的移动机器人。

    推荐理由:文章梳理了FCC限制如何从采购传导到机器人架构选择,对评估本地推理与供应链策略有参考价值。

10月5日周一
  1. 立芯嵌入式58

    AI越会写代码,嵌入式工程师为何反而更值钱

    文章认为AI会取代把需求翻译成能跑代码的工作方式,但工程经验反而更值钱。文中汇总多组实验:大模型在126道嵌入式小练习上最强的DeepSeek-R1只做对55.6%,无硬件反馈时Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro等模型十轮内一次都没部署成功;16名资深开发者用AI后实测反而慢了19%,新手测验分数低了17%。

    推荐理由:原文汇总了多组大模型写嵌入式代码的实测与对照实验,可用于判断AI在硬件相关任务上的真实边界。

10月4日周日
  1. The Robot Report40

    机器人与物理 AI 如何负责任地应对关键物理安防挑战

    机器人与物理 AI 正被用于应对网络-物理融合、遗留系统限制和全球动荡带来的物理安防挑战,2026 年已有超 $23 billion 投资于该领域。Foxlink 在 GTC Taipei 2025 展示的四足机器狗集成智能传感器,可主动识别巡逻区域异常,其系统包含 NVIDIA 和 SYNC 技术。该技术已在医院、商场和校园部署,用于提升检测与响应能力。

10月2日周五
  1. 高工机器人58

    智能焊接进入换脑时刻,人形与四足机器人争抢同一颗焊接大脑

    2026年上半年,人形、四足机器人进入焊接展示和试点场景,焊接单元旁开始出现数百TOPS算力的边缘计算平台,竞争焦点转向负责焊缝识别、轨迹规划与工艺决策的焊接大脑。

    推荐理由:原文梳理了多家焊接大脑企业的技术路线差异,可帮助理解具身智能向焊接等工艺场景迁移的共性与边界。

  2. 机器人大讲堂62

    Figure 将 F.02 机队熔毁引发的机器人退役处置之争

    Figure AI 于 2026 年 9 月 30 日发布短片《F.02 Decommission》,把第二代人形机器人 F.02 运到芬兰伊马特拉,让其自主跳入 75 吨电弧炉钢水销毁,官方称拆解定制执行器会拖慢 F.04 进度。

    推荐理由:文章把销毁旧机队的资产账、稀土回收难题和中国回收法规放在一起,可用来理解人形机器人退役处置的不同路径。

10月1日周四
  1. 嵌入式杂谈57

    曙光8000 十万卡 AI 超集群的"超级隧道"如何解决数据拥堵

    曙光8000 国产十万卡 AI 超集群通过"超级隧道"打通网卡、CPU 核心与硬盘之间的直通数据路径,以微控、零中断、零竞争、零拷贝减少计算卡等待数据的开销。配套 GPU 直通存储技术 XDS、BurstBuffer 缓冲层与内存加速层分层承接传输、突发读写与高速访问需求,并延伸至 ParaStor 分布式全闪存储与 FlashNexus 集中式全闪存储产品。

9月30日周三
  1. 机器人大讲堂68

    AMD 82亿美元收购World Labs,国内4D世界模型路线分化

    AMD以约82亿美元全股票交易收购World Labs,李飞飞将加入AMD任执行副总裁兼首席科学家,交易预计2026年底前完成。文章借此梳理国内世界模型的三条路线:腾讯混元偏空间生成,群核科技偏空间数据与仿真训练,影身智能从多视角真实4D数据切入,经4D重建、世界模型到真机执行闭环。

    推荐理由:原文把AMD收购World Labs与国内三条世界模型路线并置,可用来理解4D世界模型从数据到产线的落地差异。

  2. 机器人大讲堂57

    中国人形机器人专利占比达60.8%,数量领先但质量仍在追赶

    IP5统计口径下,截至2026年上半年中国人形机器人相关专利占比达60.8%,较2024年的51.8%上升,美国降至21.8%;同期中国提交1584件申请,美国113件。LexisNexis分析显示,全球专利实力前十初创企业前五名均来自中国,傅利叶、智元居前两位,但美国在平均专利质量上仍居首。文章认为专利优势要转化为产业优势,还需跨越执行器、减速器与人工装配构成的成本鸿沟。

    推荐理由:原文梳理了IP5口径下人形机器人专利的中美数量与质量差距,并给出专利向产业优势转化的成本约束。

  3. 嵌入式微处理器62

    小枣君解读华为3D数据中心:垂直四层堆叠架构面向大规模智算

    华为在AIDC产业发展大会上发布3D数据中心,采用供冷层、IT算力层、供电层、备电层的垂直四层立体堆叠架构,面向大规模智算集群。小枣君解读称,该设计将电力模块至机柜的供电距离从17米缩短至5米,IT供电容量从76MW提升至168MW,机电预制化率超90%,机电交付周期从6个月压缩至3个月。

    推荐理由:原文拆解了四层垂直堆叠架构如何压缩供电距离与交付周期,可作为理解智算基础设施演进的参考。

  4. 嵌入式微处理器56

    海思断供之后,谁在给海康造芯片?富瀚微与杨小奇的二十年视频芯片路

    海思断供后,富瀚微成为海康威视安防 SoC 的主要替代供应商,IPC SoC 市占率约 10%,NVR 录像机芯片市占率接近 28%。公司自研 AI-ISP「极光」引擎可将暗光场景信噪比提升 12dB,车载 ISP 前装出货量全球第一,并推出 AI 眼镜芯片 MC6350。2026 年上半年富瀚微营收 14.63 亿,同比增长 112.66%,归母净利润 3.50 亿,同比增长 1419%。

9月29日周二
  1. 嵌入式微处理器38

    硬件设计里的“奥卡姆剃刀”

    硬件设计应遵循“奥卡姆剃刀”原理,即“如无必要,勿增实体”,用最简洁的方式把握事物本质。电路越复杂、器件越多,耦合关系越深,故障排查效率越低;在满足设计要求的前提下应力求简单,把冗余或兼容电路留给没量产过的新电路,成熟方案则应做到100%没问题。此外,BUG 闭环后结论必须明确可解释,技术文档用词需精准、不出现“应该、可能、大概”,调试时要控制单一变量,重点关注改动电阻、替代料等变量带来的风险。

9月27日周日
  1. 嵌入式杂谈57

    十万张算力卡装进一栋楼,最难的竟然是这些细节

    作者借纪录片《超级工程—曙光8000》第三集《立中枢》,解读郑州曙光8000(登峰)十万卡AI超集群的工程细节:1500吨设备、68000根光缆装进2000余平方米三层建筑,光缆首尾相连超3500公里。

    推荐理由:文章借纪录片拆解十万卡集群的供电、装配与光缆插接细节,把机房工程难题类比到日常硬件调试,便于从业者迁移理解。

9月26日周六
  1. IEEE Spectrum · Robotics42

    IEEE Spectrum Video Friday:机器鹅、Skydio F10 与宇树人形机器人同台

    IEEE Spectrum 本周机器人视频精选中,Skydio 推出 F10 固定翼无人机,可由机械臂自主发射与回收;宇树(Unitree)精密仿生灵巧手起价 US $6,500。9 月 22 日 WorldSkills Shanghai 2026 开幕式上,19 台宇树人形机器人与 120 名舞者同台,面向逾 10,000 名观众完成全 AI 自主集群表演并全球实时直播。

9月25日周五
  1. FreeRTOS 社区论坛38

    FreeRTOS 为何要求先包含 FreeRTOS.h 而非自动包含

    FreeRTOS 原始编码规范制定者 Richard Barry 回应 task.h 中强制先包含 FreeRTOS.h 的设计:该规范源自安全相关工作,目的是让头文件包含顺序显式可控,避免头文件之间隐藏式互相包含。FreeRTOS 仅在引入 portable 头文件与配置文件默认值时例外,以保证必要顺序,且对应用开发者不可见。

9月23日周三
9月22日周二
  1. 嵌入式微处理器58

    AI 能写驱动补丁了,但为什么嵌入式没那么好替代?

    作者结合 Linux 内核收到 AI 生成的 prom21-xhci 驱动补丁和 EmbedAgent(ICSE 2026,arXiv:2506.11003)基准,分析 AI 在嵌入式开发中的实际边界。

    推荐理由:原文结合内核补丁案例与 EmbedAgent 基准数据,给出可直接对照的 AI 分工清单,便于工程师判断哪些活可交出去。

9月21日周一
9月20日周日
  1. 嵌入式微处理器35

    稚晖君算嵌入式的天花板吗?

    文章认为嵌入式领域不存在唯一的天花板,稚晖君的全栈能力虽强,但只是硬件与软件结合、快速原型开发方向的极致,底层驱动优化、实时系统、低功耗设计等方向同样各有天花板。与其纠结"天花板",更值得学的是他的学习能力、项目驱动学习法和开源分享精神。个人项目与商业项目场景不同,不能直接对比炫酷程度。