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Astra 惊艳之后，具身公司还有护城河吗？

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真实家庭任务往往从「不完整的信息」开始：机器人不知道目标在哪里，用户也未必能一次说清自己想要什么。面对「帮我从餐桌上拿点零食」这样的模糊指令，机器人不仅要主动寻找候选物体，还要在发现面包和多个甜甜圈后进一步询问用户，确认究竟该拿哪一个。

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2026年上半年，具身智能赛道狂揽超过460亿元融资，人形机器人的单价也正式迈入「万元以内」的门槛。

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单科冠军不够，具身智能落地需要没有结构性短板的底座

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给生成模型引入仿真，补上难以获得的声音感知。

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过去一年，具身智能的技术迭代明显加快。VLA、世界模型持续演进，强化学习重新成为机器人学习的重要技术路径，Sim2Real加速从仿真走向真机，全身控制能力也在快速突破。

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数据从哪儿来？模型怎么做？落地在哪里？

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在JDDiscovery-2026京东全球科技探索者大会上，智元、智平方、鹿明机器人、逆矩阵科技与京东探索研究院围绕"具身智能走出Demo"展开圆桌讨论，指出机器人从Demo走向真实落地的核心瓶颈已从单点模型能力转向数据、反馈闭环与系统能力，并认为GPT-6 Astra代表的语言模型上限及物理AI基座模型的构建将推动具身范式发生重大变化。

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桥介数物创始人尚阳星透露，公司将做了三年的项目制全身运动控制业务升级为平台产品RoboCraft AI，用户上传视频即可在半小时内完成动作提取、仿真与实机部署，并刚刚完成由中国移动链长基金领投的亿元级融资。

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Maxinsights累计交付超200万小时第一人称数据，成为Figure、Genesis AI、Dyna Robotics等硅谷头部具身智能团队的数据基础设施，凭借150万小时高质量数据存量与全链路算法处理能力推动具身智能Scaling Law持续验证。