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新闻

中国电信孵化人形机器人公司

具身智能创新企业伽马智能于上海徐汇完成注册，正式入驻模速空间，这是中国电信人工智能研究院孵化的第一家市场化创新主体，主攻自进化人形机器人全模型技术研发与落地应用。公司获得中电信（上海）人工智能产业私募基金战略投资，白辰甲博士出任创始人、CEO。

具身智能难跑出大一统范式

在GDPS具身智能先锋讲坛的1V1对话中，卢宗青、吴祖煊两位行业专家围绕大一统具身模型两条路线的优劣势与融合边界展开交锋。结合算力约束、物理交互短板与真机落地难题，行业普遍认为当下距离范式统一仍有很远距离，真正进展更多来自不同路线之间的借鉴与互补。

博世毫米波雷达交付破3000万

10月23日，博世在2026世界智能网联汽车大会中德智能网联汽车合作论坛上公布，博世中国本土毫米波雷达累计交付量突破3000万套，全球累计突破1亿件。博世智能驾控中国区总裁吴永桥表示，中国汽车产业正迎来向新能源与智能化升级、AI大模型加速上车、出海三大关键演进。

产品覆盖150多个国家，深圳成为信息如何用数据采集技术打通全球产业链？

当AI与物联网加速走向产业落地，很多企业将目光聚焦在大模型、云端算法，却容易忽略一个最基础的现实：所有智能决策，都建立在真实、可靠的现场数据之上。AIDC自动识别与数据采集技术，正是打通物理实体与数字系统的关键桥梁，承担着万物感知、信息采集的核心使命。

AI玩具创新发展大会21日开幕

2026年10月21日13:30-16:00，AI玩具创新发展大会将在上海新国际博览中心E3展馆E3G71会议论坛区开幕，由中国玩具和婴童用品协会主办。大会聚焦大模型、Physical AI、情绪消费等前沿议题，头部企业、云厂商、上市公司与新锐品牌同台分享，并与CTE中国玩具展&潮玩展同期举行。

毫米波雷达的巴黎智驾分歧

2026年10月，巴黎车展设立“智驾实验室”公众体验项目，小鹏与特斯拉是仅有的两家受邀参与品牌。小鹏G9L配备7个毫米波雷达，但只把雷达用于AEB和AES独立安全系统，不进入端到端大模型主回路；奇瑞JAECOO联合Momenta走多传感器融合降本路线，完成全程零接管的凯旋门智驾挑战；特斯拉则坚持纯视觉路线。

人形机器人卡在AI临界点

王兴兴此前接受媒体采访时表示，机器人目前最大的问题还是机器人AI没有突破临界点，所以现在的机器人看上去还有点笨拙。考虑到目前的AI模型、训练数据集、场景落地部署都基于通用人工智能大模型，对机器人来说，要想真正达到如人一般熟练或工业级别，目前的AI技术完全不够。

海光信息新处理器将聚焦物理世界

过去市场对海光的认知，大多聚焦数据中心CPU与DCU加速芯片，服务智算中心、云端大模型训练推理，算力更多停留在机房之内。而本次新品标志着海光算力版图的重大外延：算力不再只服务虚拟数字世界，开始下沉到机器人、机器视觉、智能制造、工业现场等物理端侧场景。

端侧AI算力下沉提速！晶晨6nm边缘AI SoC双芯齐发

如果把过去两年的边缘AI叙事压缩成一句话，或许可以这样概括：大模型正离开云端，走向终端；视觉智能也完成了从“看图识物”到“读懂连续世界”的跨越

重磅！小米发布首款UWB智能门锁

作为小米智能门锁产品线的高端新品，该产品围绕解锁、影像、AI及家庭安防等多个方面进行升级，其中，UWB超宽带无感开锁和AI大模型能力成为两大核心亮点。

【活动报名】“芯”赋能，Physical AI时代新机遇沙龙

基于该背景，深圳市物联网产业协会将举办“‘芯’赋能，Physical AI时代新机遇沙龙” ，沙龙汇集华普微、深圳技术大学、矽递科技等产业链核心技术力量，打通从射频连接芯片、云侧大模型能力、多模态感知硬件到边缘量产部署的完整落地链条直面产业共性难题，促进技术交流与资源精准对接，助力深圳抢占Physical AI产业发展高地。

销量暴涨90%、双寡头揽下9成份额！这个百亿赛道正在加速爆发

8月7日，影石GO Ultra拇指相机上线AI语音助手，中国境内接入阿里千问大模型，可通过Hey Kira语音指令或长按拍摄键唤醒。该AI语音助手以影石自研为核心，融合千问大模型多模态及App拍照问答能力，集成面对面互译、拍图问答、语音问答三大核心功能。

大小模型价值最大化！极视角发布大小模型协同应用方案，赋能产业AI高效落地

8月27日，IOTE 2026边缘计算产业生态大会在深圳国际会展中心举行。作为第二十五届国际物联网展的核心会议之一，大会聚焦大模型轻量化部署、大小模型协同与产业落地。

边缘新算力，模型新生态！IOTE 2026边缘计算产业生态大会圆满举办

当边缘计算的“新算力”遇上AI大模型的“新生态”，一场关于产业智能化未来的深度对话在深圳国际会展中心精彩上演。

【IOTE边缘计算展区】当AI涌向边缘：一场算力“下沉”革命正在深圳发生

当AI大模型加速走进千行百业，一个尴尬的现实正在浮现——单纯依赖云端算力的“集中式”模式，正遭遇低时延、高可靠、数据隐私、带宽成本等多重瓶颈。数据在终端爆发，却要在云端“排队”，正成为AI产业化的最大堵点。