在娛樂圈，吃瓜群眾總是對明星們的一舉一動充滿好奇。近期，某些藝人的黑料被曝光，引發了網友們的激烈討論。究竟這些所謂的“內幕”是真是假，仍待進一步驗證。無論如何，面對層出不窮的爆料，理性看待仍是關鍵，事實背后可能隱藏著更多不為人知的故事。
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合力轉移重物、給機器人“工友”充電......人形機器人之間的協作正不斷玩出新花樣。
今天，優必選官微發布視頻顯現，Walker S系列機器人在極氪5G才智工廠協同實訓。在視頻中，機器人經過合力轉移大負載大尺度貨品，并施行混合決議計劃式分揀、精準操作類質檢等舉動。盡管其功率間隔人類仍有較大距離，但已能夠完結多機協同作業。
在視頻結尾，當一臺機器人電量耗盡而關機時，鄰近機器人還會為其充電。
據悉，此次協同實訓為全球首例多臺、多場景、多使命的人形機器人協同實訓，其背面的技能為人形機器人群腦網絡（BrainNet）軟件架構，以及人形智能網聯中樞Internet of Humanoids (IoH)。
詳細而言，群腦網絡（BrainNet）架構由云端協同的推理型節點和技能型節點鏈接，構成團體維度下的超級大腦和智能小腦。超級大腦依據多模態具身推理大模型，以完結產線使命決議計劃；智能小腦依據Transformer模型，然后支撐多機并行分布式學習。
在上述軟件的加持下，憑仗人形機器人現有硬件，能夠將單臺人形機器人的使命范疇擴展至多臺機器人協同完結的產線級需求。而且，經過在一線生產廠實堆集工業數據集，能夠不斷進行練習和調優。
優必選以為，人形機器人團體智能技能攻關是完結工業場景規模化使用的必經之路。就在日前，美國機器人創企Figure AI相同發布了一段機器人團體進廠在物流中心收拾快遞的視頻。在視頻中，機器人能夠辨認、抓取并依照邏輯擺放快遞。
憑仗最近發布的視覺-言語-動作（VLA）模型Helix，Figure機器人能夠依據自然言語指令，辨認并拾取簡直一切小型物品，而且能夠唆使多臺機器人一起操作使命。
當下，機器人職業的主線邏輯，正完結從硬件端向軟件端的改變。國金證券以為，軟件端前進將帶動人形機器人邁向通用場景使用更近一步。
憑仗群腦網絡軟件架構和VLA模型Helix，優必選和Figure別離以現有機器人硬件載體在工業使命操作方面獲得開展。對此，中金研報表明，具身智能軟件端泛化才能體現超預期，具身智能進化繼續加快。
人形機器人能否以及何時能夠翻開C端商場、完結放量，要害瓶頸在于大腦的泛化才能體現。。 中泰證券2月20日研報指出，AI進入2.0年代，人形機器人將是AI最大的落地場景。硬件端現在看相對較為完善，
軟件端的迭代是驅動產品力不斷提高的要害。。 分析師進一步表明，軟件端分為大腦與小腦。大腦首要擔任環境感知和智能交互，其底層算法別離是FSD與LLM及其延伸的大模型。大腦端的FSD及LLM隨同智能駕馭與大模型開展進行選代，開展較為老練。相對來說，亟待提高的是小腦，即運動操控，其開展較為初期。
至于小腦的首要限制要素，組織指出，相較于大模型的開展具有海量的數據輸入，機器人的練習數據集非常有限；前精密動作沒有又一致的底層算法，無法設置一致的獎賞函數進行強化學習。因而，小腦端運控數據的收集與運動操控底層算法的選代是驅動產品力提高的中期維度影響要素。從2025年人形機器人工業量產視點來看，主張要點重視數據收集和運動操控算法。
其間，數據收集的中心東西是動捕設備，相關公司包含：凌云光、諾亦騰、世優科技、利亞德、天娛數科等；運動操控算法方面，國內供貨商能夠切入的范疇為運動操控器，相關公司有：固高科技、雷賽智能、禾川科技等。
（文章來歷：財聯社）。
