00:14量子位@量子位的朋友们魔法原子在WRC 2026上展示三大场景解决方案,实景演示物理AI应用。一脑驱动多形落地,展示物理AI真实应用场景。AI产品魔法原子物理AIWRC 2026推荐理由:想看物理AI如何实景应用?魔法原子WRC 2026展三大场景解决方案,一脑驱动多形落地,不容错过!原文稍后读已读值得跟进有用关注 魔法原子
14:55IT之家(博客/媒体)极佳视界发布的通用双足人形机器人Maker L01搭载31个关节电机,支持奔跑等动作;该机器人最高移动速度达4m/s,可展示复杂动作场景;Maker L01重42kg,配518Wh热插拔电池,采用全栈开放设计。AI产品极佳视界Maker L01人形机器人推荐理由:极佳视界发布了双足人形机器人Maker L01,能实现奔跑、跳跃等动作,和普通机器人对比更具灵活性,值得一看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 极佳视界
10:24官方账号arXiv cs.AI@Alexei Odinokov, Rostislav Yavorskiy该论文提出一个统一框架,将系统危险分析与运行时执行通过危险知情合成包络衔接起来。框架采用跨层安全转换过程,覆盖符号、空间和动态世界模型,而不是把安全限制在单个软件模块内。研究者展示了该表示如何与物理AI运行时环境交互,从而在城市移动场景中保证安全性。论文物理AI安全包络城市交通推荐理由:这篇论文给城市里的机器人安全跑动提了个新框架,把危险分析和实时监控串起来了,不是靠单个模块硬扛。原文稍后读已读值得跟进有用关注 物理AI
21:12量子位@允中一家具身数据公司在40天内完成两轮融资,总额数千万人民币。该公司以“重新定义物理AI数据基础设施”为定位。目标是为物理AI提供数据支撑,属于实战派路线。行业具身智能物理AI数据基础设施推荐理由:这家做具身数据的公司40天拿了两轮融资,专攻物理AI底层数据,跟纯做模型的不一样,挺有看头。原文稍后读已读值得跟进有用关注 具身智能
10:26IT之家(博客/媒体)索尼与台积电计划成立合资企业,在熊本县量产下一代图像传感器,总投资约1万亿日元(约427.38亿元人民币),目标2029年开始量产。合资公司中索尼持股约60%,台积电持股约40%,预计在截至2027年3月的2026财年内成立。该合资企业将为苹果iPhone供应高性能摄像头传感器,并计划在菊阳町现有图像传感器工厂扩建研发与生产线。索尼目前占全球CMOS图像传感器市场超一半份额,此次合作意在应对豪威科技和三星电子的竞争。行业索尼台积电iPhone推荐理由:索尼和台积电砸1万亿日元,2029年在熊本量产下一代图像传感器,给iPhone供货,押注物理AI。原文稍后读已读值得跟进有用关注 索尼
13:22官方账号arXiv cs.AI@Christo Kurisummoottil Thomas, Omar Hashash, Walid Saad该论文提出HDT-Nets框架,用全息数字孪生网络实现实时物理AI推理。每个HDT采用从物理智能体到网络边缘的层次结构,本地自主推理并协作形成集体智能。框架利用因果马尔可夫毯协调感知、通信与控制,支持跨域反事实推理。主动推理通过最小化期望自由能统一感知、行动和学习,并依据认知价值决定传输哪些信念。范畴论保证异构智能体间语义结构保持,整合信息论量化集体智能何时超越独立运行。论文HDT-Nets全息数字孪生物理AI推荐理由:这篇arxiv论文把数字孪生从被动镜像变成主动智能体,用网络协同做物理AI推理,搞机器人或边缘智能的可以看看思路。原文稍后读已读值得跟进有用关注 HDT-Nets
10:08官方账号arXiv cs.AI@Chenghua Wang, Daliang Xu, Dongqi Cai, Duojin Sun, Hao Zhang, Haoze Qian, Huaiyuan Zhang, Jinshuo Cui, Kezhao Zhao, Longxi Gao, Mengwei Xu, Rongjie Yi, Tianyue Zhang, Weikai Xie, Xiyuan Tan, Xuanzhe Liu, Yingying Qin, Yiwen Lu, Yuan Yao, Yuezhi Zu, Yunhan Guo, Ziqi GuoPhyAI用同一套运行时统一模型评估、云强化学习、边缘GPU服务和机载部署,覆盖VLA模型与世界动作模型。通过适配器接口,发布当天就接入了MiniCPM-Robot,并在pi0、pi0.5、GR00T N1.7和MiniCPM-Robot上比官方实现提速1.40x-4.65x。在8块H20 GPU上,Cosmos3-Nano-Policy-DROID的延迟从2.46秒降至1.18秒(CFG=2, TP=4),提速2.08倍。分析显示pi0.5在批大小为1时动作专家占8.8%的FLOPs但占57.2%的延迟;批大小32时占比降至13.5%,吞吐约100样本/秒。引入的control-time Roofline区分推理受限与环境受限控制,pi0.5在四个LIBERO套件上属于环境受限,Cosmos3则推理受限。AI产品PhyAIpi0.5GR00T N1.7推荐理由:PhyAI开源统一推理引擎,一个运行时跑VLA和世界模型,比官方快1.4-4.65倍,新模型当天就能接入。原文稍后读已读值得跟进有用关注 PhyAI
17:02量子位@量子位的朋友们前海母基金以数亿元级别资金投资Om AI联汇,重点布局端侧物理AI赛道。Om AI联汇专注于将AI能力部署到终端设备,面向实体场景提供推理服务。本轮数亿元资金将用于扩大端侧AI方案的落地规模,加速商业化进程。行业前海母基金Om AI联汇端侧AI推荐理由:前海母基金几个亿投了Om AI联汇,这家公司做端侧物理AI,主打AI在设备本地跑,不用上云。原文稍后读已读值得跟进有用关注 前海母基金
08:40Y Combinator@ycombinator82°Waymo首次全自动驾驶演示用了18个月,但产品化花了15年。如今Waymo Driver每周完成50万次行程,在15个城市累计行驶400万英里。其严重受伤事故率比人类司机低17倍。在Startup School 2026上,联席CEO Dmitri Dolgov分享了从演示到产品的七个教训。技巧Waymo自动驾驶物理AI2 个信源在谈事件专题推荐理由:Dmitri Dolgov在YC活动上讲了Waymo怎么从demo走到量产,17倍安全优势怎么来的,搞物理AI的值得看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Waymo
08:30Y Combinator@ycombinator75°Waymo首个自动驾驶demo耗时18个月,但真正的产品花了15年。如今Waymo Driver每周完成50万次行程,在15个城市累计行驶400万英里全自动驾驶里程,严重碰撞事故率比人类司机低17倍。联席CEO Dmitri Dolgov在YC Startup School 2026上分享了七条经验,涵盖物理AI的独特性、demo到产品的差距、以及为何需要自研模拟器。技巧Waymo自动驾驶物理AI2 个信源在谈事件专题推荐理由:听听Waymo联席CEO怎么把demo做成产品:每周50万单、事故率仅为人类的1/17,全是具体打法。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Waymo
14:39量子位@一水李飞飞创办的World Labs宣布收购SceniX,后者主攻物理场景合成数据。此次收购将用于物理AI训练,替代传统真实数据采集方式。World Labs希望通过生成式模拟环境,让模型在可控制的虚拟场景中学习。目前双方未披露交易金额。行业World LabsSceniX李飞飞推荐理由:World Labs把SceniX收了,以后训物理AI不用满街采数据,直接造虚拟世界练,李飞飞这步棋挺实在。原文稍后读已读值得跟进有用关注 World Labs
18:10量子位@思邈SIGGRAPH时间检验奖公布。获奖研究早在十年前就押中物理AI方向。该研究的代码仓库在GitHub上已有8000+Star。论文SIGGRAPHGitHub物理AI推荐理由:这项研究十年前就押中了物理AI会火,现在拿了SIGGRAPH大奖,代码在GitHub有8000多星,挺牛的,可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SIGGRAPH
03:02官方账号Demis Hassabis@demishassabis78°Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2 新一代物理 AI 模型,为机器人提供全身体智能。该模型使机器人能推理每一步运动,完成此前无法实现的精细操作,例如系打脆弱的绳结。系统还支持多机器人协作解决复杂工作流程,例如团队合作执行任务。这是机器人领域的重要里程碑。AI模型Gemini Robotics 2Google DeepMind物理AI3 个信源在谈事件专题推荐理由:Google DeepMind 发了 Gemini Robotics 2,机器人能推理每个动作,甚至多台协作打结了,物理 AI 又进了一步。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Gemini Robotics 2
01:14The Rundown AI@therundownai79°Google DeepMind推出新一代物理AI模型Gemini Robotics 2,为人形机器人带来全身智能与高级灵巧操控。该模型支持多机器人协同作业,例如机器人能够完成系垃圾袋等精细任务。相比前代仅限桌面操作,Gemini Robotics 2显著扩展了机器人的物理交互范围。AI模型Gemini Robotics 2Google DeepMind物理AI3 个信源在谈事件专题推荐理由:谷歌DeepMind这次让机器人系垃圾袋,背后是全身智能和多机协作,比桌面操作进了一大步。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Gemini Robotics 2
01:57官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI81°在SIGGRAPH2026上,NVIDIA Cosmos Lab副总裁刘明宇宣布了Cosmos-Dreams,一种神经闭环模拟器。他展示了该模拟器的完整演示,并阐述了世界模型作为物理AI数据引擎的理念。Cosmos-Dreams旨在将数据从被动收集转变为主动计算生成。AI产品NVIDIACosmos-DreamsCosmos Lab2 个信源在谈事件专题推荐理由:NVIDIA在SIGGRAPH上发布了Cosmos-Dreams,一个能主动计算生成训练数据的模拟器。物理AI开发不再只靠收集数据了,看看演示视频吧。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NVIDIA
03:26a16z@a16z76°Applied Intuition CEO Qasar Younis在a16z的访谈中表示,物理AI在农业、长途运输和采矿等领域需求迫切,能极大改善艰苦工作的安全性和吸引力。他举例:美国农民平均年龄58岁,长途货运出现创纪录短缺,采矿占全球劳动力1%却占工作死亡事故8%。联合创始人Peter Ludwig预测,未来十年将有十亿台机器变得自主或智能,并宣布新平台Dana,强调工程系统智能化是物理AI下一级跃迁的关键。行业Applied IntuitionDana物理AI推荐理由:a16z聊物理AI,Applied Intuition CEO说卡车货运和采矿都快没人干了,机器早日替人干脏活苦活是刚需,还放了新平台Dana的料。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Applied Intuition
02:32a16z@a16z71°Applied Intuition CTO Peter Ludwig 指出,通用模型(如Anthropic或OpenAI的模型)只占物理AI系统解决方案的1%。他强调,在安全攸关的场景中,复杂的工程工作流才是关键,过去可能需要切换20种不同工具。该公司平台Dana通过智能体界面,让用户用自然语言编排这些工作流。他预测未来十年将有十亿台机器(如汽车、拖拉机、人形机器人)实现自主化。行业Applied IntuitionPeter LudwigDana10 个信源在谈事件专题推荐理由:别只看大模型,Applied Intuition告诉你90%的工程工作流才是物理AI的瓶颈,他们的Dana平台用智能体统一编排20种工具。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Applied Intuition
00:41a16z@a16z72°Applied Intuition 推出新平台 Dana,目标是将机器人开发简化到像开发 iPhone 应用一样简单。该平台被称为“物理AI的智能体平台”,集成了公司过去十年的技术积累。公司联合创始人预测未来十年将有十亿台机器(包括汽车、卡车、拖拉机、矿车、防御系统、仓库机器人与人形机器人)实现自主化。他们强调,降低工程系统的复杂度比单纯提升模型智能更能推动物理AI的下一个数量级增长。AI产品Applied IntuitionDana物理AI推荐理由:Applied Intuition 发布了 Dana 平台,让开发机器人像做 iPhone 应用一样简单,目标是十年内让十亿台机器智能化。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Applied Intuition
23:26a16z@a16zApplied Intuition 联合创始人兼 CTO Peter Ludwig 预测未来十年将有十亿台机器(包括汽车、卡车、矿车、人形机器人等)变得自主或智能。他认为单纯依赖模型智能的路径不够,物理AI的下一个量级来自让工程系统像其承载的模型一样智能。该公司为此推出新平台 Dana,旨在通过复合工程系统加速自主机器落地。AI产品Applied IntuitionDana物理AI推荐理由:Applied Intuition 的 CTO 说未来十年十亿机器会自主,还发了新平台 Dana,搞复合系统让工程和模型一样聪明。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Applied Intuition
06:37官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI78°NVIDIA Cosmos模型在Hugging Face平台下载量突破1000万次,且仍在增长。该模型是开源世界基础模型,用于构建机器人和自动驾驶等物理AI系统。开发者和研究人员通过下载和实验来推动物理AI应用的发展。AI模型NVIDIACosmosHugging Face10 个信源在谈事件专题推荐理由:NVIDIA的Cosmos模型在Hugging Face上下载量破千万了,专为机器人和自动驾驶设计的开源模型,开发者都在用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NVIDIA
10:59Y Combinator@ycombinator83°NVIDIA早期采用错误算法,黄仁勋从Fry's买了三本教科书后转向正确技术,拯救了公司。他回顾了与Sega合作、3亿美元IPO、以及AlexNet对NVIDIA的转折意义。黄仁勋认为系统思维是新编程,并预言物理AI将首先出现在制造业。他还讨论了内部如何用智能体以及AI对就业的影响。行业NVIDIAJensen HuangYC10 个信源在谈事件专题推荐理由:黄仁勋亲口讲NVIDIA从错误中学到的东西,还有他对AI和系统思维的实在看法,比网上那些二手分析靠谱。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NVIDIA
11:39IT之家(博客/媒体)AMD 在 Advancing AI 2026 大会上正式发布锐龙 AI 嵌入式 X100 处理器,包含 16 核 40CU 的 X199/X199i、12 核 32CU 的 X188/X188i 和 8 核 32CU 的 X168/X168i 六款 SKU。i 后缀版本工作温度范围达 -40℃~+105℃,无后缀版本支持 0℃~+105℃。该系列可在恶劣环境 7×24 全天候运行长达 10 年,预计 2026Q4 投产。AMD 还推出板载该处理器的 Kria AI 系统级模块和机器人开发平台。AI产品AMD锐龙AI嵌入式X100Kria AI推荐理由:AMD 把锐龙 AI 的 Halo 性能塞进了工业级嵌入式芯片,能扛 -40℃ 到 +105℃,7x24 跑 10 年,做物理 AI 和机器人开发的可以关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AMD
01:27官方账号Demis Hassabis@demishassabisKanishka Narayan 被英国首相任命为 AI 部长,上任48小时内即与 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 讨论将英国优势转化为就业。他还与物理 AI 领域专家 Alex Kendall 沟通,计划让英国成为物理 AI 就业中心。Narayan 确认 Arm 作为英国 AI 冠军企业的地位,并计划与 NCSC 合作加强 AI 网络安全。他强调 AI 安全研究所(AISI)应保持全球人才吸引力,并与英国主权 AI 基金讨论下一阶段目标。行业Kanishka NarayanDemis Hassabis英国AI部长1 个信源在谈事件专题推荐理由:英国新AI部长上任,48小时内就拉了一堆大佬谈AI制造业和安全,这才是实干派。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Kanishka Narayan
01:15AI Engineer@aiDotEngineer首届AI Engineer大会将于2026年11月5-6日在上海虹桥希尔顿酒店举办。大会设两个主题分会:开源模型/基础设施和物理AI。本次活动由@StandupPartners合作组织,旨在促进中美工程师交流。行业AI Engineer大会开源模型基础设施推荐理由:这个大会聚焦开源模型和物理AI,官方组织中美工程师面对面碰撞,做AI的该去听听。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI Engineer大会
16:31官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)Rimnot是一家成立仅4个月、由清华博士创办的物理AI初创公司,与Yuantu合作,计划在服务器制造中部署1万台工业机器人。在WAIC上,其机器人展示了30分钟内完成环境适应的能力,标志着物理AI闭环正式落地。行业RimnotYuantu物理AI推荐理由:一个4个月的初创公司要搞1万台工业机器人,还能30分钟适应环境,这效率真让人期待。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Rimnot
15:37IT之家(博客/媒体)Noetra是一家由日本政府支持的Physical AI与机器人基础模型公司。该公司第一年获得超3800亿日元政府资金,并有软银、本田、索尼等44家企业参与支持。Noetra计划采购2.75万颗英伟达Rubin AI芯片,基础设施将于2028年6月投入运营。CEO丹波弘伸表示这是日本提升AI技术自主能力的最后机会。日本政府目标到2040年部署1000万台AI机器人。行业Noetra英伟达Rubin推荐理由:Noetra拿到日本政府3800亿日元支持,拉上软银、本田等44家企业,要买2.75万颗英伟达Rubin芯片做物理AI和机器人基础模型。说是日本AI自主的最后一搏,值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Noetra
12:02量子位@田, 晏林日冕和远图联合在服务器制造场景验证超级工站能力。计划2027年完成百台级部署。最终目标是万台级具身智能产品部署。行业日冕远图物理AI推荐理由:日冕和远图这对组合在服务器制造里跑通了物理AI闭环,计划2027年上百台,冲万台,干得实在。原文稍后读已读值得跟进有用关注 日冕
04:37官方一手Hugging Face: Blog(博客/媒体)NVIDIA 发布博客概述物理AI模拟的现状,指出模拟需解决真实感、场景多样性和大规模可扩展性三大挑战。文章提及 Isaac Sim 模拟器可用于生成合成数据训练机器人模型,并讨论 sim-to-real 迁移方法以提升泛化能力。还介绍了 Cuberos、Habitat 等开源模拟工具及合成数据生成流程。整体梳理了从模拟器到物理部署的关键技术路径。行业NVIDIAIsaac Sim物理AI7 个信源在谈事件专题推荐理由:NVIDIA 这篇把物理AI模拟的难点和现有工具都讲透了,做 sim-to-real 或机器人训练的建议看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NVIDIA
03:47a16z@a16zAppliedInt 联合创始人 Qasar Younis 和 Peter Ludwig 宣布推出 Dana,一个用于物理 AI 的 agentic 平台。Dana 集成了他们过去 9 年开发的模拟器、数据引擎、场景编辑器、RL 环境等工具,通过单一 agentic 层连接。该平台使原本需要几天到几周的工作流缩短到几分钟。目标是让中学生也能在家制作配送机器人。AI产品DanaAppliedInt物理AI推荐理由:想造机器人但觉得太难?AppliedInt 做了个叫 Dana 的平台,把仿真、数据、RL 环境全整合进一个智能界面,开发速度从周级降到分钟级,去看看他们怎么做到的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Dana
23:49a16z@a16zApplied Intuition 今日推出 Dana,一个用于开发物理 AI 应用的智能体平台。联合创始人 Qasar Younis 和 Peter Ludwig 在 a16z 播客中讨论其使命是让智能覆盖十亿台机器。对话涉及物理 AI 与数字 AI 的区别、超越 robotaxis 和人形机器人的场景,以及 Cruise 失败的原因。Dana 旨在为自动驾驶、机器人等物理 AI 系统提供开发框架。AI产品Applied IntuitionDana物理AI推荐理由:Applied Intuition 刚发了 Dana,一个专门给物理 AI 用的智能体平台,不是纯软件,而是直接针对自动驾驶和机器人,挺硬核的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Applied Intuition
15:26量子位@量子位的朋友们精选光鉴科技发布了面向物理AI的具身智能视觉感知方案。该方案基于深度相机和自研算法,为机器人提供高精度三维视觉感知能力。它能够支持环境建图、物体识别与抓取等任务,适用于工业和服务场景。方案已适配多个主流机器人平台,并计划开放SDK供开发者使用。AI产品光鉴科技具身智能视觉感知推荐理由:光鉴科技新出的视觉感知方案,专门给机器人看的,能建图能抓取,适配多个平台,做具身智能的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 光鉴科技
19:50量子位@量子位的朋友们在2026年WAIC上,产业各方达成端侧原生架构共识,推动AI从云端向终端迁移。Om AI联汇联合多家企业发起物理AI协同发展倡议,聚焦具身智能与工业场景。该倡议旨在加速物理世界AI技术的标准化与落地,覆盖人形机器人、自动驾驶等方向。行业Om AI联汇WAIC物理AI推荐理由:WAIC上大家达成共识:端侧AI才是未来。Om AI联汇还牵头搞了个物理AI协同倡议,想加速机器人和自动驾驶落地,可以看看具体怎么搞。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Om AI联汇
12:46爱范儿@APPSO在WAIC 2026上,阶跃展示了6台机器人协作拼装长城模型。同时,首款搭载智能体系统的手机在展会首次亮相。阶跃此举将AI从数字界面延伸到物理交互。行业阶跃WAIC 2026智能体手机1 个信源在谈事件专题推荐理由:阶跃在WAIC搞了6台机器人拼长城,还有第一款智能体手机,看起来超酷。原文稍后读已读值得跟进有用关注 阶跃
19:14量子位@杰西卡文远发布了物理AI大模型WITT。该模型在单卡上每天可处理1万分钟视频数据。这有助于提升自动驾驶等场景的数据处理效率。AI模型文远WITT物理AI推荐理由:文远新模型WITT单卡就能日处理1万分钟视频,对自动驾驶研发超实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 文远
15:03IT之家(博客/媒体)精选文远知行WeRide发布自研物理AI认知基础大模型WeRide WITT,首次引入“最小物理事实单元”概念,能拆解真实场景为可验证的事实单元。WITT具备事实提取、推理、验证、编排四大能力,在自动驾驶垂类场景中平均每片段事实错误率仅为通用大模型的三分之一。相比百B级参数通用大模型,WITT可节省98%的Token成本,单卡单日处理1万分钟视频,效率提升200倍。WITT与世界模型GENESIS协同驱动物理AI飞轮,提高自动驾驶模型训练效率。AI模型文远知行WITT物理AI推荐理由:文远知行发了物理AI大模型WITT,能把雨天视频拆成一个个事实单元来理解,比通用大模型事实错误率低三分之二,成本还省98%。原文稍后读已读值得跟进有用关注 文远知行
11:45官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)DeepRoute.ai在2026北京车展上宣布从ADAS供应商转型为Physical AI基础设施构建商。该公司将统一基础模型、大规模真实世界数据以及前DeepSeek科学家Ruan Chong的加入作为其核心战略,全力押注AI在物理世界的应用。行业DeepRoute.aiDeepSeekRuan Chong推荐理由:DeepRoute.ai拉来DeepSeek的Ruan Chong,从智能驾驶转向物理AI基建,看看他们要怎么做。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepRoute.ai
18:12Aadit Sheth@aaditshNVIDIA CEO Jensen Huang在东京与Fujitsu、Kawasaki Heavy Industries、FANUC、Yaskawa Electric四家日本工业巨头会面。各方合作将物理AI从国家战略层面推进到实际工厂车间。物理AI技术将应用于制造业自动化,提升生产效率。这次合作覆盖机器人、重工业等多个领域,标志着AI与实体经济的深度融合。行业NVIDIAJensen Huang物理AI3 个信源在谈事件专题推荐理由:NVIDIA老板和日本四大工业巨头联手,要把AI塞进工厂机器人里,不是画饼是真动手了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NVIDIA
16:22IT之家(博客/媒体)81°NVIDIA与Noetra合作基于DSX平台打造一座140MW国家物理AI工厂,采用Vera Rubin NVL72机架,部署13750块Vera CPU和27500块Rubin GPU。该工厂支持T级模型训练,为日本FRONTia项目提供算力基础。预训练权重将与NVIDIA的Nemotron、Cosmos等开源模型一同提供给日本开发者和企业。行业NVIDIANoetra日本10 个信源在谈事件专题推荐理由:NVIDIA帮日本建国家级AI工厂,140MW算力、Vera Rubin GPU、T级训练,开源模型全给当地开发者,这波很实在。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NVIDIA
09:23IT之家(博客/媒体)小鹏MONA L03将于7月16日在慕尼黑全球上市,预售14.38万元起。该车搭载1500TOPS算力图灵芯片与第二代VLA智驾系统,提供纯电和增程双动力。纯电版CLTC续航525km或625km,零百加速6.6秒;超级增程版综合续航1330km,零百加速6.8秒。发布会还将公布小鹏物理AI最新布局与技术进展。AI产品小鹏MONA L03图灵芯片推荐理由:小鹏把首款全球车型MONA L03带到欧洲了,图灵芯片算力1500TOPS,增程版能跑1330公里,还有物理AI新消息,值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 小鹏
10:32官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)DeepCtrls完成B轮融资,融资额达数亿元,由晶科能源和国投创新联合投资。该公司专注于物理AI平台,服务于全球能源基础设施,已服务超过360家企业客户,包括台积电(TSMC)、长鑫存储(CXMT)、腾讯(Tencent)和宁德时代(CATL)。资金将用于扩大其物理AI平台在能源领域的部署。行业DeepCtrls物理AI融资推荐理由:DeepCtrls这家做物理AI的公司刚融了数亿元,客户里台积电、宁德时代都有,专门搞能源基础设施的,挺值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepCtrls