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36氪获悉，雷神竞界电竞酒店第100家门店——青岛恒星科技学院金水路店正式开业。雷神竞界电竞酒店由尚美数智酒店集团与雷神共同打造，目前已覆盖北京、上海、杭州、成都等67座城市，核心客群中95后占比达74.7%。

今天（29日），由中船集团广船国际建造的10800车汽车运输船在广州南沙完成交付。这是我国交付的第三艘万车级汽车运输船，标志着我国在该领域已具备批量化、系列化建造能力。（央视新闻）

36氪获悉，近日，“纬钛机器人”宣布完成新一轮Pre-A轮融资，由红鸟启航基金领投，领屹投资、永鑫方舟、韦豪创芯、宁波吉德等产业投资方联合参投，上海天使会联合投资，多家老股东继续加持，投中资本担任本轮融资独家财务顾问。本轮融资将用于视触觉感知技术的持续迭代、执行器的落地、视触觉的数采和模型的闭环以及研发团队的扩充，同时进一步拓展海外市场，构建全球竞争力。

自变量机器人宣布，继4月下旬完成小米战投领投的B轮融资后，公司于2个多月内迅速完成B+、B++及C轮融资，4轮融资均已全部完成交割。本轮投后估值正式突破200亿元人民币。本轮投资方已确认名单包括：中国移动、国家人工智能产业投资基金、红杉中国、IDG资本、源码资本、达晨财智、中金资本等30余家顶级机构及互联网巨头资本。其中，小米战投已连续三轮持续加注。 （财联社）

据台湾电子时报报道，苹果正考虑最早于2028年在其旗舰智能手机SoC中采用1.4nm工艺技术，这意味着采用2nm工艺制造的旗舰芯片的生命周期可能只有大约两年。（新浪财经）

36氪获悉，沪深两市成交额突破2万亿元，较上一日此时放量超2200亿元。

36氪获悉，创业板指跌超2%。

36氪获悉，6月29日，百度集团-SW股价涨超8%。有消息称，百度旗下昆仑芯计划赴港上市、目标估值约500亿美元。目前，昆仑芯P800已完成规模化验证，2025年至今已交付多个万卡集群，并在全国产集群上完成文心5.1重要版本训练。

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作者｜黄楠 编辑｜袁斯来 硬氪独家获悉，通用全身具身大脑公司「源策未来Archon Robotics」近日完成数亿元种子轮融资，本轮投资方包括真格基金、高榕创投、IDG资本、五源资本等头部美元基金，以及戈壁创投与香港大学联名基金、奇绩创投、上海创智学院等。光源资本担任独家财务顾问。 本轮资金将主要用于全身人形基础模型研发、多模态全身动作数据采集、人才团队扩充，以及多地研发中心与产业合作生态搭建，加速在今年内实现开源人形基座模型落地。 源策未来成立于2026年4月，研发总部位于上海市徐汇区漕河泾开发区。公司专注研发通用全身人形基座模型，构建全身智能（Whole-body Intelligence），为人形机器人提供类人全身移动操作的能力，以加快实现具身智能走入千家万户。 创始人李弘扬博士现任香港大学助理教授、计算与数据科学学院助理院长、上海创智学院导师。他主导的端到端自动驾驶项目UniAD获CVPR 2023最佳论文，是近十年来大陆学术机构唯一获此奖项的工作；2026年获机器人领域国际顶会RSS Early Career Award，成为这一奖项设立20年来的首位华人学者。 联合创始人兼CEO李天羽博士，为上海创智学院首批毕业生、复旦大学博士，作为核心开发者深度参与华为量产自动驾驶ADS 4.0世界引擎方案研发。联合创始人兼Head of AI陈立博士是UniAD最佳论文的第一作者，本科毕业于上海交通大学致远荣誉工程，曾获香港大学校长博士奖学金。 源策核心团队均来自香港大学、清华大学、上海交通大学、复旦大学、浙江大学等头部自动驾驶、机器人与大模型研究团队，兼具原创算法突破与超大规模工业系统落地经验。 源策团队在珠峰大本营举杯。摄于2024年2月于珠穆朗玛峰（图源/企业） 具身智能行业正步入一个关键的分化时刻。Omdia等公开数据显示，2026年上半年，国内具身智能及机器人领域共发生288起融资事件，披露融资总额超过460亿元，加快逼近2025年全年554亿元的规模。但巨额融资并未同步带来技术共识的收敛。 当下多数具身方案存在先天局限：现有训练数据以桌面第一视角视频、单臂或夹爪动作为主，缺失全身重心调整、躯干借力、多肢体协同等人类原生交互逻辑。这意味着，大部分机器人仅能完成固定点位抓取，面对推门、整理床铺、双手持物开关门这类需要全身配合的日常任务，则难以自主适配变量。 这一局限的根源在于数据基础设施的结构性缺口。源策未来CEO李天羽告诉硬氪，“市面上可获取的具身数据集看似庞大，实际真正对人形全身训练有效的信息却极为有限。” 第一视角视频数据集仅支持记录人眼所看到的画面，蹲下、俯身、侧身等手部表象之外的关键动作位姿信息缺失。机械臂及夹爪等标注数据，则多集中在平面范畴，只记录末端轨迹，模型可以学习操作器如何移动，却难以理解如何与环境互动。而人形真机数据总量本就极低，采集成本更以数百至近千元每小时计，有关全身多关节耦合的复合任务样本在过去的数据池中近乎空白。 三类数据各有缺失，指向了同一个问题，人类完成日常动作最核心的信息，即全身如何协调、重心如何转移、力量如何从下肢传导到上肢等，在现有数据中几乎没有被记录过。 以一个简单的日常场景为例。当人在拉开一扇轻门和重门时，其手部轨迹几乎看不出差别；都是先抓住把手往后拉，无论使用多大力气，其位姿与门的运动始终同步。真���的差异体现在全身维度，面对轻门，人保持直立即可拉开；遇到重门，身体需要倾斜将重心前移，用体重对抗阻力。 这些重心移动的信息，只有在全身数据中才会被记录下来，并蕴藏着物体物理属性的本质差异。简单来说，如果模型长期仅学习单一维度信息，它或许能完成“拉门”这个动作，却无法理解“门有多重”在人体层面意味着什么。 “信息的长期缺位，将当前机器人的能力锁定在固定桌面抓取的层面，与真实家庭环境中多样化任务之间，横亘着一道数据断层。”李天羽说，“要突破这层天花板，必须回到源头重新定义数据采集的逻辑。” 源策团队认为，从轮式底盘搭配双臂的方案向人形机器人迁移，在结构、运动控制、感知维度上均存在本质差异，并非简单的形态升级。当海外企业刚意识到人形任务的复杂性时，他们已率先将目标锁定于此。 源策未来瞄准了一个几乎无人涉足的领域，做通用全身人形基座模型，其核心理念Human Body Learning，即学习人类全身位姿与协调方式，而非仅仅跟踪末端执行器的轨迹。通过在人类的全身动作中，让机器人习得“四肢协调的智慧”，具备完整的全身交互能力。 通过将人形机器人的行动“智能”尽可能沉淀在与本体无关的中脑层级，这期间，中脑所学习的能力不绑定某款具体的机器人；它输出的是全身运动轨迹，而非针对某个特定型号的关节角度指令，使模型具备跨不同本体迁移的潜力。随着数据采集越充分、覆盖场景越多样，中脑的表征能力就越强，

做的是美容院ai管理项目，使用ai帮助美容院、皮肤管理中心等进行分析，引流，管理等困难事项，目前大体框架已经完成，只需要线下推广

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做生意玩副业；文科生自学做AI编程、小程序；日更公众号1000+天，擅长短文写作复利商业化（6位数）

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