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干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位

机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。

新加坡国立大学等联合发布EgoTwin，首次实现第一视角视频与人体动作联合生成，攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型，通过三大创新设计解决核心难题，实验性能超基线，为多领域应用提供落地基座。

腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。

阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。

商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中，以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B，算力需求低，还具备多项实用场景能力，靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。

Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。

在2025骁龙峰会·中国上，宇树王兴兴等大咖畅所欲言。王兴兴指出机器人领域技术路线不同进展慢，建议模型开源，还强调芯片对机器人的重要性；李大海认为端侧模型是Agent核心；勾晓菲谈汽车服务竞争；耿增强呼吁Agent形成行业标准。

论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation'，引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构，再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助，还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。

2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场，虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差，加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题，遗忘成最大难题，产品分三条技术路线。

Anthropic CEO Dario Amodei 在采访中直言，1 到 5 年内金融、咨询等领域大量基层白领岗位将被 AI 取代。他认为 AI 进步快，虽有潜力治病供能，但也会致岗位消失，还提出教育和政府介入应对之策。