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一场机器人黑客松，让具身智能的差距与机会同时显形

作者参加深圳机器人黑客松，这是全球最大规模线下具身智能开发者大赛之一。3天内参赛队伍可完成从数据采集到真机部署闭环。比赛让行业差距与机会显形，凸显基模重要性，自变量也给出新方向。

本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。

2025年，上海具身智能产业发展迅速。政府通过场景开放、算力平权等举措构建生态。智元、傅利叶等企业成果显著。12月12日GDPS大赛是成果检验，各赛道考验机器人不同能力。

科沃斯将旗下具身智能机器人“八界”开源，成立“八界开源智创空间”，开放从硬件到底层系统的使用权限。该机器人由轮式底盘加机械臂构成，科沃斯董事长钱东奇不看好人形及VLA技术路线。

WAIC后具身智能进入冷静期，融资热但投资人关注点转变。过去‘PPT估值、Demo定价’，如今按生产力算账。分析了高估值由来、发展路径类似大模型，还给出衡量企业的四把尺子，并以酷哇科技为例说明。

生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。

阿里Qwen团队组建具身智能小分队，由通义千问技术负责人林俊旸带队。外媒称这是阿里最明确的物理AI系统探索，此前阿里已有投资布局，此次是其AI战略关键落点。

机器之心专访中科第五纪黄岩，他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份，技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈，推出超少样本大模型等成果，在商业落地表现出色。

南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench，量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下，主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因，给出解法，望引起学界重视。

与OpenAI分道扬镳后，Figure C轮融资获超10亿美元承诺资本，投后估值达390亿美元。资金将用于扩大人形机器人大批量制造与部署、搭建GPU基础设施、启动数据采集项目，助力具身智能发展。