融资与估值 - 银河通用完成11亿元新一轮融资，宁德时代战投及溥泉资本领投，北京机器人产业基金、国家开发银行国开科创、纪源资本跟投，刷新行业纪录 [2] - 成立两年来公司累计融资超24亿元，覆盖头部市场化投资机构、产业资本及科研机构基金 [3] - 2025年上半年公司估值达十亿美元成为"独角兽"，预计今年收入数亿元 [2] 技术与产品 - 发布全球首款全开源、多机型、跨虚实人形机器人全身遥操作系统OpenWBT [4] - 用端到端VLA大模型重构Galbot系统，扩展性与泛化能力大幅提升 [4] - 与宇树科技技术结合，通用四足全身抓取框架QuadWBG可在Unitree B1上应用 [5] - 更重视仿真数据、具身智能模型和上半身协作交互，而非运动控制和灵巧手 [4] 商业化进展 - 发布全球首个人形机器人智慧零售解决方案，单个新门店部署仅需1天 [4] - 北京已有近十家门店实现部署和常态化运营，年内有望在全国100家门店投入使用 [4] - 与博世集团成立合资公司，聚焦工业制造场景推动商业化应用 [4] - 工业分拣场景潜在出货量可达数十万台，市场规模有望与传统工业机器人比肩 [11] 行业前景 - 2024年中国人形机器人市场预估销售量2400台，2025年达7300台，市场规模24亿元 [13] - 2035年人形机器人有望达200万台，市场规模1400亿元 [13] - 今年全球生产的人形机器人中预计一半以上来自中国 [13] - 2050年全球人形机器人市场规模或达7万亿美元（约50万亿元） [14] 团队与资本关系 - 团队采用"科学家+产业老兵"模式，联合创始人来自北大、ABB等机构 [3] - 银河通用与宇树科技存在资本关联，尹方鸣是两家公司的关键投资人 [9][10] - 银河通用创始团队与尹方鸣关系密切，尹方鸣参与孵化并给予第一笔资金 [10]

仅隔半年，银河通用又融资了。 投中网获悉，近日，北京银河通用机器人有限公司（简称"银河通用"）宣布完成人民币11亿元融资，由宁德时代上市公司战投及溥泉资本领投（CATL Capital），北京机器人产业基金、国家开发银行国开科创、纪源资本跟投。 先说银河通用本轮融资三个最直观的看点：融资绝对规模大；领投是宁德时代；跟投阵容相当豪华。 首先从金额上，11亿元人民币的规模，刷新了具身大模型机器人领域单笔融资和累计融资额双纪录，这不光显示资本对银河通用的高度认可，更意味着具 身智能赛道已经从浅滩逐步迈向深水区，一方面是规模化和产业落地已开始加速，另外一方面也代表行业资源或开始向头部整合。 再看领投方，传闻已久的宁德时代大手笔投资国内头部机器人公司终于尘埃落定！作为全球新能源霸主，宁德时代的强势入局，不仅为银河通用注入强劲 动力，更以万亿级产业生态为后盾，彻底打开具身智能（Embodied AI）的想象空间。 跟投方面，汇聚了国内主流的重量级国资投资平台、战略和产业投资方及国际知名投资机构等，强大的资本阵容基本代表了市场共识。 除了资本层面，就在前几日，银河通用联合博世集团旗下博原资本联合宣布，成立合资公司"博银合创 ...

6月23日，具身智能领域迎来里程碑事件。 首程控股发布公告表示，完成对银河通用机器人的新一轮投资。除首程控股之外，此次投资还汇聚宁德 时代、国开科创、纪源资本等顶级资本，构成了行业前所未有的豪华投资阵容。 值得注意的是，这是首程控股继去年9月投资之后的追加投资，标志着公司对银河通用在技术深度、产 品成熟度以及实际落地能力方面的高度认可与深远信任；同时，也意味着首程控股"资本+场景+产业 链"三位一体的模式，将硬科技投资逻辑升级为生态级价值共创，推动机器人技术商业化闭环战略再进 一步。 二、政策红利与技术革命共振，首程"最佳机器人投资组合"迎价值重估 一、从生态构建到场景赋能的战略跃迁，首程控股如何定义产投新范式 首程控股对银河通用的投资并非孤立事件，而是其机器人产业生态战略的延续与升级。 自2023年与北京国管联合发起百亿机器人基金以来，首程控股已系统性卡位核心赛道，上游布局墨现科 技等高密度触觉传感器企业，中游重仓宇树科技、银河通用等本体制造商，下游依托自建场景加速技术 验证。依托这一闭环生态，首程控股在具身智能领域构建起覆盖零部件、本体到场景应用的完整链条。 此次投资银河通用，凸显首程控股对高壁垒技术企业 ...

Meta开源V-JEPA 2世界模型 - Meta开源V-JEPA 2世界模型，能理解物理世界，用100万小时视频数据训练，可实现零样本规划和机器人控制 [1] - 模型仅需62小时训练即可生成规划控制模型，在行为分类和预测方面成功率65%-80% [1] - Meta发布三个物理理解基准测试，揭示AI与人类在物理推理能力上仍存在差距 [1] Meta组建AGI团队 - Meta CEO扎克伯格组建"超级智能"小组，挖角谷歌DeepMind首席研究员Jack Rae等AI顶尖人才 [2] - Jack Rae是"压缩即智能"思想代表人物，曾负责Gemini的"思考"功能 [2] - Meta为吸引AI人才提供7-9位数薪酬方案，计划建立约50人规模的团队 [2] Manus推出免费AI聊天模式 - Manus更新界面并推出免费Chat模式，替换原有标准和高投入模式为Agent和Chat两种模式 [3] - 新增创建功能，提供Slides、图片、视频、网页四种选项，生成内容更加专业美观 [3] - Chat模式响应快速且可显示参考出处，在任务规划、幻觉控制和内容丰富度方面较竞品出色 [3] 夸克发布高考志愿大模型 - 夸克推出首个高考志愿大模型，整合官方数据为1335万考生提供免费个性化规划 [4][5] - 模型能处理多维度志愿咨询，分析学校、专业及录取概率，提供梯度建议 [5] - 生成完整志愿报告，含"冲稳保"多策略推荐及历年录取数据 [5] 厦门大学上线校园AI万事通 - 厦门大学通过企业微信"智能机器人"功能解决校园高频咨询问题，搭载DeepSeek与混元大模型 [6] - 系统仅需上传学校现有知识文件即可部署，能处理简单咨询和复杂问题如科研软件安装 [6] - 系统集成于企业微信，学生无需下载新软件，学校半天内即可完成部署 [6] 迪士尼与NBC环球起诉Midjourney - 迪士尼与NBC环球起诉Midjourney侵犯版权，指控其生成复制《星球大战》《冰雪奇缘》等经典角色图像 [7] - Midjourney2024年创收3亿美元，其创始人承认无法追踪图片来源且忽视版权方停止侵权请求 [7] - 两公司要求经济赔偿并申请法院禁令，强调"盗版就是盗版" [7] 银河通用与清华发布OpenWBT - 银河通用与清华大学发布首款开源人形机器人全身遥操系统OpenWBT，支持多机型、跨虚实操作 [8] - 系统仅需VR头显和笔记本即可远程控制机器人执行全身动作，兼容多种机型 [8] - 基于"Real-world-Ready Skill Space"技术，将控制拆分为行走、姿态调整和手部触达三种原子技能 [8] 黄仁勋发布量子计算专用CUDA - 黄仁勋发布量子计算专用CUDA-Q，预言量子计算几年内可应用，在GB200上可提升量子计算开发速度1300倍 [9] - 英伟达预计量子比特将呈摩尔定律增长，未来超算将配备量子处理单元与GPU协同 [9] - 黄仁勋展示"物理AI"战略核心，称此领域拥有50万亿美元市场机会 [9] a16z报告：从SEO到GEO - 搜索正从传统浏览器转向语言模型平台，800亿美元SEO市场被"生成式引擎优化(GEO)"新范式取代 [10] - 竞争焦点从点击率转向"模型引用率"，品牌需"编码至AI层"，"无提示认知度"成为关键指标 [10] - GEO胜出者将构建行动基础设施，品牌最终命题是"模型会记住你吗" [10] AI软件定价趋势 - 传统席位和固定价格模式正被混合定价取代(41%企业采用)，结合订阅与使用量计费 [11] - AI定价策略多样化，包括现收现付、套餐制、平台费加使用量等七种模式 [11] - 结果导向定价成为趋势但需满足一致性、归因性、可衡量性和可预测性四要素 [11]

2025北京智源大会核心成果 - 大会汇聚全球具身智能领域顶尖科研机构、技术领军企业和开源社群[1] - 银河通用机器人Galbot G1完成全球直播首秀，全程无遥操且无需场景数据预采集[2][4] - 展示端到端具身大模型GroceryVLA驱动的货架精准取货技术，实现全流程自主执行[5][6][7] GroceryVLA技术突破 - 采用端到端模型架构，突破传统"视觉+轨迹规划"方案，在紧密排布货架中稳定作业[13] - 支持软硬包装等多样形态商品的跨品类统一抓取，无需单独调参[15][17] - 具备跨场景泛化能力，首次异地部署即应对光照变化和货物随机摆放[18][19] - 自主决策能力可动态判断最优抓取目标，实现高级任务理解与调度[23][24] - 强抗干扰性体现在实时闭环策略调整，保障任务连续高效完成[27][28] 商业化进展 - 公司计划年内通过与零售业态合作伙伴开设100家店[10] - 技术已具备真实商业场景落地能力，展示从感知到动作的完整闭环操作[8][29] - 作为全球首个面向零售行业的端到端具身VLA大模型，标志重大技术突破[11] OpenWBT开源系统 - 全球首款全开源、多机型、跨虚实人形机器人全身遥操作系统[33] - 实现小时级快速部署，仅需VR眼镜与普通电脑即可搭建[35][36] - 支持Unitree G1、H1等多款机器人，覆盖完整人类工作空间[37] - 通过"原子技能"融合算法实现复杂任务序列的连贯执行[38][39] - 推动开放共享生态建设，降低行业技术门槛[40]