> ASPIRE框架彻底打破了机器人技能无法复用与积累的魔咒，通过“代码即策略”的自我修复机制，正式开启了机器教导机器、自动化编程自动化的工业新范式。

## 代码即策略 机器人的自我调试飞轮

长久以来，工业机器人的部署一直是一项令人沮丧的苦差事。哪怕是最简单的抓取动作，也需要工程师在现场根据环境光线、物体摩擦力进行冗长的硬编码与调试。一旦生产线稍作改动，所有的代码就得推倒重来。大部分机器人在执行完第一百万次任务后，依然和第一次一样“愚蠢”。

英伟达最新推出的ASPIRE（Agentic Skill Programming through Iterative Robot Exploration）框架，犹如给瞎子装上了复眼，给流水线工人赋予了大脑。它摒弃了传统的“训练模型权重”路线，转而采用“代码即策略”的系统架构。

工作流重构　在ASPIRE框架下，内置的编程智能体（基于Claude Opus等大模型驱动）可以直接编写Python控制脚本。当机器人执行任务失败时，系统会回传多模态的错误日志——不仅包含视觉帧，还包括动作轨迹与运动规划故障点。智能体阅读这些错误后，会像一个资深程序员一样，自主修改代码，生成新方案并再次尝试。一旦成功，这段经过验证的代码就会被打包成“技能”，永久存入技能库。

![32.jpg](https://static.downly.cn/images/21d132f89c4089369543165abd163777.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 零样本突破 吞噬传统工业自动化的前奏

这种将经验沉淀为代码库而非黑盒神经网络权重的做法，带来了惊人的工程回报。在LIBERO-Pro长视野任务基准测试中，ASPIRE展现出了高达31%的零样本（Zero-shot）成功率，而此前的最佳方法一直在4%左右徘徊。这意味着，机器人可以利用过去积累的“开门”和“抓取”代码，直接在从未见过的陌生场景中，自行组合并完成“打开冰箱并拿出汽水”的复杂任务。

行业洗牌　在Robosuite模拟环境中，双臂交接任务的成功率从20%暴涨至92%。这一数据的背后，预示着传统机器人集成商（System Integrators）的饭碗即将被彻底颠覆。过去需要数周乃至数月的人工调试驻场服务，未来将演变为机器人数小时内的自主试错与技能进化。

当机器人开始自己写代码、自己修Bug、自己建立可跨设备迁移的技能图谱时，工厂的运作逻辑将被完全重写。人类工程师的角色将从“教机器人怎么做”退居为“告诉机器人要做什么”，而制造业的柔性生产效率，将迎来一次指数级的跃升。

![33.jpg](https://static.downly.cn/images/2b34d28221bd1d3f56f4a9b4a513de63.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

告别人工硬编码 英伟达ASPIRE框架让机器人学会自主进化

> 车间里的人类员工首次沦为少数派。这不是科幻电影的远景，而是真实发生的流水线革命，物理AI的爆发正在不可逆地重写制造业的雇佣关系。

## 厂牌易主 少数派的人类监工

在Figure机器人的制造车间里，一个划时代的微观切片正在上演。2026年，当爬坡的产量曲线与平稳的招工人数交叉，这家公司里的机器人数量历史性地超过了人类员工。七百多个没有疲倦、不需要五险一金的钢铁骨架，正在流水线上组装着它们未来的同类。

这不仅是科技企业“吃自己狗粮”的极致营销，更是全行业工作流重塑的先声。站在车间的高处俯视，曾经密集的人力密集型产线已经被一种冷静且高效的秩序所取代。人类不再是流水线上的主力军，而是蜕变为了高维的“监工”。他们的工作从日复一日地拧螺丝、搬运重物，变成了手持平板电脑监控设备运行状态、处理复杂的异常报错。物理世界的劳作，正式开始向脑力管理跃迁。

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## 物理AI带来的柔性降维打击

为什么传统机械臂几十年都没能完全淘汰工人，而人形机器人却在短短数年内迎来了爆发？答案在于“物理AI”（Physical AI）的觉醒。过去的工业自动化系统极其死板，一旦产品型号更改，就需要人类工程师重新写数周的代码来调整动作轨迹。

但以Figure为代表的新一代人形机器人，其大脑直接接入了端到端的神经网络。它不需要人类教它如何分解每一个动作，只需通过视觉感知环境，通过大模型理解任务意图。当车间里的灯光变暗，或者零部件摆放位置出现了几厘米的偏差，它们能够像真人一样自主调整抓取力度与角度。这种极其惊艳的“泛化能力”，彻底解决了一直以来困扰制造业的柔性生产难题。机器人不再是工具，而是具备思考与适应能力的独立打工人。

![43.png](https://static.downly.cn/images/21411b43e7c72d45c66c5bdb77933350.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 被褫夺的双手 下一步去哪

技术的轰鸣声中，传统劳动力市场的版图正在剧震。当机器人不仅能够胜任单一环境下的重复性体力劳动，甚至开始向复杂装配、分拣乃至物流配送等毛细血管场景渗透时，那些高度依赖肌肉记忆的传统蓝领饭碗将面临史无前例的吞噬。

这并非危言耸听，而是资本在计算了投资回报率后做出的冷酷选择。当一台机器人的综合使用寿命和工作时长能够覆盖其硬件制造成本，它对工厂老板的吸引力便不可阻挡。对于普通人而言，试图在体力和精确度上与硅基生物竞争已经毫无意义。未来五年的职场生存逻辑将被彻底改写，唯一不会被取代的，是能够提出复杂问题、拥有同理心、以及能够协调调度这些钢铁大军的“统帅者”。

钢铁硅基接管车间 人形机器人正在吞噬蓝领工单

> 物理世界与数字孪生的最后一道次元壁被彻底击碎。英伟达发布的自主智能管理蓝图，正在将大模型的决策能力直接注入冰冷的机械臂与流水线中，宣告着传统中控台的消亡与制造业管理逻辑的全面重构。

## 具身智能与柔性制造的无缝接驳

步入采用英伟达最新智能体蓝图改造的新能源汽车总装车间，你会感到一种令人敬畏的静谧。这里没有刺耳的广播调度，没有手拿对讲机大声呼喝的车间主任，甚至连传统的SCADA中控大屏都显得多余。取而代之的，是一个如同幽灵般游走在数据流中的自主智能体大脑。

当供应链端传来某批次零部件存在微小公差的预警时，这个隐形大脑无需等待人类工程师召开紧急会议。在毫秒之间，它已经在Omniverse平台中完成了上万次的虚拟试错推演，随后悄无声息地下发指令，直接调整了全厂数百台焊接机器人的力矩参数和视觉识别阈值。

震撼切片　最令人惊叹的场景发生在产线的柔性切换上。过去需要停机数天、由几十名资深技工手动调试的转产过程，现在简化为了一句简单的自然语言提示词输入。厂长只需对着终端说一句“下周切换至新款车型，重点优化涂装车间的能耗”，智能体便会自动拆解任务、重构底盘组装的逻辑代码，并指挥物流AGV小车在夜间自动完成物料堆垛的重新排列。

![82.png](https://static.downly.cn/images/92ba4d1e6bf6c15e8f34d83695d31ce6.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 传统中控台消亡与管理权限的深刻转移

这场工厂运营流的重塑，本质上是制造业控制权的底层转移。过去，无论自动化程度多高，人类始终占据着系统的最高决策节点。而英伟达的这套蓝图，彻底将人类从“控制者”降维成了“监督者”甚至仅仅是“规则制定者”。

随着智能体开始自主接管从排产、质检到设备预测性维护的全生命周期，车间里那些经验丰富的调度员和巡检工成为了时代的眼泪。他们引以为傲的所谓“手感”和“经验”，在庞大的传感器数据洪流和多模态大模型的实时演算面前，变得毫无价值。

产业颠覆　这种彻底剥离人类情绪与疲劳因素的智能管理模式，将把制造业的运转效率推向极端的物理极限。未来的工厂不再是一个需要被管理的人力密集型组织，而是一台具备自我纠错、自我进化能力的超大型计算机。传统制造业赖以生存的劳动力成本红利将被彻底抹平，全球产业链的重新分布将不再由人工成本决定，而是取决于谁能获得最先进的工业智能体算法和支持其运转的庞大算力。

![83.png](https://static.downly.cn/images/f0f06f922d958cfd3db512386a5ab298.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

英伟达发布工厂智能大脑重构无人工厂运营流

> OpenAI近期秘密投资由年轻研究员创立的AI企业Isara。该公司致力于开发能协调万级智能体协同工作的底层架构，标志着分布式智能正成为通向通用人工智能的重要技术分支。

## 精锐团队重构协作逻辑

在调整视频生成战略的同时，OpenAI正将视野拓展至极具野心的智能体集群赛道。最新披露的信息显示，一家名为Isara的初创公司获得了OpenAI的秘密注资。该公司的创始团队由两名年仅23岁的AI研究员牵头，自去年在旧金山成立以来，已迅速展现出强大的人才虹吸效应，从谷歌、Meta以及OpenAI内部招募了十余名顶尖研究人员，组建起一支技术背景极其深厚的研发团队。

## 突破单体限制 打造智能体集群

当前阶段，单个AI助手在处理日常任务时表现优异，但在面对生物技术研发或复杂金融建模等庞大工业需求时，单体模型的局限性日益凸显。Isara试图攻克的核心技术节点，正是如何让成千上万个AI智能体实现高效的任务分工与无缝沟通。

通过Isara开发的底层基础架构，不同职能的AI智能体能够形成严密的协作网络。在复杂的行业流程中，这些智能体能够自动对齐核心目标、高频交换数据，并以接力的方式解决引发连锁反应的深层次问题。

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## 从实验室迈向工业前沿

这种智能体集群技术被业内普遍视为通向通用人工智能的关键节点。OpenAI的资金注入，本质上是行业头部企业对分布式智能发展方向的战略背书。

在实际落地场景中，该技术展现出极高的工业价值。在生物医药研发环节，智能体集群可以并行模拟数万种蛋白质折叠路径，并通过专门的协调智能体进行规律提炼与汇总。在金融风控领域，该架构能够实时联动全球市场海量数据，开展高强度的动态压力测试。这一由年轻研究团队引领的技术变革正在向市场证明，AI技术演进的下一个突破口不再局限于单纯扩大模型参数，而是如何构建多模型的群智协同网络。

OpenAI注资初创企业Isara 智能体集群技术重塑工业协同网络

> 当数字孪生遇见生成式AI，制造业的操作系统正被重写。西门子与英伟达的跨界结盟，旨在打造具备“感知、思考、执行”能力的智能工厂，预示着物理AI时代的全面降临。

## 工业元宇宙与物理AI的深度融合

全球工业自动化龙头西门子与AI算力霸主英伟达正式达成战略合作，双方将共同开发面向未来的“物理AI”（Physical AI）工业解决方案。这一合作的核心愿景，是构建一个端到端的AI原生工业体系，让工厂不再仅仅是执行指令的机器，而是能够自主优化的智能体。

根据规划，双方将打通西门子的Xcelerator平台与英伟达的Omniverse，实现产品设计、产线规划与生产调度的全流程虚拟化。在这一体系下，AI视觉将负责毫秒级的质量检测，大模型将实时优化生产排期，而数字孪生闭环则允许企业“在虚拟世界试错，在物理世界执行”。

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## 软硬一体的技术底座

为了支撑这一宏大构想，双方进行了深度的技术栈整合。英伟达的Grace Hopper超级芯片将与西门子SIMATIC控制器协同工作，把AI推理能力直接下沉至边缘控制层。这意味着，未来的工厂将部署数千个AI代理（Agent），它们能独立处理设备监控、能源管理等任务，形成“工厂即智能体”的新范式。

## 2026年启动全球部署

首批全AI驱动的智能制造基地计划于2026年在德国、美国和中国同步启动。初期落地场景将聚焦于汽车制造、半导体装备及新能源设备等高复杂度领域。

对于制造业而言，这不仅是技术的升级，更是一场关于“工业操作系统”话语权的争夺。西门子的行业Know-how与英伟达的算力引擎相结合，正在为全球制造业定义下一代标准。

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西门子联手英伟达 定义工业5.0时代的物理AI新范式

> 今天的AI世界精彩纷呈：谷歌通过开源新架构，将强大的AI能力直接带入我们日常的穿戴设备中；曾经惊艳世人的Sora模型，如今却面临着现实的挑战与争议；而OpenAI则将目光投向了新的创作领域——音乐，预示着人人都能成为作曲家的时代即将到来。

## AI无处不在 谷歌新架构让智能设备摆脱云端

谷歌研究院（Google Research）最近开源了其创新的Coral NPU平台，这一举措旨在让AI技术不再局限于强大的云端服务器，而是能够直接在手表、耳机等资源有限的个人设备上高效运行。通过提供高性能、低功耗的AI加速器，谷歌极大地降低了AI模型在边缘设备上部署的门槛。这意味着，未来的可穿戴设备、智能家居产品乃至工业自动化设备，都将能够更轻松地集成先进的AI功能，从而推动人工智能在这些领域的普及与应用，开启一个万物智能的新纪元。

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## 热度降温 Sora面临版权与创作双重挑战

OpenAI发布的视频生成模型Sora，在问世之初凭借其惊人的效果引发了全球范围内的关注和热议。然而，时至今日，Sora的热度似乎有所减退，其发展也面临着诸多现实的挑战和麻烦。其中，版权问题成为了最大的“绊脚石”，尤其是在处理像路飞、鸣人、皮卡丘这类深入人心的动漫角色时，AI的创作边界引发了广泛争议。相较于发布初期的风光无限，Sora如今必须在技术创新与现实规则之间寻找平衡点。

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## 人人都是作曲家 OpenAI秘密研发AI音乐生成工具

继在文本和图像领域取得巨大成功后，OpenAI再次将创新的触角伸向了音乐领域。据最新消息，该公司正在积极开发一款全新的AI音乐生成工具。这款工具能够根据用户输入的文本或音频提示，智能创作出独特的音乐作品，不仅可以为视频添加配乐，甚至还能生成人声伴奏。为了保证生成音乐的质量和专业性，OpenAI正与世界顶尖的茱莉亚音乐学院合作，利用其丰富的资源来训练模型。未来，这项功能可能会被无缝集成到ChatGPT和Sora中，极大地改变音乐创作和视频配乐的行业生态。

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每日AI资讯1026：端侧AI迎新突破，Sora热度渐冷，OpenAI布局音乐创作



> 导语：今日AI界风起云涌：谷歌Gemini 2.5以“对话式图像分割”技术惊艳四座，让图像处理进入新纪元；微软与谷歌的人才争夺战愈演愈烈，科技巨头间的竞争进入白热化；同时，亚马逊通过收购与投资，在AI可穿戴设备和前沿光学技术领域双线出击，展现其深远布局。


## 谷歌Gemini 2.5发布“对话式图像分割”，让AI看懂你的话

谷歌最新推出的Gemini 2.5 AI模型带来了一项革命性功能——“对话式图像分割”。用户现在可以通过简单的自然语言指令，对图像进行精准的分析和内容高亮。这项技术不仅能识别物体，更能深入理解复杂的逻辑关系和抽象概念，甚至能够处理图片中的文字识别任务。该功能已通过API向开发者开放，预计将在图像编辑、工作场所安全监控及保险理赔等多个领域大放异彩，显著提升工作效率与准确性。

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## AI人才争夺战升级：微软从谷歌挖走20名核心员工

科技巨头间的AI人才竞赛正变得空前激烈。微软消费级AI战略负责人穆斯塔法·苏莱曼，这位DeepMind的联合创始人，近期从其“老东家”谷歌及DeepMind大规模招揽人才。据报道，已有超过20名核心员工，包括前谷歌Gemini项目的重要工程负责人，选择加入微软。这一举动无疑加剧了行业内的人才焦虑，同时也反映出顶尖AI专家的巨大价值——在高薪吸引核心人才的背后，是科技行业普遍的裁员浪潮，形成了鲜明对比。

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## 亚马逊收购AI穿戴设备Bee，你的生活将被时刻记录

亚马逊公司确认已收购AI可穿戴设备初创公司Bee。这家公司专注于开发能够记录用户日常生活的智能设备，其产品包括一款智能手环和相应的Apple Watch应用程序。该设备旨在通过收集用户的言行数据，充当一个全天候的AI个人助手。此次收购标志着亚马逊在个人AI助理和智能穿戴设备领域的进一步深耕，也引发了市场对于个人数据隐私和AI应用边界的广泛讨论。

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## 亚马逊投资可编程光学初创公司Lumotive，加码工业创新

亚马逊通过其工业创新基金，对可编程光学技术初创公司Lumotive进行了新的投资。Lumotive公司重新开放了其B轮融资，吸引了亚马逊和ITHCA集团的加入，使其该轮融资总额达到了5900万美元。Lumotive的技术专注于开发不含活动部件的光束转向芯片，这对于机器人、自动驾驶和工业自动化等领域的3D传感至关重要。亚马逊的此次投资，彰显了其在推动前沿技术与工业应用结合方面的战略眼光。

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