

> 埃隆·马斯克宣布重启曾一度搁置的 Dojo3 芯片项目，并将战略重心从地面自动驾驶训练转向“太空计算”。面对地球电网的瓶颈，特斯拉计划通过 SpaceX 星舰部署卫星计算星座，在轨道上构建由太阳能驱动的 AI 数据中心。

## 战略重启与登月计划

在经历了一段时间的沉寂与团队解散风波后，特斯拉的自研芯片项目 Dojo 迎来了戏剧性的转折。埃隆·马斯克利用长周末在社交媒体平台 X 上透露，基于 AI5 芯片设计的顺利推进，公司决定重启 Dojo3（即 AI7）项目。

五个月前，随着负责人彼得·班农的离职及核心团队流失，Dojo 项目曾被外界视为“事实性流产”，特斯拉当时也更倾向于依赖英伟达与 AMD 的成熟算力。然而，此次重启并非简单的回归，马斯克将其定义为一项“登月计划”。他已公开发布英雄帖，招募顶级工程师重建团队，目标直指研发“全球产量最高”的芯片，意图在算力自主权上重新掌握主动。

![Google_AI_Studio_2026-01-21T03_10_55.373Z.png](https://static.downly.cn/images/84924b8005a0002b36a91135db7da267.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力版图的垂直分层

随着 Dojo3 的回归，特斯拉的芯片战略版图呈现出清晰的垂直分层结构，旨在应对不同维度的计算需求：

*   **地面端（AI5/AI6）**：主要由台积电和三星代工，服务于 FSD 自动驾驶系统、Optimus 人形机器人以及传统的地面数据中心。
*   **太空端（AI7/Dojo3）**：这将是 Dojo 重启后的核心使命，专注于恶劣环境下的太空计算任务。

这一分层策略的背景是日益激烈的地面算力竞争。英伟达在 2026 年 CES 上发布的开源自动驾驶模型 Alpamayo 已直逼特斯拉腹地，迫使马斯克寻找差异化的竞争维度——即利用 SpaceX 的运载优势，开辟太空算力新战场。

## 星舰承载的能源愿景

马斯克重启 Dojo 的深层逻辑在于对能源危机的预判。他认为，地球现有的电网设施已难以支撑 AI 数据中心指数级增长的电力需求。为此，他提出了构建“计算卫星星座”的宏大愿景。

该计划拟利用 SpaceX 即将进行的 IPO 筹集资金，通过星舰将搭载 AI7 芯片的计算卫星批量送入轨道。这些卫星将直接利用全天候的太阳能进行 AI 运算，从而绕过地面的电力瓶颈。尽管这一构想面临真空中散热冷却等极端物理挑战，但相比同样对此感兴趣的 OpenAI CEO 萨姆·奥特曼，坐拥 SpaceX 发射能力的马斯克显然在这场“太空数据中心”竞赛中占据了显著的先发优势。

特斯拉重启Dojo项目 剑指太空算力与轨道数据中心



> 在 CES 2026 上，英伟达向韩国政府承诺，将优先供应下一代 Vera Rubin GPU 及 Blackwell 芯片。这一总计达 26 万个 GPU 的庞大供应计划，将直接支撑韩国大规模 AI 工厂的建设，以确保其在自动驾驶与机器人领域的全球竞争力。

## 抢占下一代算力高地

算力即国力。韩国科技信息通信部第二次官 Ryu Je-myung 在访问英伟达美国总部后透露，英伟达已明确承诺将提前供应 Blackwell GB300 GPU，并给予计划于 2027 年量产的 Vera Rubin 系列 GPU 优先供货权。

对于韩国而言，这是一份至关重要的战略承诺。Vera Rubin 作为继 Blackwell 之后的下一代图形处理器架构，被视为未来几年 AI 模型训练的核心引擎。能够率先获得这一战略资源，意味着韩国企业在构建大规模 AI 模型时将拥有显著的时间窗口优势。据悉，英伟达将与韩国政府及主要企业深度合作，计划供应多达 26 万个 GPU，旨在打造世界级的 AI 工厂基础设施。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力匮乏将危及产业生存

Ryu Je-myung 在 CES 现场体验自动驾驶技术后发出警告，全球技术竞争已进入白热化阶段。如果没有具备竞争力的 AI 基础算力，韩国引以为傲的自动驾驶、机器人、数字医疗和智能家居等支柱产业将面临生存危机。

此次与英伟达的合作，正是韩国政府为了避免在“AI 时代”掉队而采取的激进举措。通过锁定顶级算力资源，韩国试图稳固其在全球科技产业链中的上游地位，确保在未来的数字经济博弈中保持领先。

英伟达承诺优先向韩国供应 Vera Rubin GPU 助力构建国家级 AI 算力底座

## 1. 前置准备

确保你的系统已安装 Cargo 版本的 Tauri CLI，方便 IDE 调用。

```bash
cargo install tauri-cli
```

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## 2. IDE 运行配置 (Run Configuration)

在 RustRover 中创建一个 Cargo 运行配置，用于启动开发环境。

1. 打开 **Run/Debug Configurations** -> **Edit Configurations...**
2. 点击 **+** 号，选择 **Cargo**。
3. **配置详情**：
   - **Name**: `Tauri Dev` (自定义)
   - **Command**: `tauri dev` (IDE 会自动补全为 `cargo tauri dev`)
   - **Working directory**: ⚠️ **项目根目录** (包含 `package.json` 的目录)，**切勿**设置为 `src-tauri`。
   - **Environment variables**: 按需配置 (如 `RUST_LOG=debug`)。

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### ⚡️ 关键优化：移除重复构建

在配置窗口最底部的 **Before launch (执行前)** 区域：

- ❌ **删除 `Build` (构建)** 步骤。
- ✅ **原因**：`tauri dev` 命令内部会自动触发编译。如果保留 `Build`，IDE 会先编译一次，Tauri 启动后又编译一次，导致启动速度慢一倍且容易产生文件锁冲突。

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## 3. 标准调试流程 (Attach 模式)

由于 `tauri dev` 是一个 Wrapper 脚本，IDE 无法直接预测最终的二进制进程，因此**直接点击 Debug 按钮通常是灰色的或无效的**。

**正确步骤：**

1. **启动应用**：点击绿色的 **▶ 运行 (Run)** 按钮（不是 Debug）。
2. **等待窗口**：观察控制台日志，直到 Tauri 的应用窗口（前端界面）弹出。
3. **附加调试器**：
   - 点击顶部菜单栏 **Run** -> **Attach to Process...**
   - 或者双击 Shift 搜索 `Attach` / `附加`。
4. **选择进程**：
   - 在搜索框输入：`target/debug`。
   - ⚠️ **选择原则**：选择路径指向 `target/debug/app-name` 的进程。**不要**选 `cargo-tauri` 或脚本进程。
   - 点击 **Attach with Rust LLDB**。

🎉 **此时断点生效**：你在 Rust 代码中打的红点变实心，触发逻辑即可拦截。

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![image.png](https://static.downly.cn/images/b61b23830f1d286830b68e3bc206a2e9.png)

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## 4. 调试小技巧

- **日志持久化**：使用 `tauri-plugin-log` 将日志写入文件，因为 Attach 模式下有时控制台输出会被截断。
- **前端调试**：后端用 RustRover 调试；前端直接在应用窗口右键 -> **Inspect** (F12) 打开 Chrome 开发者工具。

Tauri Rust RustRover debug

<video src="https://static.downly.cn/images/13-Steps-to-High-Efficiency-by-the-Creator-of-Claude-Code.mp4" controls width="50%">
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</video>

> 在 AI 辅助编程领域，我们通常只把 AI 当作一个更聪明的自动补全工具。然而，Claude Code 的创造者 Boris Cherny 展示了一种完全不同的维度：他通过构建一套严密的系统工程，将自己从“代码撰写者”转变为“AI 军团指挥官”，实现了月产 4 万行高质量代码的惊人效率。

本文将基于 Boris Cherny 的实战演示，详细复盘他的 13 步工作流，并补充我们对于高阶技能定制的第 14 步实践，深入剖析这套范式背后的技术哲学。

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## 01. 并发多线程 (Parallelization)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 的终端界面就像一个繁忙的指挥塔。他通常会同时开启 5 个并行的 Claude 会话（Tabs 1-5），每个 Tab 都有明确的职责划分：

- Tab 1：专注于数据库层面的重构任务。

- Tab 2：处理前端组件的视觉调整。

- Tab 3：运行单元测试并修复回归错误。

  为了解决“等待 AI 生成”的时间浪费，他利用系统的“通知铃声”功能。当后台某个 Tab 完成任务时，会发出提示音，他便立即切换上下文进行确认。这种方式消除了人类在等待 AI 思考时的闲置时间。

### 🧠 技术视点：工程师的“调度器化”

> 这标志着工程师的核心能力正在发生代际转移。

过去，我们的核心能力是“专注力”和“手速”；而在 Boris 的模式下，核心能力变成了**任务架构拆解（Architecture Decomposition）\**与\**上下文切换（Context Switching）**。如果不具备良好的架构思维，无法将一个大需求拆解为 5 个低耦合的子任务，那么开启 5 个窗口只会带来 5 倍的混乱。**并发的前提，是解耦。**

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## 02. 端云协同 (Teleport)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 演示了如何打破“本地终端”与“云端网页”的物理隔阂。他使用 `teleport` 命令配合后台任务符 `&`，将本地正在进行的终端会话“瞬移”到浏览器端的 Claude 界面。

- **场景切换**：当需要处理复杂的长文本阅读、查看图表或进行更自然的对话交互时，他切换到网页端。
- **状态同步**：在网页端确认好思路或生成文案后，所有的上下文和结果又能反向同步回本地终端，继续执行代码命令。

### 🧠 技术视点：交互模态的流动性

> 未来的开发环境将不再固守单一的 IDE，而是“数据流”的载体。

CLI（命令行）适合执行和精确控制，GUI（网页）适合阅读、规划和视觉反馈。Boris 的实践告诉我们：**上下文（Context）应当像流体一样**，根据开发者的认知需求，在不同的容器之间自由流转，而不是被锁死在某个软件窗口里。

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## 03. 慢思考 (Thinking Models)

### 🎥 Boris 的实战现场

在处理复杂的逻辑重构时，Boris 并没有选择响应最快的模型，而是强制指定带有思维链（Chain of Thought）的 Opus 4.5 模型。

尽管这需要等待数分钟才能看到结果，但他强调，对于核心逻辑，必须让 AI 像人类高级工程师一样进行深度的推理。他宁愿花时间等待一个准确的方案，也不愿快速得到一个充满 Bug 的代码块。

### 🧠 技术视点：算力换人力的经济账

> 这是一个关于“信噪比”的决策。

在软件工程中，**生成速度 $\neq$ 开发效率**。修复一个由快速模型产生的幻觉 Bug，其耗时（定位、调试、修改）往往是生成时间的 10 倍以上。这里的策略是典型的“慢即是快”：用昂贵的推理算力，去置换昂贵的人类调试时间。**准确率（Precision）远比延迟（Latency）重要。**

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## 04. 共享大脑 (CLAUDE.md)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 展示了他在项目根目录维护的核心文件：CLAUDE.md。

这不是给人类看的 Readme，而是给 AI 看的“宪法”。文件中定义了：

- **架构规范**：如“本项目使用 MVC 模式，Service 层不应直接返回 DTO”。

- **编码细节**：如“日期必须使用 ISO8601 格式”、“禁止使用 `eval` 函数”。

- 路径映射：解释项目特有的黑话和目录结构。

  每次启动 Claude，它都会预加载这份文件，从而让一个通用的 AI 瞬间变成最懂该项目的“资深员工”。

### 🧠 技术视点：隐性知识的显性化

> 这是文档工程（Documentation Engineering）在 AI 时代的复兴。

传统团队中存在大量“部落知识（Tribal Knowledge）”，它们只存在于老员工的脑子里。`CLAUDE.md` 迫使我们将这些隐性知识显性化。这本质上是一种**轻量级的 RAG（检索增强生成）**，它解决了 LLM 的无状态问题，让项目具备了可传承的“记忆”。

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## 05. 复利工程 (Compounding Engineering)

### 🎥 Boris 的实战现场

当 Claude 犯错（例如引入了一个被禁用的库）时，Boris 的做法令人印象深刻：他不仅仅是纠正代码，而是直接在 GitHub 评论区 @claude 下达指令：“你犯了一个错误，请把这条新规则更新到 CLAUDE.md 中，以后不要再犯。”

通过这种方式，每一次错误都转化为了文档中的一条新规则，确保 AI 不会在同一个地方跌倒两次。

### 🧠 技术视点：错误的资产化

> 我们正在目睹一种全新的“资产积累”方式。

在传统开发中，踩过的坑容易被遗忘；而在这种模式下，**错误被提炼成了系统的“养料”**。随着项目推进，`CLAUDE.md` 越来越完善，AI 越来越聪明。这不仅仅是在写代码，更是在训练一个不断自我进化、不断增值的数字资产。

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## 06. 计划模式 (Plan Mode)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 通过双击 Shift+Tab 进入一个特殊的“计划模式”。在此模式下，AI 被禁止写一行代码。

他和 AI 像两个在白板前的架构师一样，纯粹通过自然语言反复推演：“如果我们要改这个 API，会影响哪些文件？”、“数据库 Schema 需要怎么变？”。只有当计划被彻底确认无误后，他才会切换回执行模式让 AI 动手。

### 🧠 技术视点：决策层与执行层的分离

> 这解决了新手使用 AI 最容易犯的错：过早陷入细节。

Plan Mode 强行将**设计（Design）\**与\**实现（Implementation）** 剥离。这不仅通过思维链（CoT）降低了 AI 的幻觉风险，更重要的是，它强制人类保持在“决策层”。**AI 是手，你是脑，动手之前先动脑。**

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## 07. 斜杠命令 (Slash Commands)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 演示了他自定义的 /commit-push-pr 命令。

只需输入这一个指令，Claude 就会在后台自动执行一系列复杂的动作：检查 Git 状态 -> 分析变更内容 -> 生成符合规范的 Commit Message -> 推送到远程分支 -> 调用 GitHub API 创建 PR。原本需要敲击十几次键盘的流程，被压缩成了一次指令。

### 🧠 技术视点：流程的“模糊自动化”

> 这是对传统 Shell 脚本的降维打击。

传统的脚本是僵化的，参数必须精确匹配。而挂载了 AI 的 Slash 命令是**基于意图（Intent-based）**的。开发者只需要发出意图，AI 负责填充参数、处理异常。我们正在从“自动化（Automation）”向“自主化（Autonomy）”过渡。

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## 08. 子智能体 (Sub-agents)

### 🎥 Boris 的实战现场

在处理特定任务时，Boris 会调用专门的“子智能体”。例如：

- `code-simplifier`：这是一个被设定了极强约束的 Agent，它只负责简化代码语法，绝不修改业务逻辑。

- verify-app：专门负责按照测试手册运行端到端测试的 Agent。

  主 AI 负责攻坚，子 Agent 负责扫尾，分工明确。

### 🧠 技术视点：单一职责原则 (SRP) 的 AI 实践

> 我们写代码遵循 SRP 原则，使用 AI Agent 也应如此。

一个通用的“全能 Agent”往往表现平庸。通过构建专门的 Sub-agents，我们可以针对特定任务（如安全审计、性能优化、文档生成）微调 Prompt 和工具集。这是**多智能体协作（Multi-Agent Systems）** 的实战雏形。

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## 09. 钩子 (Hooks)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 配置了严格的 Pre/Post-execution Hooks。每当 AI 生成代码准备写入文件之前，系统会自动触发 Prettier 或 Linter。

无论 AI 生成的代码格式多么混乱，在写入磁盘的那一刻，它都会被强制格式化为团队标准风格。

### 🧠 技术视点：最后一道防线

> 这是防御性编程在 AI 时代的必要延伸。

我们不能无条件信任 AI 的输出质量。Hooks 建立了一个**不依赖于 AI 自身道德约束的外部质量门禁**。这不仅解决了 AI 代码“能跑但很难看”的顽疾，更守住了代码库整洁度的底线。

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## 10. 权限管理 (Permissions)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 并没有让 AI 处于完全的“裸奔”状态（`dangerously-skip-permissions`）。相反，他精心设置了白名单：

- 读取类命令（`ls`, `cat`, `git status`）：默认允许，无需人类确认，保证交互流畅。
- 破坏类命令（`rm`, `upload`, `deploy`）：必须弹窗询问，且高危操作会被钩子拦截。

### 🧠 技术视点：基于行为的零信任架构

> 信任，但要验证（Trust but Verify）。

在 AI 能够自主执行命令的时代，安全架构必须从“基于身份”转向“基于行为”。这种配置既保证了探索性任务的效率，又锁死了破坏性操作的风险。

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## 11. 万物互联 (MCP)

### 🎥 Boris 的实战现场

通过 Model Context Protocol (MCP)，Boris 让 Claude 连接到了 IDE 之外的世界。

他展示了 AI 如何直接读取 Slack 中的讨论记录来理解需求背景，或者直接查询 BigQuery 数据库来验证业务逻辑，甚至连接 Sentry 查看线上的实时报错日志。

### 🧠 技术视点：打破 IDE 的“数据孤岛”

> 当 AI 开始感知业务数据时，它才真正成为了“全栈”。

这预示着 **AIOps** 的到来——AI 不再仅仅处理代码文本，而是能够感知线上状态、用户反馈和业务数据。它正在从一个“编码工具”进化为一个能够感知上下文的“业务伙伴”。

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## 12. 长任务管理 (Ralph Wiggum)

### 🎥 Boris 的实战现场

对于那些极度耗时的任务（如全项目大规模重构、运行数小时的回归测试），Boris 使用了一个被称为 "Ralph Wiggum" 的后台挂机插件。

他将任务扔给这个后台进程，配置好“完成强提醒”，然后就去处理其他事情，甚至睡觉。在这些隔离环境中，他给予 AI 更高的自主权。

### 🧠 技术视点：异步生产力的解放

> 人类的时间是线性的，但算力是可以并发的。

通过将长耗时任务剥离给后台 AI，工程师实现了**算力与人力的解耦**。你不再需要盯着进度条发呆，这是对人类注意力的极致保护。

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## 13. 反馈闭环 (Feedback Loop)

### 🎥 Boris 的实战现场

这是 Boris 演示中最精彩的部分：赋予 AI 眼睛。

当 AI 修改了前端代码后，它会自动启动一个浏览器实例，像真实用户一样点击按钮、输入表单、截图并分析控制台报错。如果发现页面崩溃或报错，AI 会根据错误信息自动修正代码，直到通过验证。

### 🧠 技术视点：从“开环”到“闭环”

> 这不仅仅是自动化测试，这是“自主纠错”。

目前的 AI 编程多是“开环”的（AI 写完 -> 人去测 -> 人反馈）。Boris 构建的是**闭环系统**（AI 写 -> AI 测 -> AI 改）。只要有了可靠的反馈机制（视觉验证、测试套件），AI 就能在不断的试错中收敛到正确结果，这才是 AI 能够独立完成任务的关键。

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## 14. claude Code Skills 进阶实践

### 🚀 超越脚本的终极形态

Boris 展示了如何用 Slash Commands 和 MCP 连接工具，但这依然是零散的。通过研究 Anthropic 最新的官方规范，我们发现 Claude Code 真正的杀手锏其实是：**Agent Skills（代理技能架构）**。

这不是简单的写个脚本，而是定义了一种**标准化的能力封装协议**。如果说 `CLAUDE.md` 是公司的“宪法”，那么 Agent Skills 就是 Claude 的“岗位技能手册”。

### 🛠️ 我们的实践：构建标准化的 Skill 目录

我们不应满足于散落在各处的 Prompt，而应按照官方规范，构建可复用的 **Skill 文件夹**结构：

#### 1. 采用“三位一体”的目录结构

一个标准的 Skill 不是一个文件，而是一个目录：

- **`SKILL.md` (大脑)**：核心指令文件。包含 YAML Frontmatter（元数据）定义 `name` 和 `description`，以及 Markdown 格式的操作指南。这是 Claude 唯一“必读”的部分。
- **`scripts/` (肢体)**：存放 Python/Bash 脚本。用于处理需要精确执行、容错率低的逻辑（如数据清洗、格式转换）。这比让 LLM 自己写代码执行要稳定得多。
- **`references/` (海马体)**：存放 PDF 规范、API 文档或模版。这些是 AI 按需查阅的知识库。

#### 2. 利用“渐进式披露”机制 (Progressive Disclosure)

这是该架构最精妙的技术设计，旨在解决上下文窗口（Context Window）的限制：

- **静默态**：Claude 启动时，只加载所有 Skills 的 `name` 和 `description`（约 100 tokens），极度节省资源。
- **激活态**：只有当 Claude 判定当前任务需要该技能时（例如你提到“处理这个 PDF”），它才会动态加载该技能完整的 `SKILL.md` 指令。
- **执行态**：只有在真正执行细节时，才会去读取 `scripts/` 或 `references/` 中的具体文件。

#### 3. 设定“自由度” (Degrees of Freedom)

我们在编写 `SKILL.md` 时遵循“窄桥原则”：

- **低自由度**：对于发布生产环境的操作，我们提供固死的 `scripts/`，不给 AI 自由发挥的空间，确保 100% 的一致性。
- **高自由度**：对于“代码优化建议”类技能，我们只提供 Markdown 文本指导，让 Claude 发挥它的创造力。

### 🧠 技术视点：AI 的“Docker 化”时刻

Agent Skills 的出现意味着 **AI 能力的标准化和模块化**。

- **可移植性**：你可以把一个写好的 `data-analysis` Skill 文件夹打包发给同事，他的 Claude 瞬间就学会了如何分析公司特有的数据格式，无需任何 Prompt 调试。
- **程序性记忆**：以前我们通过 RAG 给 AI **陈述性记忆**（知识），现在我们通过 Skills 给 AI **程序性记忆**（方法）。

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**结语**

Boris Cherny 的 13 步工作流，配合最新的 Agent Skills 架构，本质上是将程序员从**代码的实现者**，升级为了**代码生产系统的设计者与监督者**。

拒绝“聊天式”编程 - 深度解析 Claude Code 之父的系统化开发流



> 谷歌 DeepMind 与波士顿动力在 CES 2026 上宣布达成战略合作，将 Gemini Robotics 大模型植入 Atlas 人形机器人。这一合作的首个试验场选定在现代汽车生产线，旨在通过“物理智能”让机器人从预设脚本走向自主决策。

## 当大模型拥有实体

这场合作标志着通用机器人革命的正式启动。双方的核心目标是将 Gemini 的认知能力与波士顿动力卓越的硬件机动性完美融合。在现代汽车的工厂中，搭载 Gemini 的 Atlas 将不再是只会重复固定动作的机械臂，而是能够直面动态、非结构化环境挑战的“通用工人”。

波士顿动力 CEO Robert Playter 强调，新系统的关键在于赋予机器人“情境理解力”。通过摄像头和激光雷达的数据输入，Gemini 能让机器人实时感知周围环境的上下文，并具备处理不规则物体的高水平灵巧操作能力。

![Google_AI_Studio_2026-01-09T03_06_41.889Z.png](https://static.downly.cn/images/b7f61cba187769d50e2264f3719a64de.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 从脚本演示到物理智能

长期以来，波士顿动力的机器人虽能完成后空翻等高难度动作，但多依赖于精心编排的代码脚本。Gemini 的介入旨在打破这一限制，注入真正的“物理智能”。

这是一种软硬结合的进化模式：机器人能够识别非标准化物体，自主规划运动路径，并在执行任务中持续自我修正。DeepMind 机器人部门高级总监 Carolina Parada 将此比作构建机器人界的“Android”操作系统——Gemini 提供通用的智能底座，而汽车制造仅仅是这一宏大计划的起点。

![Google_AI_Studio_2026-01-09T03_06_50.361Z.png](https://static.downly.cn/images/a025d009df336390566da77b31808345.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 安全与未来的双重考量

更高的智能意味着更复杂的安全挑战。双方在合作中特别强调了内置的安全机制，Gemini 将通过推理层对自身动作进行实时约束，确保在提升自主性的同时，严格遵守工业安全标准。

随着 Atlas 和 Spot 机器人在真实产线上的测试逐步展开，DeepMind 与波士顿动力的这次联手，不仅是跨越时空的“再度牵手”（波士顿动力曾属谷歌旗下），更为全球人形机器人赛道树立了新的技术标杆。

波士顿动力接入Gemini大模型 人形机器人Atlas进驻现代汽车工厂



> 在2026年国际消费电子展（CES）上，福特汽车通过一场硬核演讲，展示了这家百年车企转型的决心。依托谷歌云打造的深度 AI 助手与成本骤降30%的下一代 BlueCruise 系统，将成为福特在2027年反击特斯拉与 Rivian 的核心武器。

## 懂车的AI助手

福特此次发布的 AI 助手并未停留在简单的语音交互层面。基于大语言模型（LLM）构建，并由谷歌云托管，该助手拥有对车辆底层信息的深度访问权限。

这意味着它不仅能回答“我的后备箱能装多少东西”这类百科问题，更能实时读取传感器数据，向用户汇报机油寿命、胎压状态等关键指标。按计划，该功能将于2026年初率先登陆手机 App，并于2027年植入原生车机系统。福特试图通过这种深度的软硬件融合，夺回被造车新势力抢占的智能座舱话语权。

![Google_AI_Studio_2026-01-08T03_08_52.758Z.png](https://static.downly.cn/images/919584f6dfd3790e1e79023cd21b0731.png)
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## 智驾平权与无视线驾驶

在自动驾驶领域，福特打出了一张“性价比”牌。下一代 **BlueCruise** 高级驾驶辅助系统的制造成本将大幅降低30%，并将于2027年首发搭载于基于低成本平台打造的中型皮卡上。

福特的目标非常明确 将高阶智驾从“奢侈品”变为大众标配。更为激进的是，公司承诺在2028年实现真正的“无视线驾驶”，具备处理点对点自动驾驶的能力。这一时间表的提出，标志着福特正式在 L3+ 级自动驾驶领域向特斯拉 FSD 发起正面挑战。

福特CES发布智能化蓝图 AI助手与低成本智驾系统定档2027

Anthropic Claude Code Skills 深度解析

 > 在CES 2026上，英伟达展示了从基础模型Cosmos到边缘芯片Jetson Thor的完整机器人技术栈，并宣布与Hugging Face深度合作。英伟达的野心已超越单一硬件供应商，致力于通过统一的开发标准与仿真平台，成为物理AI领域的通用操作系统。

## 定义“物理AI”的底层标准

如果说大模型是AI的“大脑”，那么机器人就是AI的“身体”。英伟达在CES上明确释放了进军“物理AI”（Physical AI）的信号。其目标非常清晰：并非单点赋能，而是通过提供从仿真、训练到推理的全套工具，成为通用机器人的默认平台——正如Android之于智能手机。

这一战略的核心在于降低机器人研发的门槛。英伟达发布了一批开放的机器人基础模型，支持机器人在多任务、多环境中进行自适应规划。这些模型已同步上线Hugging Face，使得开发者可以像调用API一样轻松赋予机器人智能。

![Google_AI_Studio_2026-01-06T03_23_20.331Z.png](https://static.downly.cn/images/9e2f5766e7ec3f9aab9830bdce739f3c.png)![]([object Object]) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## Cosmos模型与虚拟训练场

英伟达构建了一个严密的技术体系：
*   **大脑层**：Cosmos系列模型。其中Cosmos Reason2作为推理型视觉语言模型，让AI能“看懂”物理世界；Isaac GR00T N1.6则负责类人机器人的全身控制。
*   **仿真层**：Isaac Lab-Arena。这是一个开源仿真框架，解决了真实环境测试成本高、风险大的痛点。它整合了Libero、RoboCasa等基准，为行业提供了统一的评测标准。
*   **调度层**：Nvidia OSMO。作为“指挥中心”，它负责串联数据生成到模型训练的完整流程。

## 硬件与生态的双重壁垒

在硬件端，英伟达发布了Blackwell核心的Jetson T4000显卡，专为端侧计算设计，在40-70瓦功耗下提供高达1200万亿次浮点运算算力。这为复杂的机器人实时推理提供了强大的心脏。

生态方面，英伟达选择与Hugging Face强强联手，打通了200万机器人开发者与1300万AI构建者的社区。目前，波士顿动力、卡特彼勒等行业巨头已开始采用这一技术栈。英伟达正在通过“软硬一体+生态开放”的策略，加速将AI从屏幕带入真实的物理世界。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

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