足不出户 走遍全世界
A | 一 前段时间，我和朋友蛋总、丁丁在日本妻笼宿徒步。
B | 8月19日-23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京亦庄举行。 那天天气很好，阳光打在中山道石阶上，我们走在细细山道上，一边拍照，一边打趣这条路也太江户时代了，路标写得像俳句。 日本中山道/旅界实拍 走着走着，突然丁丁在前面喊，快看，这有个熊出没注意的牌子。 我们一拥而上，纷纷拍照合影。蛋总和我太太麦琪还摇了两下旁边挂着的熊铃，说这声音挺悦耳，应该能驱邪。 但铃声一响，再一走，队伍又逐渐安静了下来。
C | 接着第二块熊出没注意牌子出现了，然后是第三块。 我们开始交换眼神，没人说话，但所有人都开始走得飞快。人头攒动的展馆里，观众们追逐的不再是能走能跳的“炫技”表演，而是一台台真正能拧螺丝、能拣货、能执勤的机器人。
D | 但在这些看得见的产品背后，一场围绕大脑、数据、灵巧手三大环节的产业链暗战悄然开打，成为决定具身智能能否走出实验室的关键变量。
我边走边手贱查了下这条中山道上熊的分布情况，结果吓出一身汗。 大脑：从VLA到世界模型，谁在构建机器人的“思考中枢”？ 本届WRC上，《科创板日报》记者观察到一个显著趋势，电机、关节模组、传感器等核心零部件的供应链已趋于成熟，硬件层面的差距正在被快速抹平。当“躯壳”不再构成壁垒，竞争便自然向上游迁移，今年不少参展商们纷纷亮出模型、算力与泛化能力的新牌。
根据岐阜县自然保全课的官方资料，仅在我们走的这一片山系，北阿尔卑斯地域和白山·奥美浓地域两大熊群数量加起来就超过了3700头。
我还没来得及把这个新发现告诉小伙伴们，又在小红书刷到一条惊悚新闻。
就在我们来之前那天，距离妻笼宿不到200公里的白川乡，一位西班牙游客在巴士站旁边拍照时，突然被熊扑倒袭击，伤倒地，现场一片混乱，景区立刻封闭了部分区域。
北京人形机器人创新中心在展会期间发布大一统模型Pelican-Unify，集成VLM视觉理解、Action Model动作操控、WFM世界模型三重能力，打通了理解、推理、预演、执行全智能闭环，并实现天轶真机部署操作流程全流程跑通。 同期，北京人形正式宣布Pelican-VL 2.0商用，其为国内首个网信办备案通过的具身大模型，支持任务规划、意图理解和人机交互。 星海图则走出另一条技术路线，其首席科学家赵行在论坛上拆解了VLA模型G0.5——将视觉观测、语言指令和动作全部离散化为Token，像GPT一样逐个输出。 《科创板日报》记者获悉，8月底星海图将推出G0.5模型Max版本，该版本届时将全面开源。 “大家都在期待说具身智能的ChatGPT时代什么时候到来，但是我们觉得有一条非常通常的捷径，就是像做GPT一样的自回归模型，一个一个Token输出训练模型。”赵行表示。 蚂蚁灵波的全栈大脑2.0，则展示了“一脑多机”的产业化路径。据悉，LingBot-VLA 2.0在预训练阶段融入6万小时高质量真实物理数据，覆盖17个主流机器人品牌的20种机器人构型。
白川乡可是联合国世界文化遗产，每年来访游客过百万，在全球自由行客群心中几乎是最安全的日本景区代表。 在其展台最核心的展项是一间1:1复刻的智慧药房，《科创板日报》记者在现场看到，观众下单后，机器人便可有序地从货架取下相应的物品。
E | 目前，蚂蚁灵波机器人已在上海国大药房正式上岗承担夜班分拣。
章鱼动力正式发布由SYNWorld具身原生世界基础模型，承担机器人的认知、推演与决策职能，让机器人能够理解不同任务背后共同的物理规律。据了解，SYNWorld V0.5采用MoT架构，参数规模为10+B，训练数据已累计至30+万小时，涵盖大规模异构图像、视频及带动作标注的机器人动作轨迹。 从大一统模型到自回归VLA，从“一脑多机”到世界模型，具身智能的竞争已从“有没有模型”升级为“模型能不能规模化、能不能泛化”。 数据：物理AI的“燃料”之争与“数据荒漠”破局 大语言模型的崛起已充分证明，数据规模决定模型上限。但当同样的逻辑迁移到物理世界时，问题变得棘手起来——机器人需要的数据，远比文字更难采集、更昂贵、噪声也更高。 觅蜂科技方面向《科创板日报》记者表示，主流大语言模型的预训练数据已达100万亿token，等效于100亿小时的数据。
F | 而物理AI需要的数据有效信息密度更低、噪声更高，对数据的需求量更大。 那天原本预计要花四个小时走完的山路，我们走了不到两小时，一路狂奔到终点。 此次WRC，觅蜂科技带来了完整的MEgo系列无本体采集产品。
G | 等到了旅馆，我们定下神来复盘，才发现日本中部地区这边是小巫见大巫。 根据日本环境省最新通报，截至2025年9月底，全国共发生熊伤人事件99起，共造成108人受伤，死亡人数达到7人，创下日本有记录以来历史新高。 而这些攻击，多发生在以往被认为相对安全的东北、北海道地带。 出没时间也并不局限在清晨黄昏，不少是在中午、下午，甚至接近景区入口或公交站附近。 仅今年10月上旬，日本东北地区就连续爆出一周三起死亡事件。 有的是老年人上山采蘑菇，疑似被熊攻击身亡，有的是警方通报发现断头和疑似熊分食抓痕，尸体残破不堪，还有的被拖入林中多日后才被发现。 另有网友分享秋田县一带的“熊出没地图”。 黄色的是“出没注意”，红色是“已目击熊体”，密密麻麻的标记几乎盖住了整个城市边缘，像是下了一场图钉雨，全年目击已经超过3700次。其中，MEgo Gripper整机仅560克，支持毫米级空间轨迹定位和亚毫秒级全局同步；MEgo View采用“头部300°全景+腕部细节双视角”架构，一人即可独立完成全场景分布式数据采集。
H | 工作人员告诉《科创板日报》记者，目前MEgo系列产品已实现量产交付，在工厂、物流、超市、家庭等真实场景采集数据。
光轮智能发布全球首个十万小时级全模态人类开源数据集EgoSuite-Open100K。
这些新闻被我们在旅馆里刷到时，全桌人都安静了三秒。
原来我们一路上开玩笑说想看野生动物，却差点成为野生动物新闻背景板。
麦琪放下茶杯悠悠说了一句：我们这是捡了条命吧。该数据集覆盖7大类环境、128类场景，含15000余个采集场景和15000余项任务，采用头部与腕部双视角采集，首批数据将在Hugging Face和AtomGit同步开源，面向学术研究与商业训练使用。 光轮智能联合创始人兼总裁杨海波指出，当前具身智能迫切需要高质量、多样性、大规模的数据供给。
I | 同时，光轮智能同步推出5年100亿具身智能数据共建计划。 二 今年日本的熊，确实多得有点反常。
J | 京东云展台则一比一还原京东“两年1000万小时高质量数据采集计划”中的家政服务场景。 一位日本生态学者原话是，“今年全国熊出现频率，还有接近人类区域的距离、攻击次数，全线拉高”。 另据多家媒体报道，食物短缺可能影响日本熊的冬眠习性。《科创板日报》记者在现场可以看到，家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备，向观众展示人类实操数据是如何采集的。 灵巧手：从“能抓取”到“会干活”的最后一厘米 一台机器人即便拥有最聪明的“大脑”和最敏捷的“小脑”，如果末端执行器连螺丝都捏不稳、连鸡蛋都抓不住，那么所有的感知与决策最终也无法转化为生产力。因此，灵巧手可以说是机器人从“能看会走”跨越到“能干会做”的最后一厘米。
K | 曾经作为机器人“附属配件”的灵巧手，也逐渐走向具身智能赛道C位。
灵心巧手展出的灵心巧匠全自动机械臂产线，由多台工作台集群构成，每台以双臂双手形态搭载Linker Hand系列灵巧手，能够自主完成从零部件抓取、装配到成品下线的完整流程。其中，直驱型Linker Hand O30拥有20个全独立活动关节，实现从手指根部到指尖的全链路直驱控制。
北海道猎友会札幌支部“熊类防治队”队长玉木康雄提到，以往到了12月下旬，所有的熊都已进入冬眠状态，今年却异常到无法预测。 与此同时，针对大模型训练的数据需求，灵心巧手还展出了Linker Open TeleDex数据采集系统。
“如果今年熊无法储存足够的皮下脂肪就进入冬眠，它的睡眠就会变浅，可能在途中醒来，成为半梦半醒的熊。Linker Open TeleDex集成了支持多种外接设备、多种机械臂、多种灵巧手的开放式硬件系统搭建体系，可同时采集视觉、触觉、本体感知三重模态数据。
章鱼动力则构建了完整的“脑-手-数据”技术体系。其发布的OctoH-Hand高自由度仿生灵巧手采用腱绳+小臂电机直驱混合驱动方案，拥有23个主动自由度，搭载超1900个触觉传感单元，可完成夹花生、拧瓶盖等精细操作。”
这些睡眠不足的熊，胃口会更大，脾气会更暴躁，方向感也更差。
而北海道，偏偏又是中国游客冬季最集中的目的地之一。
禾赛科技三位联合创始人李一帆、向少卿、孙恺共同创立的AI机器人公司Sharpa，此次带来Sharpa Wave系列灵巧手。
尤其是滑雪客。
每年1-2月，大量中国大陆自由行游客奔向二世谷、富良野、旭川，一边泡温泉，一边追雪花牛奶、泡芙和帝王蟹。Sharpa Wave该系列采用人手尺寸的类人构型，集成22个主动自由度与高分辨率自研视触传感器。针对开发者、科研机构及机器人公司的不同需求，Sharpa还同步发布了特别版本Sharpa Wave SE，提供更具灵活性的选择。
而现在，滑雪之外，可能还要考虑避熊路线。
L | 工作人员向《科创板日报》记者介绍，Sharpa Wave的核心创新之一在于视触觉技术路线。与传统压力传感器方案不同，其指尖内壁嵌入240x240像素网格，内置微型摄像头通过观察接触形变来感知物体，实现视觉与触觉的双模态融合，从而避免单一感知路径可能带来的判断误差。
M | 从大脑到数据再到灵巧手，本届WRC清晰勾勒出具身智能三大核心环节的竞争图谱。当硬件躯壳走向同质化，真正的壁垒正在向上游迁移——模型能否泛化、数据能否规模化、灵巧手能否在真实场景中稳定作业，三者环环相扣，构成了从实验室到生产力的完整闭环。（文章来源：科创板日报）。
N | 小红书上，有人发出了灵魂一问：“明年1月底还去不去北海道？” 评论区里，一位网友的神评是：“我一定是疯了，还以为你在说股市。
o | ” 更多人，却在真实后怕地分享自己在日本哪里曾经撞见熊，或者擦身而过的经历。 事实上，熊增多了背后，食物短缺确实是个大问题。
p | 熊的主食很固定。 每年秋天，日本各地山林里的山毛榉和橡果，是它们准备过冬的核心能量来源，储存得好，能安全冬眠，储存不够，只能出山找吃的。 今年偏偏就撞上了个大范围歉收年，果子挂得少，掉得早，熊们还没来得及囤满脂肪，就被秋风赶出山林。 饿着肚子的熊，是最不讲分寸的熊。
q | 它们开始往村镇边缘活动，寻找垃圾、果园、甚至宠物的饲料桶，这些在人类眼里无关紧要的残羹冷炙，在熊眼里全是生的希望。
r | 尤其很多日本家庭喜欢种点柿子、苹果、栗子，有视频拍到熊翻过篱笆、站在院子里摘柿子的画面，表情就像超市刚开门的顾客。 如果只是饿，也许还没那么严重，今年更麻烦的是，气温迟迟不降，山林比往年暖和，熊也就迟迟不睡。 能量没存够，环境还暖着，熊就一直在外面晃。 而且，晃得越来越远。 这几年，日本乡村人口锐减，山林管理松散，很多地方的山地已经成了半野化带，没有人活动，也没有围栏，熊走进来没任何的阻力。 以前熊怕人，现在人少了，熊反而觉得人类区域更像它的新栖息地。 日本很多地方对垃圾分类极其讲究，却也因此容易出现食物垃圾暴露的小漏洞。
s | 有研究指出，城市边缘的投放点、无人看管的饲料桶，正在变成熊的觅食训练营。
t | 它们闻着味道过来，尝到甜头后，还会原路返回。 熊学不会说谢谢，但它学得会路线，一旦习惯了往人类区域找食物，就会频繁造访，甚至带崽同行。 这几年，熊妈妈带着熊宝宝一起下山觅食的画面，开始频繁出现在日本监控画面里。 而这，才是日本生态专家最担心的：熊的行为，正在发生代际转变。 三 10月15日，日本观光厅公布了一组数据：今年7到9月，访日外国游客的消费总额达到了2.131万亿日元，同比增长11.1%。虽然人均花销涨幅有所放缓，但因为人实在太多，总体盘子还是涨了。 前九个月，访日游客人数突破了3000万，用的是历史上最快的速度。
u | 说明日本，依然是东亚这个区域里最稳定的旅游磁场。 尤其对于中国游客来说，签证方便，航班密集，吃得习惯，还有购物清单写满了药妆、吹风机和手冲壶。 但问题是，山里突然多出这么多熊，谁心里不犯嘀咕？ 一位小红书网友说出了很多人心声：“七月那个大地震预言都没吓退我，看完一圈熊出没新闻，真的不敢去了。地震可能不会来，但熊是真的会把人吃了。” 情绪是会扩散的，尤其在社交媒体上。 眼下最受波及的，其实并不止北海道、秋田、中山道这类自然风光度假目的地，即将到来的日本赏枫、徒步、滑雪路线，游客心里都会反复权衡下风险值。 毕竟以前这些是滤镜里的治愈系，现在成了高风险的代名词。 日本政府也意识到了这个问题。 从去年开始，北海道就重启了上世纪90年代起暂停的“春季猎熊计划”。
v | 地方猎友会、熊类研究会、林业联合体联合上山，希望通过一定规模的捕猎，控制熊的数量和迁徙。 此外，虽然有不少中国游客被这些新闻劝退，但看现在的签证数据、搜索趋势、航班订票量，真正能被彻底吓跑的人，还是少数。
w | 日本惠那山/旅界实拍 绝大多数人，只是从毫无防备，变成了先查查再决定。 那万一真的撞上熊，怎么办？ 山林经验人士的建议，其实也很务实。 最关键的是一件事：冷静。 看见熊别跑，别叫，也别直视它的眼睛。
x | 熊视你逃跑，会触发它的追逐本能，你越跑，它越兴奋。
y | 更重要的是，你也跑不过它。 所以，正确做法，是根据距离调整策略。 如果太近，就学会冷静躺平，至少能成为下一条热搜新闻。
Current article:http://rce.ruidunguizanpaorangchongouxia.sbs/list_oispok0/49l8.html
Published on:03:47:10
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