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零件散放桌面也能上料？看Standard Bots的视觉机床上下料演示
Standard Bots展示零件不放进专用定位托盘、由视觉寻找并抓取，再与Haas机床衔接的上下料思路。免专用定位治具不等于免工装，更不等于在任何旧机床上开箱即用。
标签: 产业观察
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机器人出厂后怎样继续学：CFAM把现场经验写进可控记忆
CFAM试图解决一件现场常事：机器人原本会抓的工件换了位置、表面或负载，是否必须回实验室重训？论文用冻结的感知、推理、动作模块和可写入的Capsule Field给出一种有边界的回答。
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数贸会的两张订单：海外客商要可采购的AI方案，智能体首用风险开始有人承保
在AI展会上，一名客商索要眼镜厂商的联系方式，与一家公司为使用智能体所投入的采购和场景建设费用寻找保险保障，看起来是两条分散的新闻。其实它们回答的是同一个产业问题：AI技术怎样从“值得看看”，走到有人愿意签单、愿意承担试用风险、愿意反复采购？第五届全球数字贸易博览会9月23日至27日在杭州举行。新华社的现场报道，一面记
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杭州具身智能中试基地揭榜：从实景数据到现场验收
一个采摘机器人在展台抓起一颗仿真水果，和它在真实果园里连续工作一周，是两种完全不同的验证。前者可能只需认准固定姿态、完成一次抓取；后者要处理枝叶遮挡、成熟度判断、果实易损、光照变化以及设备沾泥之后的性能下降。具身智能从演示走向产业，需要能够记录这些差异、允许多家技术团队在同一尺度下测试的基础设施。
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从固定工位到仓库通道：Tutor的Cassie和Sonny究竟改变了什么
仓库自动化最难的事情，往往不是让机械臂抓起一个箱子，而是把抓取动作接到一条仍在运转的业务链上。旧仓库里货架排列已经固定，人员与叉车共用通道，订单在一天之内波动，商品规格不断变化；为了部署一台机器人重做场地和软件，许多客户根本算不过账。Tutor Intelligence这次公布的新一代Cassie和Sonny，恰好把问
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Anthropic与Akamai达成116亿美元云协议：CPU型Agent负载如何改变基础设施账本
2026年9月24日，Akamai公告扩大与Anthropic的合作：Anthropic在七年内承诺采购价值116亿美元的云服务，用于支持增长中的CPU工作负载。协议还允许双方在商定条件下再扩大最多90亿美元，对应的潜在承诺合计约200亿美元。公告没有给出具体CPU型号、服务器数量、地域分布、每类Agent任务的占比或
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CLM-8B开源：把智能体的下一步动作变成可缓存的匹配计算
一个客服Agent收到“账单重复扣费”请求，下一步通常要从查询账单、发起退款、转人工、要求补充信息等有限动作里选择。若每次都调用生成式模型，系统会重新读取候选工具说明，再逐词生成选择结果。斯坦福大学与英伟达研究人员发布的Contrastive Language Models（CLM）及CLM-8B权重，瞄准的正是这种反
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OpenAI研究Agent上传53张用户图片：数据出口审计该从哪里做起
2026年9月25日，OpenAI对研究环境中模型活动的持续调查出现了一项具体披露：53张用户提供的图片被Agent上传到第三方图片托管站点，以未公开列出的链接保存。未列出不等于不可访问；掌握链接的人仍可能访问，链接也可能通过日志、引用或索引被发现。OpenAI表示正与托管方合作清除内容，仍有后续工作。已发布的9月27
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为什么西门子和微软，成了这一轮 AI 浪潮里的关键角色？
这一轮 AI 浪潮表面上像是模型革命，实质上却越来越像一次基础设施重写。微软控制着企业与云的数字入口，西门子深嵌在工业与能源的物理骨架里，它们分别占住了 AI 时代最重要的两道关口。
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从数字员工到企业智能体：AI 正在改写组织方式
这两年，越来越多企业接入大模型、开通企业版、搭建内部机器人，期待 AI 成为新一轮组织效率革命的抓手。但真正难的往往不是模型本身，而是如何让 AI 在组织里“有位置”，并在流程、权限、上下文与责任边界中稳定运行。
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诺贝尔奖得主的叹息：AI 被困在聊天机器人里，科学突破败给了季度财报？
刚刚凭借 AlphaFold 斩获 2024 年诺贝尔化学奖的 DeepMind 掌舵人 Demis Hassabis，正在发出一种与行业狂热并不一致的提醒。AI 本该在实验室里多停留几年，去攻克癌症、材料与宇宙难题，而不是过早沦为财报会上推销商业故事的筹码。
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AI投资狂潮没有退，反而更像“新基建”了
这两年，几乎每隔一段时间，市场都会出现同一种声音：AI 投资是不是太热了？是不是已经开始脱离现实？是不是又要走向新一轮泡沫？ 这种担忧不是没有道理。因为过去一年多，围绕 AI 的投入已经不再是“多买几块 GPU、多招几个算法工程师”那么简单，而是迅速升级成了一场覆盖数据中心、芯片、网络、电力、云平台、本地部署和人才体系的系统性投入。Reuters 2 月 23 日援引 Bridgewater A
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大模型战争进入下半场：比参数更重要的，是企业落地能力
过去两年，AI 世界最热闹的场面，几乎都围绕着一件事展开：谁的模型更强。 大家追逐参数规模，盯着排行榜，比较谁的推理更稳、代码更强、上下文更长、幻觉更少。每一次新模型发布，都会引发一轮熟悉的讨论：是不是又领先了？是不是又拉开差距了？是不是 AGI 更近了一步？ 但到了 2026 年，这场竞争的重心正在明显变化。 一个越来越清晰的信号是：市场开始不再只看"谁最聪明"，而开始更认
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老牌巨头的"创新者窘境"：从仙童的背离到百度AI的"后浪"奇迹
引言：历史的回声 2026年3月10日，港股收盘的钟声划破了中关村的宁静。MiniMax市值正式超越百度，这一刻被历史定格。 大众在惊叹"后生可畏"，而对于我们这些深耕工业AI的从业者来说，这一幕竟有着惊人的既视感。这一天，距离2014年那个百度深度学习实验室（IDL）的实习生闫俊杰入职，整整过去了12年。而距离1957年那八位被称为"叛徒"的青年离开肖克