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🤖 AI 2030 SUMMIT — BEIJING 🌍 企业人工智能向善，共建负责任AI未来。✨ 在AI迈向更广泛应用的同时，企业AI如何做到“向善”，正在成为全球共识。📣 本次峰会聚焦 Responsible AI / Robotic AI / AI Factory & LLM 等前沿议题，链接亚太产业领袖与决策者，共同探讨AI的商业价值与社会价值平衡。🤝 🏛️ 主办方：@AI2030Official｜@MetaEraCN | @iPolloAgentOS 🤝 战略支持：@AgentOn_｜中关村互联网3.0产业园 | 京港互联网3.0产业中心 🗓️ 8月20日 13:00–17:00 📍 北京中关村互联网3.0产业园星地中心 想第一时间了解议程、对话合作伙伴？立即报名👇 🔗 #AI2030# #AI2030Summit# #北京峰会# #企业AI向善# #ResponsibleAI# #人工智能# #AI合作# #LLM# #机器人AI#

Axis Robotics 每天看着机器人模型在实验室里卡住。 跑不通的抓取动作，识别不了的场景，泛化不了的路径。 人类好像越来越能造机器人，但越来越不会教机器人了。 1> @axisrobotics 最早就是一个数据标注项目——只不过标的不是图片，是机器人动作。 你打开浏览器，用鼠标拖拽一个虚拟机械臂，教它怎么拿起杯子、怎么拧开瓶盖、怎么给花浇水。就这么简单。动动鼠标，教机器人，赚积分。 但团队很快发现了一个问题： 不是没人想教，是根本不知道怎么教。 2> 机器人的数据，被什么东西卡住了？ 大语言模型有全网文本可以训练。 自动驾驶有上亿公里路测数据。 但机器人呢？ 真实的机器人操作数据，只能靠实验室里少数专家，一台一台机械臂手动采集。成本高、速度慢、场景单一。 而机器人需要学会的，是真实世界里千变万化的动作——拿起不同形状的杯子、在不同光照下识别物体、在杂乱环境中规划路径。 实验室里采集的那点数据，不够。 3> Axis 看不下去了。 他们发现Physical AI最大的瓶颈不是算法，是数据覆盖度。 没有足够多、足够多样化的训练数据，再好的模型也是空中楼阁。 所以他们决定换一种思路。 4> 从实验室采集变成全民众包。 Axis 的做法很简单：在浏览器里搭建物理仿真环境，让全球任何一个人，打开网页就能操作虚拟机器人。 你拖拽机械臂完成的每一个动作，都会被记录成一条轨迹数据。 这些数据经过验证后，用来训练真正的机器人模型。 2026年2月，Axis 做了一次代号叫"小王子的玫瑰"的实验。 全球1.2万名普通用户在5天内完成了10,000条高质量轨迹数据的采集。 然后他们把其中一批数据直接部署到了真实的 Franka 机械臂上——成功复现。 不需要你买机器人，不需要你懂编程。打开浏览器，动动鼠标，你就在教一个真正的机器人如何行动。 5> 但最有意思的是商业模式。 企业客户可以提出定制化的数据需求——特定任务、特定环境、特定机器人本体。 Axis 把这些需求拆解成任务套件，分发给全球贡献者网络。 贡献者完成任务、产生数据，企业付费购买。 部分收入回流给贡献者。 形成一个闭环： 商业需求 → 任务生成 → 众包采集 → 数据验证 → 模型训练 → 部署落地 物理AI变成了一个网络：商业需求驱动数据创建，贡献者提供智能，模型持续进化。 6> 技术底子怎么样？ Axis 自研了 MetaSim 架构，把复杂的物理仿真和轻量化的网页交互解耦。 你在浏览器里拖拽机械臂的每一帧，背后是 MuJoCo 的高频物理模拟，再通过跨仿真重放技术在 Isaac Sim 里做大规模域随机化。 说白了就是：你操作简单，但数据质量不简单。 截至2026年7月，Axis 数据集已包含207个多样化任务和超过5万条轨迹。 7> 最新进展是什么？ 7月28日，Axis Robotics 宣布完成1200万美元种子轮融资。 Hack VC 领投，Nomad Capital、Pi Core Team Ventures、10K Ventures 及多位天使投资人跟投。 资金将用于加速建设大规模并行、有人类参与的全球数据引擎。 而且，Axis 即将在 Base 链上推出主产品——数据贡献记录上链，可验证、可追溯。 8> 现在，Axis 正在测试网阶段释放任务。 首批30个任务，已有三分之一进度跑满100%。 Hub 任务可以直接参与，Alliance 任务需要邀请码。 早起的鸟不一定吃到虫，但至少先占了训练工位。 关注 @BTCDTA 和 @0xsexybanana 机器人不会自己学会走路。 但你可以教它。 打开浏览器，动动鼠标，你就在参与建造物理AI的"GPT时刻"。 #AxisRobotics# #PhysicalAI# #Web3#

Axis Robotics 宣布完成 1,200 万美元种子轮融资，由 Hack VC 领投，Nomad Capital、10K Ventures 及多位天使投资人参投。资金将用于扩展其融合仿真、第一视角真实数据采集和人工反馈训练的机器人数据引擎，以支持 Physical AI 模型开发。

AI Agents > Virtuals Robotics 从链上 ai 代理到机器人能够进入经济系统 @virtuals_io 真的在 all in 机器人赛道 Virtuals Robotics 也不是单独做机器人硬件，而是让 AI 代理，能够直接参与真实机器的任务、协作和结算 这个能力的核心，是他们推出的 Agent Commerce Protocol ACP 就是 Virtuals 在 robotics 的核心竞争力，可以把 ACP 理解为一套为机器准备的商业协议 正因为 ACP 的存在将链上代理的流程标准化，下面这些项目才不是零散的机器人创业公司，而是被拼进同一条路径 📌@BitRobotNetwork 从真实世界采集可训练的机器人动作数据 关键进展： SeeSaw 成为其第 5 个子网（SN/05） 已收集 25,000+ 真实机器人训练任务 覆盖系鞋带、折衣服等日常动作 FrodoBots Lab 在 2025 年完成 800 万美元融资 这些数据都是货真价实的，它们是机器人进入经济系统之前，必须先补齐的常识层 📌@PrismaXai 让人类经验变成机器人资产 > 构建远程操作协调层 > 众包高质量 VLA（Vision-Language-Action）数据 > 把操作者经验变成可激励、可交易的数据 2025 年的进展: > 6 月完成 1100 万美元种子轮 > 实时远程操作平台上线 > 顶级操作员累计 100+ 小时 实操 > 通过 RoboCon AI、大会和周刊，持续吸引操作者 📌@openmind_agi OpenMind 是目前最接近机器人经济操作层的项目 2025 年最重要的一步，是 ACP 正式集成进 OM1 开源机器人 OS 这直接带来了非常具体的变化： > 机器人可以通过语音指令 > 调用代理 > 跨协议分配 1000 USDC > 执行接近 10% APY 的 delta-neutral 策略 > 全流程本地完成，无云依赖 📌@xmaquina 机器人当作生产资产，谁拥有机器人，谁分享自动化收益 他们的路径是把机器人资产直接 token 化： 推出 $DEUS，社区优先销售（2026 年 1 月 8 日） 构建机器人 DAO 已演示首个 tokenized robo-cafe（peaq 链） 把机器人视作可以被持有、被分红、被治理的生产资料，脑洞大开，牛逼！ ⭕️Robotics 的终极方向就是将机器人开始在一个完整体系里工作、协作、结算 也是 AI Agents 往现实世界延伸的那一步 2026年注定是 robotics 井喷的一年

BBAE要上线一个Gecko Robotics的Pre-IPO项目，我看不少玩美股的朋友都挺感兴趣的。🤔 ✨先简单说说BBAE这个平台。 它是一家美国本土的持牌券商，受SEC监管，同时是FINRA和SIPC成员，合规性比较扎实。 最大的便利是支持大陆身份证直接开户，不需要海外地址证明，App在国内App Store就能搜到，界面是简体中文，还有24小时中文客服。 平台支持美股、期权、打新、Pre-IPO，还有数字币ETF，24小时都能交易。 BBAE一个比较实在的优势是，它只受美国单一监管，美国对外国人免征资本利得税，这对中高净值用户来说省了不少税务麻烦，也算是它跟其他平台差异化的一大亮点。 重点要说的就是即将上线的Gecko Robotics Pre-IPO认购。 ⏰北京时间今天中午12点开，到5月9日中午12点结束，一共10天。 Gecko这家公司做的事还挺有意思的，用机器人和AI来帮那些最关键的基础设施做“体检”和维护。他们的机器人能爬墙、飞天、潜水，采集高精度数据，再通过自家AI平台Cantilever进行分析，实时掌握设备健康状况。 客户阵容很强，包括美国海军、美国最大独立发电运营商NAES、阿布扎比国家石油公司等，覆盖国防、能源、制造业这些核心领域，连NASA都关注过他们的仿生壁虎机器人技术。 前阵子他们拿到了Cox Enterprises领投的1.25亿美元D轮，估值直接翻倍到12.5亿美元，背后站着Founders Fund、Y Combinator等顶级机构。 已经两次登上CNBC「颠覆者50强」榜单，实打实帮客户避免了数十亿美元的意外损失。 🪩 这次的参与门槛是，账户里有5万美元资产就能认购，不需要其他资质。 用户支付价格58.26美元/股，费用前53.71美元/股，整体估值约14.78亿美元。 🎁认购期间还有点小福利：4.29-5.9，入金或转入资产达到5万美元，就能拿到300美元现金券，还能和其他开户奖励叠加。新用户开户加5万入金的话，能拿到最高500美元的奖励。 总的来说，这次Gecko的Pre-IPO不只是投一家AI机器人公司，更是在押注未来基础设施维护的核心能力。 感兴趣的朋友可以去BBAE看看，把账户准备好，机会还是挺难得的。 🔗官网：

【智能競爭】亞馬遜收購Fauna Robotics 進軍消費級人形機械人市場 亞馬遜公司收購了總部位於紐約的初創公司Fauna Robotics，成為最新一間進軍蓬勃發展的消費級人形機械人市場的科技龍頭。Fauna正在開發一款高度42英吋（1.07米）的人形機械人，配備手臂和雙腿，並能與人互動。

关于人形机器人，头部玩家都比较看好 Unitree 和 Agility Robotics两个标的。 1/ 很多兄弟还没反应过来：人形机器人已经不在科幻片里了，它已经陆续在工厂的订单簿里。 2/ 两件事，让我最近重新看了一遍这个赛道。 第一件，NVIDIA 把 Unitree H2 选进了 Isaac GR00T 参考平台，专门给学术研究用。 以后全球做机器人 AI 的实验室，大概率都要围着这套平台跑数据、调算法。 老黄的算力霸权，已经从云里伸到了机器人的"身体"里。 第二件，Agility Robotics 刚通过 SPAC 在纳斯达克上了市，估值 25 亿美元，手里还攥着大概 3 亿美元预订单。 转头又跟 Toyota Motor Manufacturing Canada 签了合同，先部署 7 台 Digit 机器人进工厂。 7 台确实不多，但标志着机器人不再是展会上的 demo，而是开始签单、进产线、算投资回报。 3/ 中国这边也没闲着。 北京已经定目标，2026 年底要在 100 多个高价值场景里规模化应用。 现在国内人形机器人租赁价已经到 3000 元/天左右。 Unitree 准备上上海科创板，估值一度冲到 70 亿美元，背后站着吉利、阿里、腾讯。 更关键的是，这家公司从 2020 年就开始盈利，不是那种只会烧钱讲故事的。 4/ 华尔街给的数字很夸张，但方向是一致的。 摩根士丹利预测，2050 年全球人形机器人保有量可能到 10 亿台，对应 5 万亿美元市场。 高盛则认为，韩国公司会拿下全球人形机器人生产 30% 的份额。 这些数字未必准，但它们说明一件事：整个产业链都在押注同一条曲线——物理 AI 的渗透率提升。 5/ 普通人怎么参与？我不建议赌某一家机器人公司能不能成为下一个特斯拉。 这个阶段赢家还没定型。更好的办法是用 ETF 押注整条产业链。 目前最对口的工具是 KOID——KraneShares Global Humanoid Robotics and Physical AI Index ETF，2025 年 6 月成立，是美国首只专门投资人形机器人的 ETF。 6/ KOID 现在持有 58 只股票，等权重配置，覆盖机器人本体、减速器、传感器、半导体和供应链。 前十大持仓占比约 30.31%： CRDO（4.06%）：高速连接芯片，机器人的"神经系统" 意法半导体 STMPA（3.51%）：传感器和控制芯片大厂 瑞萨 Renesas（3.47%）：机器人工业芯片 英飞凌 IFX（3.30%）：功率半导体，电机驱动核心 绿的谐波 688017（3.15%）：国产谐波减速器龙头，机器人关节核心部件 Harmonic Drive Systems 6324（3.02%）：日本老牌谐波减速器 THK（2.68%）：导轨、丝杠，机器人动起来靠它 德州仪器 TXN（2.41%）：模拟芯片和传感器 雷赛智能 002979（2.37%）：运动控制，管机器人怎么动 Moog（2.34%）：精密运动控制部件 今年以来涨约 29.4%，过去一年涨约 60.4%。 7/ 我的判断很直接： AI 的上半场是云和软件，下半场是物理世界。 机器人就是 AI 的"身体"。 这个主题还在早期，空间足够大。 用一小部分卫星仓位配置 KOID，比押注单只股票更理性，也比完全错过这个时代更踏实。 兄弟们不急着梭哈，但值得认真放进观察名单里。

白毛股神推荐的美国第一家纯人形机器人公司 Agility Robotics，25亿美元估值， $CCXI 合并完成后自动转换为 $AGLT，你嫌风险大. 结果几十亿美元FDV、还持续大额解锁的VC山寨币，你冲得比谁都快. 兄弟，不是我说你，财富自由和你保持距离，真不是没有原因！啥？我也不知道刚买完怎么就开始亏20000...

人形机器人正在进入“部署基础设施”阶段。 Agility Robotics @agilityrobotics 在 Fremont 开设了一座 60,000 平方英尺的新设施，用于训练、测试和提升其人形机器人 Digit 背后的 AI 能力。Digit 主要面向物流和制造场景。 这座设施将与 Agility 位于 Oregon 的 RoboFab 制造工厂形成配合。Fremont 更侧重软件、新技能训练、客户工作流、现场运营和安全验证。 Agility 表示，Digit 已经在 Schaeffler、GXO、Toyota Motor Manufacturing Canada 和 Mercado Libre 等客户场景中部署，并已获得超过 3 亿美元的 Digit v5 有条件多年订单。 对 Physical AI 来说，机器人周围的部署基础设施，可能会和机器人本身一样重要。