AI硬件行业日报 | 具身智能进厂提速，自进化大脑成新方向

📅 2026年9月23日 星期三

📌 今日要点

• 广东"千机进厂"工程启动：广东已有超2000台人形机器人进厂，全年有望突破3000台
• 广东"千机进厂"工程启动：具身智能进厂从一次性交付转向数据闭环驱动的持续进化
• 广东"千机进厂"工程启动：跨维智能已沉淀超1500个模型，覆盖50多个细分行业
• 陈龙创业押注自进化具身大脑：陈龙赴硅谷创业，方向为"自进化"具身大脑而非单纯Scaling Law
• 陈龙创业押注自进化具身大脑：其主导的MiMo-Embodied为业界首个打通自驾与具身智能的跨域基座模型
• 陈龙创业押注自进化具身大脑：小米智驾团队引入多位地平线高管接替相关工作
• 人形机器人集群舞蹈全球首秀：全球首次全尺寸人形机器人自主集群舞蹈表演
• 人形机器人集群舞蹈全球首秀：手指舞全球首秀，展示精细动作控制能力突破
• 人形机器人集群舞蹈全球首秀：790条动捕数据、十个月研发周期体现工程化投入
• 日本启动物理AI数据采集计划：日本为工业机械分配统一"身份证"，系统采集制造数据训练物理AI
• 日本启动物理AI数据采集计划：超40家企业联合成立Noetra，获1万亿日元资助
• 日本启动物理AI数据采集计划：目标2040年AI机器人产业占全球份额逾30%

导读

今日AI硬件领域呈现两条清晰主线：一是具身智能从实验室加速走向真实产线，广东"千机进厂"工程与跨维智能等企业的产线落地案例表明，具身智能正从一次性交付转向"生产—数据—训练—升级"的闭环范式；二是技术路线出现分化，前小米XLA负责人陈龙赴硅谷创业押注"自进化具身大脑"，试图跳出单纯堆数据的Scaling Law路径。与此同时，日本联合40余家企业启动物理AI基础模型开发，全球围绕工业数据与具身智能的竞争正在从模型层向数据层和场景层纵深演进。

今日要闻

一、广东"千机进厂"工程启动

9月22日，第二届广东省人工智能应用对接大会现场，跨维智能与欣旺达子公司博速达签约，推动机器人进入新能源工厂，探索具身智能在制造体系的落地路径。大会同期启动"千机进厂"广东具身智能机器人规模化应用示范工程，并发布一批制造业AI需求清单。据21世纪经济报道，广东已有超2000台人形机器人进驻制造企业，2026年全年进厂数量有望突破3000台。

跨维智能人形机器人业务总经理杨怀宇表示，传统自动化擅长路径单一、精确高效的生产流程，但面对小批量、多批次的柔性制造需求时，一旦物料、SKU或工位变化，往往需要重新编程调试甚至改造硬件，工厂效益容易下降。具身智能希望改变这套逻辑——让每一次抓取、识别、搬运甚至失败都沉淀为数据，反哺模型训练与仿真验证。

目前跨维智能已在50多个细分行业沉淀超1500个具身智能模型，方案应用于美的、中国中车、海信、蓝思科技等头部企业产线。其机器人已在部分企业SMT车间站上库前上料工位，完成翻包、扫码、装箱等操作，并与工厂WMS、MES系统整体打通。

来源：21世纪经济报道

二、陈龙创业押注自进化具身大脑

据《21汽车·一见Auto》从多方独立信源获悉，前小米汽车智能驾驶基座模型兼XLA大模型负责人陈龙已赴硅谷创业，任联合创始人，联手前Google DeepMind科学家研发具身大模型。项目已拿到融资并开展商业化合作。知情人士透露，陈龙离职前曾与雷军面谈，雷军表示支持其创业选择。

陈龙在小米期间主导了两项关键工作：打造Xiaomi MiMo-Embodied跨域具身基座模型，以及推动XLA大模型量产上车。前者被誉为业界首个打通自动驾驶与具身智能的跨域基座模型，训练中除自动驾驶数据外还加入机器人数据、通用空间数据及多模态数据；后者以VLA为架构，已全量推送至小米已交付车型。

一位投资人向《21汽车·一见Auto》表示，当前国内外具身大模型公司讲了太多重复的故事，都想通过增加数据或调整训练方式实现LLM的Scaling Law，但陈龙想做的是另一个方向——一个"自进化"的具身大脑。此外，小米智驾团队已引入多位地平线高管，接替陈龙与前小米L3负责人王乃岩的工作。

来源：21汽车·一见Auto

三、人形机器人集群舞蹈全球首秀

9月22日晚，第48届世界技能大赛在上海开幕。开幕式上，近20名舞者脱下银色服装，露出金属身体——国内最新一代全尺寸人形机器人与青年舞者同台，表演了华尔兹与手指舞。现场解说称，这是全球首次全尺寸人形机器人自主集群舞蹈表演，手指舞同样是全球首秀。

开幕式总导演黄辉表示，人形机器人最终要走进人类生活、在人们身边提供服务，应该没有侵害性，因此不需要让钢铁之躯去"耍宝"，而应让它们和人类温柔相处，这便是选择华尔兹的意义。执行总导演鲍疏桐透露，光是采集舞蹈动作的动捕数据就有790条，背后是长达十个月的研发、数百次测试和三个多月的排练。

此次表演展示了人形机器人在精细动作控制上的进展——曾经只能完成粗大动作的机械手，此刻完成了细腻的手指开合与旋转，精度与柔韧并存。机器人表演在"未来之光"篇章上演，发光立方体在人机之间传递，象征技能与未来的交接。

来源：澎湃新闻、看看新闻

四、日本启动物理AI数据采集计划

据《日本经济新闻》21日报道，日本政府已开启与DMG森精机、小松制作所等大型机械企业的合作，通过为工厂内工业机械分配统一"身份证"全面采集制造数据，用于开发基础模型，最终打造支持机器人等设备自主运行的"物理AI"。负责开发的核心企业董事长坦言："这是最后的机会，一旦失败就再也没有退路了。"

今年7月，以软银、NEC、本田和索尼集团为核心，日本国内超40家企业共同出资成立Noetra公司，并获得日本经济产业省等机构总额高达1万亿日元的资助。Noetra代表董事社长丹波广寅表示，公司将先开发类似ChatGPT的大模型产品，之后逐步扩大识别范围至图像、声音和空间等领域。

日本政府已明确提出目标，计划到2040年将AI机器人产业培育为占全球市场份额逾30%、规模达20万亿日元的产业，并打造基于本土工业数据的"物理AI"大模型。Noetra目标是在2030年度将技术提升至能够驱动机器人自主辅助人类工作的水平。

来源：环球时报

🛠️ 今日一款AI硬件 · 宇树最新一代全尺寸人形机器人

• 全尺寸人形设计，身高约1.8米，具备自主集群协同能力
• 手指级精细操作：完成细腻的手指开合与旋转动作
• 790条动捕数据训练，支持复杂舞蹈动作的精准复现

📌 后续关注

• 跨维智能与博速达合作项目的产线数据闭环能否形成可复用的标准化方案
• 陈龙"自进化具身大脑"的技术路径细节及其与主流Scaling Law路线的实际差异
• 日本Noetra公司工业数据采集标准的推进节奏及对全球物理AI竞争格局的影响

总结与展望

今日新闻呈现出具身智能产业化的两条并行主线：一条是场景落地加速，广东"千机进厂"工程与跨维智能的产线实践表明，具身智能正从演示走向真实生产，核心逻辑从"交付设备"转向"数据闭环"；另一条是技术路线分化，陈龙赴硅谷创业押注自进化具身大脑，试图跳出单纯堆数据的范式。与此同时，日本以举国体制推进物理AI数据基础设施建设，提示工业数据的结构化采集可能成为下一阶段竞争的关键变量。对创业者和投资人而言，值得重点关注的是：具身智能的价值捕获点正在从硬件本体向数据资产与模型迭代能力迁移，能否建立可持续的数据飞轮将是区分长期赢家的核心指标。明日建议关注广东需求清单的具体内容及更多企业签约动态。

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