IT之家 5 月 6 日消息，佳明（Garmin）于 2023 年 8 月收购高端音频品牌美国捷力音响（JL Audio）后，最新推出 Primacy 高端家庭音响系列， 包含 T6 落地音箱、S3 书架音箱和 CS 立体声中心设备三款产品。 Primacy 高端家庭音响系列定位客厅场景，包含 T6 落地音箱、S3 书架音箱和 CS 立体声中心设备三款产品，全系标配 DSP 数字信号处理技术，支持 32-bit/192kHz 音频分辨率。 Garmin JL Audio Primacy 家庭音响系列 T6 采用三分频有源设计，塔式造型适合落地摆放；S3 则为二分频有源书架音箱，体积更紧凑。两款音箱均采用“一驱动一放大器”架构，每个驱动单元配备独立功放，避免传统有源音箱的功率分配妥协。用户还可通过可更换面板定制外观，提供多种高端饰面选择。 T6 落地音箱 S3 书架音箱 CS 立体声中心设备集前置放大器与网络流媒体播放器于一体，内置 P.A.R.O .（Primacy 自动房间优化）功能，可根据房间声学特性自动调整音效。 ▲ CS 立体声中心设备 该设备通过 Dante 数字网络连接 Primacy 音箱，支持 Spotify Connect、Tidal Connect、AirPlay 和 Google Cast 等主流流媒体协议。配件方面，配备无线桌面遥控器，带音量旋钮和触控按键，用户也可通过 Primacy App 远程操控。 定价方面： T6 落地音箱售价 9 万美元（IT之家注：现汇率约合 61.6 万元人民币）/对 S3 书架音箱售价 3.5 万美元（现汇率约合 23.9 万元人民币）/对，可选支架另售 3500 美元（现汇率约合 23940 元人民币） CS 立体声中心设备售价 1.5 万美元（现汇率约合 10.3 万元人民币）。
IT之家 4 月 29 日消息，九号公司（Ninebot）今日晚间举行了 2026 新品发布会，推出了多款针对不同使用场景和审美偏好的电动两轮车产品。本次发布的核心产品涵盖了 Q 系列的升级型号、主打家庭使用的 QL 系列，以及与潮流 IP 泡泡玛特（POP MART）联名的定制款式。 IT之家注意到，本次发布会共亮相五款核心新品，产品定价覆盖了 3,000 元至 5,000 元的主流市场区间。 车型 首发价格 市场定位 核心卖点 Qz3 首发价 3,799 元起 都市全能版 奶茶配色、百变橱窗设计 Q3 首发价 3,499 元起 标准智慧版 16L 座桶空间、64km 续航 QL 家庭版 首发价 4,299 元起 家庭多功能版 70km 续航、24L 大座桶、前后碟刹 Q3 联名款 敬请期待 潮流定制版 泡泡玛特小甜豆联名、专属个性音效 Qz1 联名款 敬请期待 潮流轻便版 泡泡玛特联名、56km 续航、NFC 钥匙 Q 系列（Q3 & Qz3）：个性化与智慧交互 Q 系列作为九号的主力车型，本次升级重点在于“颜值”与“智能”的结合。 外观设计： Qz3 推出了“奶茶系”配色，Qz3 和 Q3 在车头设计了“百变橱窗”，允许用户自行装饰随车摆件。 性能参数： Q3 版本具备 64km 的全速真实续航，配备 16L 容量座桶。 智慧体验： 搭载 RideyFun 智驾系统，配备 4.3 英寸彩色仪表屏，支持导航、通话及音乐控制。安全配置上，Q 系列全系标配了 HHC 坡道驻车、TCS 防滑系统及一键倒车功能。 QL 家庭版：侧重空间与安全性 作为本次发布会中轴距更长、空间更大的车型，QL 家庭版针对家庭出行需求做了针对性优化： 装载能力： 拥有 24L 的超大座桶空间，可容纳 3/4 头盔及充电器。踏板宽度达 360mm，坐垫长度延伸至 600mm。 硬件规格： 续航提升至 70km，制动系统升级为前后碟刹。 智能化： 同样配备智驾屏与 SOS 紧急呼叫功能，强调在复杂家庭使用场景下的安全性。 泡泡玛特联名款（Q3 & Qz1） 九号公司继续深化跨界合作，推出了“小甜豆”系列联名产品。 定制化体验： 联名款不仅在外观上有专属涂装，还内置了联名款专属个性音效（开关机、充电、Hello 音效）及主题仪表界面。 专属周边： 随车配备定制版 NFC 钥匙卡及配套包饰。其中 Qz1 联名款标称续航为 56km，定位更加轻便。 目前，Q3、Qz3 及 QL 家庭版已正式开启预约及售卖，而两款联名产品的具体价格及发售日期有待官方后续公布。
IT之家 4 月 28 日消息，特斯拉官方今日宣布，特斯拉 Cybervault 家庭充电桩限时 5.8 折，原价 2799 元， 限时特惠价 1599 元 ，购买充电桩享上门勘测服务，活动仅限 2026 年 6 月 30 日（含）前。 Cybervault 充电桩重 13 千克，造型采用 Cybertruck 设计语言，支持 IP54 级防尘防水，兼容特斯拉全系车型，对应充电性能为 32A/ 7kW （典型值）。 Cybervault 充电桩支持一机二用：将充电器主体从保护外箱内卸下，选配购买专用适配器（8A）可扩展成为移动充电连接器使用；充电枪线长度为 6 米，支持即插即充，定时充电 / 按时出发等充电体验。 IT之家附特斯拉 Cybervault 家庭充电桩规格参数如下：
IT之家 4 月 25 日消息，据科技媒体 BleepingComputer 昨天报道，美国最大家庭安防企业 ADT 最近被黑客组织 ShinyHunters 勒索，黑客要求支付赎金，否则将公开数据。 ADT 昨日在声明中确认，他们确实在 4 月 20 日发现客户数据遭未授权访问。公司已立即终止入侵并展开调查。 ADT 表示：“目前我们确认， 泄露的客户信息仅限姓名 、 电话号码和住址 。少数情况下还包括出生日期、社安号（SSN）或税号的最后四位数字。银行账户、信用卡等支付信息并未泄露，客户的安防系统也没有受到影响或以任何方式被破坏”。 同时 ADT 透露，本次入侵范围有限，已通知所有受影响客户。 IT之家从报道中了解到，ShinyHunters 声称窃取了 1000 万条个人信息 / 企业内部数据，他们要求 ADT 在 4 月 27 日前支付赎金，否则将公开窃取数据。
IT之家 4 月 24 日消息，据四川广播电视台《四川观察》及河南广播电视台民生频道《大参考》报道，一名 8 岁女孩在游戏内首次充值 2000 多元后成功获得退款，此后再次通过同一设备和支付渠道充值 5 万元，相关退款申请被游戏公司拒绝。该事件引发公众关注，相关话题迅速登上微博热搜。 游戏公司客服对此表示，依据其退款政策，同一家庭无法进行二次退款申诉。家长透露，该笔支出几乎耗尽了一年半的家庭房贷储备，经济压力骤增。 在接受采访时，孩子对“母亲是否知晓充值行为”的提问回应称“你问我我问谁”，这一回答在网络传播后引发争议，部分网友认为其态度反映出家庭教育中责任意识的缺失。 另据相关案例显示，类似未成年人游戏充值纠纷并非个例。IT之家注意到，湖南一家庭两名儿童在《元梦之星》游戏中累计充值超 3.4 万元，经协商后腾讯方面提出退还约 70% 款项的方案，目前正在进一步复核中。 此类事件反映出在处理未成年人网络消费问题上，平台审核机制与家庭监管之间仍存在协调空间。当前司法实践中，法院在审理同类案件时通常会综合考虑充值金额、监护人疏忽程度及平台合规情况作出裁定。
IT之家 4 月 23 日消息，据界面新闻从安克创新处获悉，该公司计划于今年下半年或明年推出机器狗产品。 报道称安克创新将家庭机器人划分为三类形态： 一是以扫地机、智能割草机为代表的平面移动形态， 已实现量产 二是以安防机器狗为代表的三维移动形态，可实现全屋巡航与安全防护， 目前处于推进阶段 三是人形机器人主导的三维操作阶段， 仍在研发中 IT之家查询安克官网获悉， 2025 年 3 月，安克创新正式发布机器人战略 ，并启动了大规模相关人才招聘计划。安克称将从专用领域机器人起步，逐步探索通用人形机器人的可能性，最终希望提供一个多样化的机器人产品组合，满足用户在不同场景中的需求。 2025 年，安克创新全年实现营业收入 305.14 亿元，同比增长 23.49%；实现归属于上市公司股东的净利润 25.45 亿元，同比增长 20.37%；扣非归母净利润为 21.79 亿元，同比增长 15.44%；毛利率达 45.07%。
IT之家 4 月 21 日消息，大众汽车与大众集团能源品牌 Elli 当地时间 4 月 16 日宣布， 两家企业将于 2026 年第 4 季度面向德国住宅客户提供全集成的 V2G （IT之家注：车网互动） 产品包 ，最佳情况下每位客户可从中得到 700~900 欧元（现汇率约合 5626 ~ 7234 元人民币）的年收入。 大众 2023 年以来推出的 MEB 平台车型均兼容这项服务， 欧洲市场已有约 100 万辆车辆在技术上做好准备 ；随着即将推出的 ID. Software 6，V2G 支持将扩展至更多电池规格。 大众汽车表示，得益于其坚固耐用的高压电池和保护系统， V2G 双向充电不会对电池寿命产生显著影响 。
4月27日，据报道，东京燃气公司近半个世纪以来将首次上调基本费用，以应对成本上升和消费量下降的问题。该公司在一份通知中表示，从10月起，一个标准家庭的月度账单将上涨约2.6%。据公司发言人称，这是自1980年以来，账单中固定部分（即基本费）的首次上调。该发言人表示，此次上调反映了包括呼叫中心和信息系统在内的服务维护成本的上升，以及为确保燃气相关设备安全所做的投入。（界面）
文｜邱晓芬 编辑｜苏建勋 2026年，全球的具身智能机器人创业者不约而同将目光方向调转向深水区：家庭。 点燃这份热情的，是近期行业里闪烁着的一丝丝Scaling Law苗头—— 先是硅谷具身智能公司Generalist AI在GEN-1模型上验证了确定性，当他们给机器人喂进海量数据后，精细操作任务成功率竟从64%提升到了惊人的99%； 随后，硅谷当红的具身智能独角兽公司Sunday Robotics也试图解决家庭场景数据难关，不仅推出Umi手套数据采集方案，还直接将机器人Memo送进家庭做家务（收拾餐做、冲咖啡、叠衣服），因此吸引了大量的资本押注。 在大洋彼岸的中国，近期闯入家庭机器人领域的创业者中，还有一个熟悉的身影——许华哲。 “两年内，中国将会出现可用的家庭机器人”，他对于行业的判断，同样乐观且激进。 作为“伯克利归国四子之一”、清华大学交叉信息研究院助理教授，2023年，许华哲曾加入「星海图」任前首席科学家兼联合创始人，一起将这家公司打造成中国具身智能领域的明星公司。 不过，在这家公司估值冲破200亿、融资近30亿的巅峰时刻，许华哲又选择“单飞”并创办了全新的具身智能公司「破壳机器人」。 此次重新出发，他想做的是能在家庭场景干活的、真正有泛化性的具身智能机器人。 △ 许华哲 其实，想做一个家庭机器人公司并不是近期偶然的想法。初高中时的他读完《乔布斯传》后，内心便萌生创办一家伟大To C公司的种子。此后，在清华、伯克利、斯坦福的一路升学中，他一直深耕机器人强化学习方向，梦想便是把机器人送入千万家庭。 他理想中的家庭机器人，虽然不是无所不能，却能完成上一代机器人（比如扫地机、洗地机）无法完成的复杂任务，比如能进行更精细的清洁工作、有条理的完成诸如洗衣收纳的长序列、多步骤任务串联。 在他看来，这种创业方向的选择，也带有强烈的审美洁癖。许华哲直言，泛化性的本质是一种“美与影响力”——用最简洁优雅的模型，解决人类复杂的生活问题，并真正将AI转化为生产力，而非仅仅替代低端劳动力。 从更理性的层面，切入To C家庭场景也包含着许华哲的商业判断。在他看来，当前大量机器人厂商将人形机器人送进工厂，完成传统机械臂就能完成的上下料、搬运箱的工作，本质上只是在用新的人性在做旧时代的事情，机器人没有发挥出真正的通用性。 他认为，真正的AGI应该在家庭场景中诞生、运用，因为家庭场景任务比工厂场景更混乱随机，且数据丰富，恰恰是训练通用模型的最佳土壤。 因此，为了追赶时机，在创业的短短一个月内，新公司「破壳机器人」已经完成了融资、核心团队组建、具身模型的训练、以及硬件迭代工作。 《智能涌现》独家获悉，破壳机器人近期完成数千万美元天使轮融资，由云启资本领投，并获得顺为资本、弘晖基金等一线美元基金，小米战投、星海图等知名产业方，以及BV百度风投、英诺天使基金、水木清华校友种子基金、东方嘉富等一线市场化基金的支持。 快速得到资本押注，也因为许华哲在关键技术路线上有一些不同的选择。 为了实现泛化，在关键技术路线方面，他的选择也略显反常识。他完全放弃了行业主流的VLA（视觉-语言-动作）基座模型方案，转而构建一种能直接输入和输出“视频-动作”的 世界模型 。 在模型结构上，他也提出了独特的“ UAG架构 ”，用并联式预训练替代过去的瀑布式级联，并将强化学习贯穿预训练与部署全过程，实现了训练效率的五倍提升。 打好模型基础之余，在数据与硬件层面，他也通过UMI、外骨骼和第一人称视角三层方案采集高质量数据，形成从任务定义到数据、模型、本体的闭环迭代。 据许华哲透露，「破壳机器人」第一代 32B参数规模的具身世界模型 已完成首轮训练，正处于数据迭代的关键爬坡期。在硬件层面，「破壳机器人」为数据采集量身定制的手套硬件已迭代了五六个版本。 近期，《智能涌现》与许华哲聊了聊，以下是交流实录（略经摘编） 为何出走「星海图」？ 《智能涌现》：为什么选择离开星海图，创立一家新的机器人公司？ 许华哲：这个想法其实酝酿了很久。在2023年8、9月份，我就开始和高继扬聊，加入星海图。但经过了两年，到去年11、12月份，我已经基本决定要离开了，真正办完手续是在今年，创立「破壳机器人」是最近一个月的事情。 离开的原因主要是因为我内心一直想做一些To C的、真正泛化的通用机器人。 《智能涌现》：既然一直想做To C，为什么一开始不直接做To C方向机器人的创业呢？ 许华哲：原因是多方面的。2023年我加入星海图时，也考虑过要不要自己创业，但那时我刚从美国读完书回来，在叉院工作才一年左右，要自己开公司lead一摊事，还要兼顾教职，挑战很大。 那时星海图和其他一些具身智能公司也邀请我加入，我觉得先加入一个优秀的团队做联创，是一个更稳妥的选择，而且当时星海图的宣传里也提到大概是“让机器人服务千万人类”的话语，这和我的一部分想法是吻合的。 《智能涌现》：您现在新公司虽然只成立一个月，都有哪些进展？ 许华哲：团队方面，目前有20人左右，AI侧有一些天才少年，硬件侧有很多做过To C量产交付的工程师。我们还在火热招聘中。 在技术上，我们的AI模型在“动得快”、“泛化强”、“成功率高”三个维度都有较好的前期积累，能让机器人完成某些复杂任务时达到接近100%的成功率。 我们第一代32B的模型已经完成了第一次训练，但还需要数据量的迭代才能展现出更好能力。我们的硬件手套也已经迭代了五六个版本。 第一个月要处理公司注册、选址、装修等各种事务。能跑出这个速度，我觉得还是比较快的。 《智能涌现》：您这次创业，和第一次创业时心态有什么不同？ 许华哲：最大的不同是心态上更踏实、也更敢了。第一次创业前，我会担心，我没上过班怎么给别人“班”上？我没做过生意怎么办，没跟投资人、政府打过交道怎么办？ 在星海图的两年，我接触过这些事，“没打过就硬打，没上过就硬来”，其实最终结果也挺顺利的，太多的顾虑没必要，出来混最重要是先出来。这次心理上更从容。 《智能涌现》：在2023年和2026年两个节点创业做家庭机器人这件事，区别大吗？ 许华哲：区别挺大的。首先是硬件本体，这三年中国的硬件供应链打磨得更好了，有了更多能用的机器人，2023年时可能只能用工业臂； 第二是数据，2023年时机器人的数据几乎是0，现在网上开源数据就有几十万小时，还出现了大量的数据供应商，虽然数据质量和跨本体适配还是问题，但丰富度已经不可同日而语。 第三是融资和市场认知，2023年要做To C机器人可能很难融资，大家给的时间缓冲也更少。今天起步比2023年更好。 AGI应用于家庭，工厂是上一代技术的领地 《智能涌现》：一直想做To C的机器人，背后的触发点是什么？ 许华哲：首先，一个核心思考是，我们做机器人到底在做什么？机器人是人类自古以来的追求，我们在海底捞、酒店、工厂都见过机器人，但如果我们只是用人形的外壳去工厂拧螺丝、搬箱子，那本质上还是在做旧时代的事情。 这一代机器人最核心的不同在于它的通用性。 通用性该用在越混乱、越需要通用能力的地方。那答案就是家庭，或者广义的服务场景。我认为，通用的AGI（通用人工智能）应该用在家里。 第二，从个人偏好来说，做有品牌的事情是可以做得足够大、有梦想的。伟大的公司很多是To C的，比如苹果、小米。 第三，从数据角度看，通用性需要有丰富的数据，混乱的家庭场景恰恰能提供丰富的数据。如果你的数据源头错了，就得不到正确的模型。 基于这三点，我觉得做To C机器人是一件正确的事，我自己也特别感兴趣。 《智能涌现》：您认为AI模型什么时候可以支撑做家庭To C机器人？ 许华哲：我的预测比较乐观激进，我认为 两年内 会出现可以用起来的机器人。它不是万能的，但会是一个有完善产品定义、能做相当多通用事情的机器人，但它会有一些明确不做的事，比如抱婴儿、烧热水。 《智能涌现》：机器人进家庭能做的事情都包括哪些？能否举一些例子？ 许华哲：分两类。 一类是本身很难的任务， 比如更精细的清洁，比如清洁墙角霉点、擦掉干涸的饭汤、剥橘子、剥虾等等。 另一类是 长序列、多步骤任务的串联。 举个例子，一个完整的洗衣流程是——把脏衣服放进洗衣机、倒洗衣液、启动，然后机器人可以去做别的事，它会在监听到“洗完了”的声音后，把衣服拿出来放进烘干机，启动烘干，最后再把衣服拿出来叠好放进衣柜。 现在的机器人能做任何一个单一步骤，但没有机器人能像人一样，从头到尾，带着这些“任务间的缝隙”把它完成，我认为两年后的机器人能有这个能力。 《智能涌现》：家庭和工厂场景，最大的区别是什么？ 许华哲：家庭和工厂某种程度上都是“混乱”的，但是本质上不同。工厂的混乱更多是“管理混乱”，比如东西乱扔、人走来走去，但它具体干的活，比如上下料、装配是高度确定性的。 家里的混乱是任务本身的混乱， 比如衣服是团成一团的，杯盘狼藉需要收拾，这种混乱是需要通过工作去恢复秩序的。工厂的很多混乱并不需要去恢复。所以，这是两种完全不同性质的“混乱”。 《智能涌现》：您认为当前做家庭To C机器人，最大挑战是什么？ 许华哲： 机器人进家庭的逻辑和落地To B不同。 To B的账很难算，因为工厂给人形机器人干的活价值很低，一台二三十万的机器人可能相当于一个人三四年的工资，还要考虑可靠性、维护，很难回本。再加上工厂里采集的数据可能过于专化。 To C的账不是简单的“替代人力”计算。它更像 科技潮品+家庭助手+管家 的复合体。用户买它，是购买一种先锋的生活方式、极致的便利，就像二十年前大家买车一样。我们考虑的是，当用户有一笔预算时，是买辆车还是买个能改变生活的机器人。 所以，关键是产品体验要足够好，价值感知要足够强。价格区间我们内部还在讨论，但肯定会是五位数起步。 追求泛化，也是追求美和影响力 《智能涌现》：所以To C并不是您离开星海图后才有的想法，而是一贯的想法？ 许华哲：是的。我从小就想做To C，想创业。初高中的时候读《乔布斯传》、《迪士尼传》，读完了就很想创业，做一个像谷歌一样的公司，后来选电子系也是想要做IT，大学还修了管理学双学位，就是为了创业做铺垫。 后面去了伯克利、斯坦福，也是一直在做强化学习和机器人，后来还做了一些触觉相关的研究，也是在机器人大类里。 我博士毕业时（2021年），主要就是找教职还有找投资人聊，看看有没有创业机会，当时普遍观感是，下一代技术还远，这一代技术就是做扫地机、餐馆机器人，但是和AI关系不大，没看到特别匹配我专业技能的创业机会。 《智能涌现》：你判断一件事情做与不做，或者谈论你对某件事是否感兴趣时，你的标准是什么？ 许华哲：一个是美，这件事要能给我带来好的审美体验。另一个是影响力，我们学术圈有一个词叫impact追问。 美，更多是个人体验，我做这件事创造出来的东西是优雅、简洁的，就像简单的公式能描述复杂的现象，泛化性的本质也是美；影响力意味着，我做的这件事要能对世界产生足够大的影响，改变人们的生活方式。 现在我们被迫用巨大的参数量来描述世界，是因为我们还没找到AI领域的牛顿定律， 我相信大模型只是一个中间状态。 我的博士生涯是带着“AI一定存在一个优美理论”的心理开始的，但后来发现理论越来越解释不了AI，这是一个痛苦但必须接受的过程。 所以现在我的使命是追求简洁和影响力，如果有另一个公式（而不是AI模型）能描述机器人与世界的所有交互，我会觉得它更好。 《智能涌现》：这次创业你希望找到什么样的合作伙伴？你会更欣赏什么样的公司文化？ 许华哲：我对合作伙伴和团队文化有三个核心要求—— 极致： 我很喜欢戴密斯·哈萨比斯那本传记里的描述，里面说，一个人做事要做到什么程度，就像跑马拉松撞线后，有个救护车把你拉走了，但是你最后没死。虽然有点夸张，但是我觉得做事极致投入，永远想更进一步，是很重要的。 坦诚： 对自己、对同事、对事情绝对坦诚。不会因为不会而装会，搞砸了就承认，不要为了面子影响效率。 利他： 公司里有很多“缝隙”，如果每个人都只盯着自己的KPI，这些缝就没人填。对于初创公司，需要每个人在有余力时主动填缝，这种利他性长期看对个人和团队成长都有益。 （作者注：戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）是英国著名人工智能科学家、Google DeepMind 联合创始人兼CEO、神经科学家，被誉为“AlphaGo之父”。） 我很欣赏段永平的“本分文化”，也欣赏前段时间一篇报道中提到的，Kimi“没有部门墙”的协作模式，我倾向于弹性、扁平的组织，很赞同黄仁勋、亚马逊那种鼓励一线员工直接向老板直接发邮件反馈问题的文化。 做全新物种的家庭机器人 《智能涌现》：很多To C的机器人是曲线救国，先从陪伴场景切入，但是感觉你们的您的产品路径和其他家很不一样。 许华哲：完全不一样。他们做的是陪伴，核心能力是大模型提供的对话能力和娱乐。我们追求的 核心是物理世界的通用交互和干活能力。 我们的机器人是“家庭助理”，要能实际处理家务，所以在技术上，我们需要非常强的模型能力来保证通用性，但是很多家庭陪伴机器人是没做基础模型的。本质上，我们和他们是两个不同的品类。 《智能涌现》：你们最主要的技术的差异点是在模型侧吗？ 许华哲：我们的一大亮点我们的模型能 用好强化学习 。过去机器人对强化学习的使用一般停留在单机的后训练上，但是其实强化学习上有很多自己独特的东西。 第一个就是价值函数（value function）。 价值函数 可以对数据质量进行评估，让模型知道哪些数据好、哪些次优、哪些失败。数据带着权重，去让模型学习。 它带来的好处有两个，一是可以让模型学得更精准，二是可以理解失败的边界，这样模型就能够知道紧邻着成功的失败长什么样，让强化学习去把这些失败因素排除掉； 第二是，强化学习能同时在多个任务上保持高成功率高速度，而不过度拟合到单一任务。 第三是，强化学习也可以突破人类数据上限。以前我们用人采集的数据去做某件事，数据是什么样的，机器人就能做到怎么样的，甚至会更差，因为机器人是跟着数据学习的。 但是强化学习就是根据数据以及后续的自我改进，持续突破自己的上限，最终可能做出比人类示范数据更好的表现，上限更高。 《智能涌现》：你们的强化学习只用在后训练上吗？ 许华哲：我们的预训练也会用离线的强化学习。预训练现在还是有一些卡点的，比如说模型的选择上有很多种，市面上有用VLA+VLM的，也有世界模型的，还有VLWAM，就是VLM后面再内嵌一个世界模型。 《智能涌现》：那你们还是用VLA的路线吗？ 许华哲：现在模型的路线还远远没有收敛，我们的选择是 世界模型结合原生的机器人模型，不是用VLA的路线。 《智能涌现》：现在的世界模型有很多派别，有的人用的是偏3D视频的方向，有的又是偏向于世界仿真，你们对世界模型的理解方式是什么？ 许华哲：我们输入的是视频和动作，在训练和推理的时候，输出的也是视频和动作。这些视频和动作里面是遵循物理规律的真实世界的数据。 《智能涌现》：你们做这些事情的过程中，遇到的最大的挑战是什么？ 许华哲：要训练大模型所需的Infra （基础设施）是一个挺大的卡点，因为我们想做一个32B的大模型，要支撑比较大的数据量，GPU 集群的并行效率、数据吞吐都是一个很大的挑战和壁垒。 《智能涌现》：在模型侧你们提到了一项“UAG”架构，这个怎么理解？ 许华哲：UAG（Unconditioned Action Guidance）是我们的一种模型训练架构。 相对于传统的瀑布式级联的模型训练方式，我们采用的是一种并联的方式，核心思想是 先对动作进行预训练，然后再对所有的动作做整体联合的训练，做一个动作预测器，然后再将动作预测器和视觉模型一起进行联合训练。 背后的原理是，一个小时的图片、视频是巨大的，但是一个小时的动作很少，可能就是一系列关节的运动，也就是一堆小的浮点数。 这种方式可以最大程度保留基础模型的泛化能力，同时大幅提升训练效率， 估计至少5倍以上。 《智能涌现》：数据也是你们新公司的亮点，你们大概有哪些方案？ 许华哲：我们的数据方案主要分三层—— ①外骨骼数据采集： 提着机器人手臂直接操作，精度高，反馈更直接； ②UMI方案： 让人戴一个和机器人手部构型完全一样的“硬手套”进行操作，好处是没有机械臂的负担，采集效率高，数据量大。手套做硬是为了保持和机器人手的一致性，确保人能做的动作机器人都能做； ③第一人称视角人类数据： 在头上戴一个摄像头，记录人日常干活的视频。这是从人的视角（Ego-centric）采集海量自然行为数据。 《智能涌现》：这些采集方式其他家也在探索，你们最大的不同点在哪？ 许华哲：采集的数据，表层方法可能相似，但内核有本质不同。比如umi手套是否打磨得足够好，足够通用？采集的数据质量如何保证？以及如何清洗和处理这些数据，提升数据质量？ 我们一个很大的不同是，我们会大量使用评估数据，就是机器人自己做测试和探索的时候，自己在动的数据。这样的数据某种意义上是更“差”的数据，因为里面会有失败、会有次优。但是这种“差”其实也是“好”，会让模型更知道任务的目标是什么。 另外，手套的设计细节，比如摄像头位置、佩戴舒适度、是否适应不同手型等等，都需要针对家庭任务精心打磨，我们手套的构型设计是面向家庭任务，追求通用性的。我们会在8月末左右给大家看到我们和现在所有的形态都不一样的数采系统。 《智能涌现》：但是现在出来创业会不会太晚了？现在具身智能行业的融资环境怎么样？ 许华哲：市场热度还可以，投资人还是比较有热情的。和之前比，投资人更懂了，大家被市场教育过一轮，所以会问得更细。 关于创业出来是否太晚，我认为——在技术没有收敛的今天，仍然有巨大的机会。同时，因为我们更晚，所以我们的时间压力更小、负担更小，但是各种基础设施比如本体等也更加成熟了。另一方面，走向通用家庭机器人，其实才刚上半场。虽然后发，但是谁能先至，也未可知。 封面来源｜企业官方 end
36氪获悉，萤石发布多款AI硬件，在家庭智能中枢层面，萤石推出了搭载蓝海大模型2.0的EZVIZ AI CoreX，旨在成为家庭的本地“智慧大脑”。在细分产品线上，AI随身拍Pika定位为儿童首台AI设备，具备双摄与智能问答功能；此外，萤石还发布了AI双擎蒸汽洗地机器人，旗舰款星辰10 Master搭载了可理解家庭环境的“萤石星辰世界模型”，实现感知决策一体化的自主清洁。
36氪获悉，家庭具身智能企业“欧拉万象”(Ola Dimensions)近日宣布完成数千万元种子轮融资，投资方包括五源资本和高瓴创投。值得关注的是，这也是五源资本在具身赛道的首次布局。此次融资将用于顶尖团队搭建和首款家庭具身产品研发。
4月20日，有消息称，极氪将在北京车展期间推出焕新极氪009七座家庭版，或命名Home版。该款车型外观没有变化，但在座椅布局、空间利用等细节上进行了针对性优化，旨在提升家庭用户的乘坐体验；还将全面升级全栈900V高压架构，进一步提升续航里程。业内分析认为，此举是极氪完善MPV产品矩阵的关键一步。截止发稿，极氪官方暂未回应。
物价上涨可能正开始挤压日本家庭，导致非必需性支出减少。日本央行周一发布的一项调查显示，与一年前相比，受访者减少了在外就餐、服装和旅游方面的支出。与此同时，该调查显示，与一年前相比，他们在食品和洗涤剂等其他日用品上的支出有所增加。该央行定于下周举行政策制定会议。尽管通胀风险加剧，但隔夜指数掉期市场预期4月份加息的可能性仅为18%。（新浪财经）