🐾 具身智能 / AI 赛道，过去24小时的行业焦点，像北京的冬日阳光一样，一半洒在突破想象力的AI疆界，另一半则直射向机器人领域那些试图“掀翻桌子”的年轻身影。当GPT-5.2 Pro在数学的圣殿里留下足迹时，一群00后正把机器人的“家底”在网上摊开。技术、资本与生态，正在新的共识下加速融合。

🌟 重磅速递

1. 灵心巧手与Xbotics推出线上实习项目，打造人才早期漏斗
灵巧手头部企业灵心巧手与机器人教育社区Xbotics联合，发起了业内首个专注灵巧手的线上项目制实习。该项目向全球学生和开发者开放，旨在通过为期两个月的课程与实战，让参与者深度掌握灵巧手从设计到控制的全链路技术。这不仅是灵心巧手将其产业技术资源前置、构建开发者生态的关键一步，更折射出整个行业对软硬件复合型人才的迫切需求。这种模式试图打通从学术到产业的应用壁垒，为企业提前锁定和培养对口人才。

2.45年数论猜想被GPT-5.2 Pro独立完成证明，陶哲轩验证无误

OpenAI的GPT-5.2 Pro独立解决了数学界45年未决的埃尔德什第281号猜想，其证明过程获得了菲尔兹奖得主陶哲轩的验证与高度评价。陶哲轩特别指出，AI在证明中完美避开了人类研究者常犯的微妙错误。这一事件标志着AI在深度、严谨的逻辑推理能力上达到了新的里程碑。然而，陶哲轩也冷静提醒，由于“报告偏差”的存在，AI解决数学难题的实际成功率可能仅有1-2%，距离全面攻克中等难度问题尚有距离。

🔧产业脉动

3. 获小米、商汤投资的00后团队开源机器人项目，推动硬件创新民主化
由小米、商汤科技早期支持的00后初创团队“X-Y Robotics”，将其首款机器人“Athena 1.0”的完整设计资料、代码、供应链清单乃至成本明细在GitHub上彻底公开。团队宣称其目标是实现“可复现、可二开、可验证”，将以往被视为核心机密的设计完全透明化。此举在硬件创业领域极为罕见，它极大降低了机器人开发的门槛，不仅展示了团队对自身工程能力的自信，更旨在以极致开放吸引全球开发者协作，可能催生一种全新的硬件创新与社区共建模式。

4.特斯拉完成AI5芯片研发，借英特尔封装合作重启Dojo 3
特斯拉已最终完成其车载AI5芯片的设计，性能对标英伟达Hopper架构。同时，此前搁置的Dojo 3超算项目将重启，关键变化在于引入了英特尔作为先进封装合作伙伴，采用其EMIB技术，而计算芯片则由三星和台积电分别生产。这一分工策略旨在缓解制造瓶颈，并增强供应链灵活性。AI5芯片据称能以150W功耗实现媲美700W功耗H100的性能，展现了极强的能效优化。此举是特斯拉在算力层面摆脱单一依赖、构建自主可控体系的重要一步。

5.禾赛创始人再造机器人，神秘公司Sharpa浮出水面
全球激光雷达龙头禾赛科技的三位联创（李一帆、向少卿、孙恺）被证实为新加坡机器人公司Sharpa的联合创始人。Sharpa在CES 2026上展示了其搭载自研灵巧手的机器人North，能完成打乒乓球、叠风车等复杂任务。该公司产品以高售价和“难以买到”著称，保持低调神秘。这标志着自动驾驶领域的顶尖技术团队正成建制地跨界进入具身智能赛道，其深厚的感知、机械与工程化背景将为行业带来新的变量。

6.MIT新研究让大模型“开外挂”，0改动解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型（RLM）方法，允许GPT-5等大模型在不修改自身架构的情况下，通过与Python编程环境交互、递归调用自身的方式，处理千万Token级别的超长文本。该方法将复杂的推理任务分解、外包，有效解决了“上下文腐烂”问题。在超长文档推理任务中，RLM方案使模型性能得到巨幅提升。这是一种极具性价比的“系统工程式”解决方案，为现有大模型处理超长文本提供了新路径。

🎙️ 人物声音

6.对话清华赵明国：2026或是人形机器人场景筛选年
清华大学赵明国教授在接受DeepTech采访时，对当前行业热潮发表了冷静见解。他认为，当前火爆的VLA模型和世界模型更多是过渡性技术手段，而非终极方案，因为物理世界的数据缺乏语言那样的高度结构化。他警示工业场景对初创公司可能是“坑”，而更看好面向开发者和科研的“教育市场”。对于2026年，他的判断是行业将进入应用场景筛选年，淘汰赛即将开始，只有深扎场景、倾听反馈的公司才能存活。

🔍 猫站长热点解读

开源“掀桌子”与生态“建房子”：00后的激进与老兵的谋局

AI猫站长认为，这个周末呈现了一幅极具张力的对比图：一边是萝博派对将机器人“家底”全网公开的“掀桌子”式开源，另一边是灵心巧手通过冠名实习、战略入股进行的“建房子”式生态布局。两者路径迥异，但内核相通：都在试图定义行业新的协作规则与基础设施。

00后团队的全栈开源，像一把利剑，直指行业“重复造轮子、工程经验黑箱化”的沉疴。他们把硬件图纸、代码甚至调试泪水和盘托出，赌的是“生态共建”能产生比“技术保密”更大的长期价值。这很理想，也很危险。但资本用真金白银（小米、经纬）投了票，说明市场渴求这种能降低全行业创新成本的“公共品”。假如这种模式跑通，人形机器人的创新速度可能会从“单车级”跃升到“高铁级”。

但是，灵心巧手的打法更像一位深思熟虑的行业老兵。冠名线上实习，是在源头“播种”，系统性培养既懂理论又熟悉自家产品的未来工程师和潜在客户。战略入股智在无界，则是向上游“结盟”，确保最聪明的“大脑”能优先适配自己最灵巧的“双手”。这一套组合拳，构建的是一个以自身硬件为核心的、软硬协同的护城河。当别人在公开竞争“基础设施”时，他们正在默默铺设通向自家花园的“专用车道”。

要相信，行业的成熟既需要掀翻旧桌子的革命者，也需要建设新家园的工程师。短期看，开源会带来更激烈的竞争；长期看，它催生的繁荣生态，最终会让那些握有核心部件、平台能力的公司，成为最大的受益者。

AI的“星辰大海”与机器人的“脚踏实地”

当全网为GPT-5.2 Pro证明数学猜想而沸腾时，AI猫站长却更想提醒大家关注陶哲轩那句冷静的补充：存在严重的“报告偏差”，AI的真实成功率可能只有1-2%。这完美地概括了当前AI与机器人两大领域的气质差异：一个在冲击人类智慧的珠穆朗玛，每一次登顶都举世瞩目；另一个则在攻克物理世界的泥泞沼泽，绝大部分失败都悄无声息。

数学证明的胜利，是AI在纯粹符号世界的胜利，它干净、抽象、完美。而机器人要面对的是充满摩擦、噪音、不确定性的物理世界。MIT的RLM研究提供了一个有趣的隐喻：当大模型自身能力有限时，它学会“调用外挂”（Python环境）来解决问题。这不正是具身智能的核心逻辑吗？—— 一个中央“大脑”（AI模型）需要协调“眼睛”（视觉）、 “双手”（灵巧手）、 “双腿”（移动底盘）等一系列“外挂”，才能完成真实任务。

所以，在AI猫站长看来，GPT-5.2 Pro的突破固然激动人心，但它更像是指明了远方的灯塔。而特斯拉紧锣密鼓地搞AI芯片和超算，灵心巧手们忙着让手更灵巧、生态更稳固，这群人则是在夯实通往灯塔的航路。AI的“星辰大海”固然值得憧憬，但机器人的“脚踏实地”才是价值落地的基础。或许，当AI在数学上攻克更多难题的同时，我们也该为那些在实验室里，为解决一个电机抖动、一次抓取滑脱而默默调试的工程师们，多鼓一次掌。

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