后空翻、跑酷、單手捏舉幾十公斤……

當年兩年，東談主形機器東談主最出圈的高光時刻，簡直都發生在全心布光的舞臺上。

但鏡頭除外，有一個更樸素的問題長久懸而未決：它到底什么時候能走進你家，穩穩端起一杯水、收好一桌碗筷、把臟衣籃抱進洗手間？

5 月 20 日，極佳視界莫得再用"五年內"這類依稀措辭來搪塞。它把通用東談主形機器東談主真機，徑直推動了武漢光谷一處委果的住戶社區：

那兒有東談主住、有孩子把玩物撒一地、產物隨時會被搬動位置。

在發布會現場，極佳視界還初度完好閃現了當年三年千里淀下來的"雙金字塔"本事體系。

一邊是數據金字塔，從互聯網視頻、真東談主數據、天下模子模擬器、仿真合成數據一齊走到真機數據；

另一邊是算法金字塔，圍繞天下模擬、動作對皆、申飭強化搭建具身基礎模子的自我進化旅途。

老本市集也還是提前投票。2026 年 3 月至 4 月，極佳視界在短短一個月內連氣兒完成兩輪融資，共計金額約25 億元，并置身國內首個天下模子"百億獨角獸"。

于是，一個更值得跟蹤的問題浮出水面：

當 100 臺機器東談主運轉投入委果家庭，當雙金字塔體系運轉吃到長周期、多變量、帶有東談主類反應的真機數據，當 25 億元融資把研發、量產與場景落地同期推上快車談，物理 AGI 會不會果真迎來我方的臨界點？

求實的輪臂機器東談主與百臺真機進家

極佳視界協調獨創東談主、首席科學家朱政博士，這一次走向臺前，身上多了一個新標簽：拾光品牌 CEO。

手腳全場焦點的具身智能 C 端子品牌，朱政在發布會上留住了一段近乎產品宣言的定調：

AGI 不該只停留在屏幕里。咱們不是在講一個遠處的改日故事，而是在把骨子里對物理 AGI 的信仰，形成委果的產品。

在這款第一代產品——拾光 S1的假想形而上學里，能了了看到這家公司對"委果家庭場景"極其具體的解構。

最具視覺沖擊力的"全東談主形 + 雙足"道路，并莫得出當今拾光 S1 身上。違反，它采用了一種更求實的家庭版輪臂構型——下半身輪式底盤，上半身東談主形雙臂。

這是一組帶有昭著產品不雅的棄取。

畢竟在現階段，家庭場景對機器東談主的委果剛需，是安詳地端水、打理餐具、抱起臟衣籃、把零食遞到孩子手上，而不是在客廳里完成酷炫的跑酷動作。

比較之下，輪臂構型在安逸性、安全性、續航以及硬性成本上，通曉都更占上風。

面臨中國度庭的委果地板寬度、委果門洞尺寸以及委果的預算弧線，拾光 S1 展現出了一種極為清醒且求實的市集姿態。

而在求實的硬件外殼之下，撐持其運轉的是極佳視界自研的具身基礎模子（GigaBrain 系列）。

該模子實現了從感知、絡續到行為的完好閉環，能夠自主識別物體與場景、磋磨旅途，并踐諾包含捏取、對皆、折疊、歸類等多法子的長程任務。

回到硬核的買賣化施展上，極佳視界現場告示：拾光 S1 已斬獲委果家庭場景的百臺量產訂單，將率先部署于武漢光谷之寓——一處位于光谷的委果住戶住宅社區。

具體的落地節拍也還是排定好：

5 月 31 日起：拾光 S1 委果家庭場景展示體驗空間面向公眾綻開；

第三季度起：珍惜開啟百臺范圍化運營；

屆時：下一代產品拾光 S2 將同步發布，并開啟委果家庭獨創版預定通談。

把" 100 臺"這個數字放進民眾具身智能的坐標系來看，其含金量并不在于數字自己，而在于"家庭"二字。

縱不雅民眾，Figure AI 挺進了良馬工場，但其家庭場景仍處于試點階段；1X 雖綻開過 NEO 的預訂，但執行踐約范圍仍停留在數十臺；Tesla Optimus 于今則尚未委果對外部奢靡者開售。

在主流國內具身智能玩家里，面前能夠拿出一份可踐約家庭訂單的團隊，也歷歷。

究其原因，進工場和進家庭，飽和是兩個數目級的難度。

工業工場是高度結構化的，精煉、節拍、物料位置基本恒定。

而家庭場景則是絕頂的"非結構化"：今天產物被搬動了位置，來日孩子把玩物撒了一地，后天又有賓客俄頃到訪……通盤的動態變量都在無窮重迭。

這也揭示了面前行業最秘籍的痛點——當下具身智能最稀缺的資源，不是算法，也不是單純的算力，而是在委果家庭里、長周期、多變量、帶有東談主類反應（RLHF）的真機數據。

這種數據，在實驗室里造不出來，在自動化工場里也補不出來。

一朝第三季度這百臺機器東談主委果跑起來，產生的將是難以被復制的中樞數據鈔票：家庭場景下的委果故障率、用戶偏好散播、更具焰火氣的長尾任務清單，以及東談主機交互的委果鴻溝。

這些數據，將成為 GigaBrain 后續模子迭代不成替代的燃料。

值得提神的是，在 C 端家庭場景高調破局的同期，極佳視界的 B 端工業節拍也在平行推動。

就在發布會前不久，極佳視界協調一汽模具、阿里云，完成了國內首個具身智能機器東談主在委果工業制造場景的全經由落地。

在這場跨界聯結中，團隊告捷將傳統自動化決策長達數月的場景適配周期，壓縮到了短短幾周。

家用求廣，工業求深。

左手 C 端場景的數據飛輪，右手 B 端工業的標桿落地，極佳視界的雙線并行矩陣，至此已初具雛形。

本事順序論：解構物理 AGI 的"雙金字塔"體系

如若說"百臺部署"回答了具身智能產品何時落地的破局點，那么"雙金字塔"回答的即是另一個更底層、更中樞的終極命題：

物理 AGI 的 Scaling Law，究竟該建在什么樣的基石之上？

在發布會現場，極佳視界合資東談主、研發副總裁葉云初度完好閃現了公司當年三年千里淀的本事順序論。

△極佳視界合資東談主、研發副總裁葉云

他輕諾肅靜地指出了面前具身智能行業系統性存在、卻鮮少被透徹攻克的兩大瓶頸：

一是數據側的"既要又要還要"難題。

真機數據精度高但成本高、范圍小；仿真數據可膨脹但存在不成冷漠的 sim-to-real gap（虛實轉移鴻溝）；互聯網視頻范圍極大，卻短少動作監督。

任何單一數據源，都無法同期饜足范圍、密度和委果性。

二是算法側的"小馬拉大車"困局。

主流 VLA（Vision-Language-Action）范式民風性將視覺、動作 token 化后塞進大言語模子，但這套機制自然不擅所長理 3D 空間信息、物理因果邏輯以及連氣兒動作編碼。

針對這兩大痛點，極佳視界給出的解法是：將數據與算法分別解構，用結構化的"雙金字塔"體系強行破局。

數據金字塔的中樞，在于懲辦模子"喂什么"的問題。

極佳視界將其從底到頂區別為 5 個層級：

互聯網視頻數據→真東談主數據→天下模子模擬器→仿真合成數據→真機數據。

在這套架構中，底層管廣度，頂層管精度。

而中間三層，恰是工程化空間最大、亦然當年通盤行業最被低估的"腰部力量"。

分層辦法在學術界商討已兩年多余，委果拉開差距的是全棧工程化的落地智商。

極佳視界徑直為每一層都掏出了對應的買賣化或自研硬核產品：

互聯網視頻層：YouTube、Panda-70M 等公開海量數據的高效復用；

真東談主數據層：低成本手持數采硬件" U-01 " + 低成本 Ego（第一東談主稱視角）數采硬件" E-01 "；

仿真合成與天下模子層：自研具身天下模子平臺" GigaWorld-0 "；

真機數據層：家庭版輪臂機器東談主"拾光 S1 " + 低成本真機數采硬件" Maker M01 "。

從數據匯聚、數據生成到模子老師，全鏈路 100% 控在極佳視界我方手里。

放眼國內具身智能賽談，能對五層數據作念如斯系統性、全棧式硬核布局的玩家，面前八成惟有極佳視界一家。

一個剛發生的硬核例證是：極佳視界與清華大學聯結的接洽后果R2RGen，珍惜被機器東談主頂級會議RSS 2026委用。

該本事扶助機器東談主在"僅看一條東談主類演示"的前提下，開云足球世界杯中國官網入口就能完成一組任務的空間泛化，其1 條演示的老師效果可徑直比好意思 25 條真東談主演示。

這恰是數據金字塔中，用算法器具實現"真機數據高倍率放大"的典型降維打擊。

如若說數據金字塔是筑基，那么算法金字塔懲辦的即是"怎么學"的自驅旅途。

它由底到頂分為三層：天下模擬→動作對皆→申飭強化。

在這條旅途上，極佳視界交出了一份極其生僻的得益單：在民眾三大最泰斗的具身智能評測中，同期斬獲第一。

1、天下模擬層（GigaWorld-1）

辭天下模子泰斗評測 WorldArena 上一舉打敗谷歌、英偉達等外洋巨頭，登頂民眾第一。

它亦然全榜單中首個籠統得分沖突 60 分大關的具身天下模子。

2、動作對皆層（GigaBrain-0 系列 /GigaWorld-Policy）

極佳視界在該層打出了兩張王牌。

前者在民眾范圍最大的真機評測 RoboChallenge 中力壓 π 0.5等頂流模子斬獲第一；

后者則在面向家庭場景的 RoboCasa365 中，打敗了 NVIDIA GR00T N1.5，成為榜單上首個登頂的天下動作模子（World Action Model）。

3、申飭強化層（GigaBrain-0.5M*）

通過"天下模子 + 強化學習"的雙向加持，委果跑通了具身基座模子的自我進化（Self-evolution）。

將天下生成、真機操作、家庭場景泛化這三種本質不同的智商范式，由消失支團隊在消失時候節點轆集沖突，這在行業內極具轟動力。

至此，極佳視界的"雙金字塔"完成了它最具里程碑意旨的閉環：

它將物理 AGI 的 Scaling Law 旅途，從紙面上的寬廣辦法，形成了一套可對照、可復現、可被量化評測的系統化落地決策。

物理 AGI 的" GPT-3 時刻"何時到來？

在發布會現場，極佳視界還扔出了下一代硬件的重磅預報——拾光 S2將于 2026 年第三季度珍惜發布。

這一次，極佳視界莫得單純卷參數，而是將準心扣在了"委果家庭可用性"這三個字上。

拾光 S2 三大中樞假想的升級旅途，了了可見：

空間瘦身：底盤體積直降 60%，極限貼合中國度庭略顯局促的過談與玄關；

續航躍升：電板續航暴增 70%，并全面扶助熱換電以確保全天候待命；

縱向延展：操作范圍擴大 40%，最高可踐諾 2.2 米高度的縱向家務任務。

關于此次升級，極佳視界協調獨創東談主朱政在現場給出了這么的界說：

S2 的中樞，不是某個參數變得更漂亮，而是整機運轉委果接近委果家庭所需要的"可用性"。

據悉，委果家庭獨創版預定通談，也將在發布時同步開啟。

比較于硬件的漸進式校閱，更具行業風向標意旨的，是極佳視界初度公開的基礎模子 12 個月道路圖。

這張"明牌"的時候表，徑直將具身智能的智能化程度進行了量化：

GigaBrain-1：2026 年 Q3 發布，據稱是民眾首個基于"雙金字塔"體系打造的物理 AGI 基礎模子；

GigaBrain-2：進一步拉滿 Scaling Law 的加快器；

GigaBrain-3：基于 1000 萬小時視頻數據 +100 萬小時天下 - 動作數據老師，徑直劍指物理 AGI 的" GPT-3 時刻"。

在大模子發展史上，GPT-3 的里程碑意旨并不在于模子結構自己，而在于它是 Scaling Law 初度敗露"涌現智商"的臨界點。

當數據范圍與算力跨過阿誰深沉的閾值，物理天下的默契就會從量變產生質變。

物理 AGI 的" GPT-3 時刻"在表面上同構——

當數據范圍（1000 萬 +100 萬小時）與算法范式（雙金字塔）在臨界點交織，物千里著平緩能體將展現出委果意旨上的通用性。

這不是指在實驗室預設的場景下機械地干十種家務，而是意味著它能夠"空降"到任何一戶委果家庭，能應酬通盤突發的隨機，并在每一次環境反應中完成自我進化。

當年兩年，行業關于"物理 AGI 何時到來"的追問，大多得到了"五年內"、"凱旋在望"等依稀的回答。

極佳視界此次徑直掀掉底牌，把寬廣命題拆解為兩個細則性的交卷時候：需要什么樣的體系（雙金字塔），以及什么時候到達臨界點（12 個月）。

這是一個不錯被全行業公開磨礪的謎底。

物理 AI "夢之隊"推敲

除了本事，極佳視界更亮眼的莫過于其中樞團隊：

獨創東談主兼 CEO 黃冠，清華大學自動化系立異領軍工程博士。

曾擔任地平線機器東談主視覺感知本事負責東談主、鑒智機器東談主合資東談主 & 算法副總裁，并領有微軟亞洲接洽院、三星中國接洽院等頂尖接洽機構職責閱歷。

他完好閱歷了當年十年物理 AI 的本事和產業發展歷程，屢次攜帶團隊贏得民眾泰斗 AI 比賽天下冠軍，并發布多個民眾有名 AI 后果。

協調獨創東談主兼首席科學家朱政，智源后生學者，發表頂級論文 70 余篇，援用近 2 萬次。

多篇著述影響力巨大，連氣兒 4 年入選民眾前 2% 頂尖科學家榜單，屢次贏得吳文俊當然科學一等獎、最勤學生論文獎、CCF 凸起論文獎等榮譽，亦然多個頂會領域主席、多項競賽冠軍。

協調獨創東談主孫韶言，曾擔任阿里云總監，地平線數據閉環產品線總司理，在物理天下超大范圍數據閉環產品和架構方面領有行業最初的申飭。

他主導了業內首個智能駕駛數據閉環系統的落地，有用提高了數據的處理遵守，為智能駕駛本事的發展提供了繁難的基礎設施扶助。

合資東談主兼工程副總裁毛繼明，領有逾越 16 年的仿真 / 工程 / 數據 / 散播式架構標的的申飭。

曾擔任百度 Apollo 仿真和工程負責東談主，以及曾擔任百度、贏徹等 T10 級別架構師，主導多個自動駕駛與天下模子中樞模樣的本事開拓與落地。在高質地數據生成、端到端自動駕駛架構假想以及散播式系統優化領域有著深厚的積存。

不錯說，這支團隊完好閱歷了 CV、自動駕駛、具身基模、天下模子等物理 AI 當年十年的發展歷程，并在每個階段都作念出了行業最初的天下級后果。

當他們轆集在一齊，就共同扶植了這支長久引頸具身天下模子本事演進的"夢之隊"。

老本側給出的反應相同明確。

在 2026 年 3 月至 4 月，短短一個月內，極佳視界連氣兒完成兩輪融資，共計金額高達約25 億元，一舉置身國內首個天下模子"百億獨角獸"。

傳奇，其背后的投資方矩陣，掩飾國內最具代表性的頂尖產業老本（華為哈勃即是其中之一）、頭部財務機構與重磅國資平臺。

三個懸而未決的問題

事實上，極佳視界給出了一套將算法 + 數據 + 執行 + 場景 + 買賣 + 時候表全棧買通的物理 AGI 閉環旅途。

往前看，三項民眾泰斗評測冠軍闡明注解了算法架構的優勝性；

往下看，"百臺進社區"印證了工程化的可靠踐諾力；

往改日看，三代基礎模子道路圖則給出了明確的航向。

站在面前節點，改日 12 個月內，至少有三件事值得通盤科技界絡續跟蹤：

第一，百臺家庭部署能否委果跑出有用數據閉環。

家庭環境下機器東談主能絡續職責多久、故障率與東談主工介入頻次、用戶偏好如何回流到模子，這是物千里著平緩能領域面前最稀缺的鈔票積存。

第二，2026 年 Q3 的 GigaBrain-1 是否能定期發布，并在智商上對得起"雙金字塔"體系所許愿的范式上風。

第三，GigaBrain-3 是否能在 12 個月后委果觸達" GPT-3 時刻"——

八成這是物理 AGI 賽談面前最具爭議、也最具殺青價值的判斷。

正如朱政在發布會尾聲留住的那句話：

物理 AGI 業績每一個東談主的時期，會在一戶一戶委果家庭中遲緩發生。

大幕還是拉開，這個預言會不會形成現實，咱們只需要再等 12 個月。

* 本文系量子位獲授權刊載，不雅點僅為原作家通盤。

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