机器人“穿上皮肤”,正处在爆发前夜:一场让钢铁之躯“有知觉”的技术革命 2026年5月14日,从清晨忙到次日凌晨3点,途见科技创始人赖建诚带着公司的触觉手套产品,密集拜访了6家客户。纯会议时间就超过了10个小时,洽谈内容涉及机械臂制造、具身智能本体、模型训练等不同领域。他形容,这就像连续经历了6场博士论文答辩。 结果令人振奋:这6家客户全部表达了推进下一步合作的意向。 这一天发生的事情,不仅仅是一家中关村科技公司的密集日程,更是整个电子皮肤赛道骤然升温的缩影。而在同一天的大洋彼岸,美国具身智能公司Figure AI用一场直播向全球展示了新成果——人形机器人Figure 03用指尖精准分拣快递包裹,感知精度达到了3克。这系列信号让赖建诚确信:电子皮肤的商业化落地,正处在爆发前夜。 电子皮肤是什么?给机器人安装“神经末梢” 通俗地说,电子皮肤就是给机器人“穿”上的一层带触觉感知能力的人造皮肤。 人类的皮肤是整个身体面积最大的感知器官。有了皮肤,我们才能感受微风拂面,才能在端起一杯热茶前判断温度,才能在握住鸡蛋时恰到好处地施力——既不会捏碎,也不会滑落。 但对机器人而言,“触觉”恰恰是长期缺失的一块拼图。传统工业机器人靠预设程序运行,只会“到点停、到点夹”,面对柔软物件、不规则形状、易碎物品时往往“不知轻重”。正如途见科技创始人赖建诚所说,机器人存在的核心意义是成为真正的生产力,这离不开一套完整的触觉感知系统。 从技术角度说,电子皮肤是柔性、可拉伸、多模态的传感器阵列系统。它模拟甚至超越人类皮肤的感知能力,能检测压力、温度、纹理、摩擦力等多维信息。 目前行业内技术路线多样,尚未收敛。主流的包括压阻式、电容式、光学式等,其中压阻式方案凭借成熟度高、成本可控的优势,成为当前主流选择。 从“会动”到“会干活”,电子皮肤有多重要? Figure 03直播中有一个场景,生动说明了为什么电子皮肤不可或缺。 当时机器人的任务是处理快递包裹——将快递袋或快递箱贴有面单的一面统一调整向下,再推向传送带。指尖接触快递时,电子皮肤要瞬间分辨:这是快递袋还是快递箱?该用指尖捏住翻转,还是用手掌平推?力度多大才不会损坏里面的物品? “视觉虽然可以定位,但只有依靠触觉,机器人才能判断快递的软硬度,进而决定用手指还是一整个手掌去接触,采用怎样的力度去抓取。”赖建诚说。 不只
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每天90秒 全天科技热点全知道(第1014期) #科技 #科技新闻#物联网 #热点新闻事件 #每日科技 【2026年5月18日 星期一 农历四月初二】 ——————————— 1、中国推出无GPU超算“灵晟”,基于Armv9架构的LX2处理器,搭载245万个国产CPU核心 2、美国AI机器人挑战分拣包裹:直播10小时最终输给人类,反常动作遭遇质疑 3、宇石空间完成 10 亿元融资,今年计划生产三枚火箭保障 2027 年上半年首飞任务 4、Linux 之父 Linus 发飙:别用 AI 提交大量重复 Bug 报告,直接提修复方案,OK? 5、蓝牙核心规范6.3正式发布,提升了蓝牙信道探测的精度和扩展接口容量并提高射频效率 6、全球首颗光计算卫星在上海研制,未来将进行在轨验证,突破天基光计算技术难点 7、我国核心动力领域取得重大突破,1000kgf 级航空发动机通过验收 8、“中国刻蚀机之父”尹志尧:我们现在已经有能力来做最先进的设备 9、stellantis与零跑汽车联合宣布:扩大萨拉戈萨工厂产能,强化马德里Villaverde工厂未来发展 10、台积电追加200亿美元投资,苹果芯片“美国制造”计划加速推进 ——————————— (蜘蛛城每天为您精选当日最热门的科技新闻排行榜) 更多内容请关注:蜘蛛城公众号、小程序、抖音号、微信群 ———SPIDERCITY ———
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一个24岁的年轻人,掌管着550亿美金的基金,一年回报率竟然达到了20倍。但他重仓的不是英伟达,也不是任何炙手可热的AI公司,而是AI背后的基础——电力和土地。今天想和大家聊聊这位AI投研大神,利奥波德(Leopold Aschenbrenner),看看他是如何看透下一轮AI价值所在的。 利奥波德在中国互联网圈几乎无人知晓,但在过去一年,硅谷和华尔街的人都在盯着他怎么下注。为什么?因为他押注的不是哪家公司能讲好故事,而是AI最终会卡在哪个环节。他19岁从哥伦比亚大学毕业,之后加入OpenAI的超级对齐团队。在离开OpenAI前,他写过一篇165页的文章《态势感知》,其中有一个极具洞察力的判断:AI真正的瓶颈,不在模型,而在电力、土地和基础设施。 更重要的是,他不仅在理论上做判断,他真正把筹码压了上去。他管理的基金只有29个仓位,前十大的持仓占比高达86%,几乎全部押在AI基础设施上。利奥波德的布局主要分为四条线: 第一条线:先抢电力 他最大重仓Bloom Energy,持仓接近9亿美金,占基金15%-20%。这家公司为AI数据中心提供快速供电服务——在美国新建一个数据中心,接入电网通常要几年,而Bloom最快90天就能投用。最近甲骨文也签了大单,他本人拿到了50亿美金战略合作,订单总额冲到76.5亿美金,未交付订单超过200亿。 第二条线:抢算力入口 利奥波德重仓CoreWeave,这家公司不做模型,只提供GPU租赁服务给OpenAI、微软、Meta等巨头。他手里的未完成订单超过660亿美金,仅与Meta就签下210亿美金合同,签约时间延展到2032年。当前算力850兆瓦,计划到2026年底扩至1700兆瓦。租一台GPU服务器的月租约2.8万美金,年化毛回报率高达61%。 第三条线:旧矿场改造成AI基建 他投资了一批原本挖比特币的公司。别人只看到“矿工”,他看到的是现成厂房、廉价电力合同和冷却系统。Cipher与CoreWeave签署12年590兆瓦托管协议,总额超100亿美金;Applied Digital拿到110亿和50亿的长期合同,收入同比增长超过250%。市场仍按挖矿公司估值,市销率仅4-5倍,但利奥波德认为,这些公司应该按亚马逊、微软基础设施逻辑估值,市销率可达10-15倍。#金凤还巢 #英伟达财报倒计时 #AI基建
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黄仁勋给斯坦福的学生上了一课! 黄仁勋给斯坦福的学生上了一课!2026年5月,NVIDIA CEO黄仁勋再次受邀走进斯坦福大学CS153(Frontier Systems)课堂,该课程由a16z合伙人Anjney Midha和前Twitter工程VP Michael Abbott联合授课,会定期邀请顶尖行业人物分享一线经验,黄仁勋本次授课对话时长超过1小时,分享了AI产业、个人成长和大学教育相关的诸多观点,核心内容整理如下: 一、AI计算范式的核心判断:六十多年来最剧烈的重构 黄仁勋认为,当下计算领域正在经历自IBM System 360推出以来,六十多年间最深刻的底层变革: 1. 范式本质转变:过去计算是「预录制式」——软件提前编写、内容提前存储,用户仅按需调用;AI时代的计算是「生成式」——所有内容实时生成,能够感知上下文,响应人类意图而非仅仅执行固定指令。这个转变会重构全栈每一层:从计算机架构、网络存储、云服务,到开发方法论、团队组织模式、应用类型,甚至「软件工程师的定义」都要被彻底重新回答。 2. AI能力的极简框架:他提出,AI的思考本质就是生成供自身内部消费的token,而工具调用就是生成供外部消费的token,这种底层逻辑和生成文字、生成图像没有本质区别,因此具备自主能力的agentic智能体系统的出现只是时间问题,而这种转变也要求计算基础设施从「按需调用的云计算」彻底重构为「支持连续运行的智能体计算」。 3. 标志性应用判断:黄仁勋明确指出,自动驾驶是这一轮AI范式转换的标志性应用,他带领英伟达在该领域投入研发已经13年,明确这个问题在深度学习和AI出现之前,根本没有解决的可能。 除此之外,本次课程中黄仁勋还回应了xAI集群11%MFU引发的行业争议,也谈到了开放模型的商业逻辑、AI发展面临的千倍能源缺口,并梳理了英伟达四代芯片的路线图,相当于对英伟达当前技术战略做了一次完整的公开梳理。 二、给年轻人的两个反直觉成长建议 在分享行业判断之外,黄仁勋还针对成长和成功提出了两个打破常规认知的建议,戳中了很多现有教育理念的盲区: 1. 主动拥抱痛苦,锻炼你的韧性肌肉 黄仁勋认为,讲AI、讲大学教育、讲怎么不输,还给了年轻人两个反直觉的生存建议 #黄仁勋 #AI #年轻人 #财富 #科技为更好@YoYo时装秀场@YouYou
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昨天我就在全球模具产业直播间明确说了一句话: AI行业必须跟传统制造业深度绑定,传统制造业必须拥抱AI,这才是未来唯一的出路! 结果你看,今天就应验了! 中美顶级巨头正式会晤: 雷军、马斯克、英伟达黄仁勋,全凑到一块儿了! 小米VS特斯拉,东方智造VS全球科技顶流,不是博弈,是时代趋势的强强碰撞! 黄仁勋是谁?全球AI算力的绝对霸主! 雷军是谁?把中国制造带到全世界的实干家! 昨天我讲“制造业+AI才是王道”, 今天大佬们就坐在一起聊这个事—— 说明什么?说明风口不是猜出来的,是干出来的! 我们中国民营科技、制造业,现在含金量越来越高,底气越来越足! 别犹豫、别观望、别怀疑—— 传统制造业+AI,就是接下来3–5年最大的确定性! 6月13日–16日,上海·人工智能大会暨领袖峰会,我在现场带你见大佬、学干货、对接资源! 这种级别的机会,有钱都难抢,错过再等一年! 想跟上这波红利、想把自己企业用AI升级、想系统学习AI变现的家人, 评论区直接扣666,私信我! #Ai#科技 #姬剑晶 #马老师#Ai星球 @五味子(爱跑步🏃) @法普律师事务所 @张老师 演讲教练(一千零一夜) @湖北仙侣山生态农业 @LadyBoss正心向上 @明媚一笑如舂风 @全标审核员培训 @方向 @老马头 @张兴宝917
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