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具身智能正在进入数据 scaling 时代。Vision-Language-Action（VLA）模型让机器人可以从大规模示教数据（demonstrations）中学习更通用的操作策略。但对机器人 VLA 训练来说，数据并不总是越多越好：低质量数据可能会拖累模型性能，而每一条 demonstration 都意味着昂贵的人力采集、机器人运行，以及云端存储和训练成本。
最近几个月，一个名为“Owl Alpha”的神秘模型持续霸榜OpenRouter。它调用量长期位居全球前三，在Hermes、Claude Code和OpenClaw几大Agent模型中分别位列第一、第二和第三，不少开发者将其称为今年最令人意外的一匹“黑马”。
当 Agent 从演示视频中的炫技片段开始走进真实工作流与生产环境，下一阶段的「何去何从」成为业界关注的焦点。
Verily这家公司身上有太多漂亮标签。它从Google X走出来，是Alphabet孵化多年的生命科学资产，做过临床研究平台、慢病管理、人群疾病监测、可穿戴设备、研究数据环境、个人健康应用和人工智能助手。每一个方向单独拿出来，都足够讲一篇精准医疗的未来故事。
据 Z Finance 获悉，由清华博士、华为「天才少年」张家声领衔的 AI 初创公司 Philo AI 已完成近千万级美金首轮融资，由祥峰投资（Vertex Ventures）独家投资。张家声此前主导的视频模型曾登上 Artificial Analysis 全球第 2，而这支核心成员全员清北博士的团队一向低调。本轮资金将重点用于世界生命模型的核心研发、自有系统构建与核心团队扩张。
OpenAI首席研究官Mark Chen释放了一个强烈信号：OpenAI 并不认为scaling laws已经失效，恰恰相反，预训练、数据工程、推理训练和更长任务链条，仍是通向AGI的主干道路。
本篇文章根据我在本月 43 Talks 线下活动中的分享整理而成。主理人李继刚邀请我时，给的主题词只有一个：Context。我想从 Agent 的视角出发，讨论一个判断：随着模型和 Harness 逐步趋同，真正决定 Agent 能力边界的，会越来越是 Context。
2026年，具身智能赛道的融资热度仍在持续，但投资人的提问方式已经变了。
Google 将开始通过其云服务提供软件公司 SandboxAQ 的专业人工智能模型，扩展企业和研究机构对旨在加速药物发现、材料科学和半导体制造技术的访问。SandboxAQ 是 Alphabet 的分拆公司，是越来越多致力于利用 AI 解决棘手研究问题的公司之一。
新时代的 Physical AI 公司，不是本体公司，也不是模型公司。