AI科技评论独家获悉，卡内基梅隆⼤学机器⼈研究院（CMURI）博⼠后、悉尼⼤学（USYD）⻓聘助理教授WilliamZhi联合创办具⾝智能公司⸺ZenoAI（芝诺机器⼈），致⼒于打造通⽤全栈物理智能（Full-stackPhysicalAI），提供可靠的全⾝灵巧操作解决⽅案。
如何创建大规模的Physical AI数据，来加速Physical AI开发者的进展。我们采取的方法，本质上是用算力去换数据；
一年前，DeepSeek R1 横空出世，人们才意识到，真正让模型产生推理能力质变的，不必是更大的预训练规模 —— 后训练，用强化学习、过程奖励、闭环反馈，以极低的代价解锁了原本需要数倍算力才能触达的能力边界。
今天凌晨，Physical Intelligence发布了全新的VLA模型π0.7，狠狠敲了世界模型一记闷棍。π0.7第一次在机器人领域证明了Compositional Generalization（组合泛化），且VLA。
质量和成本只能二选一？通过大脑+小脑分层、场内+场外双轮驱动，数据堂给出了具身智能数据难题的解。
三月的Claude，不是在崩，就是在去崩的路上。状态页48条incident、major/critical事故窗口累计超44小时——这还是保守算法。更离谱的是，$200/月的Max顶配用户反映一小时不到就被限流，项目做到一半突然断供，零预警。推特上「60秒退订教程」疯传，开发者成群结队涌向Codex+GPT 5.4。但逃到对岸就安全了吗？OpenAI状态页显示：Codex三月也崩了7个小时。
苦于AI单字拼凑没行气，或是排版秒变“鬼画符”？
当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时，一个更底层的问题浮出水面：谁来为Physical AI提供真正能用的数据？Ropedia给出的答案，不是更多视频，而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
生物研发进步提速长期受制于海量人工试错。恩和首发全球生物制造物理 AI 平台 SAION，打破 AI 仅限虚拟辅助的痛点。最大惊喜是它「长出了手脚」，能自主设计并直接调度设备执行真实实验，实现闭环进化！其生物科研表现全面超越 GPT 与斯坦福 Biomni，实现 SOTA。AI 科学家终于下场干活了！
全球投行业每年处理超过 3.5 万亿美元的交易，但驱动这台庞大机器运转的，是数以万计每周工作超过百小时、从事着高度重复性劳动的初级分析师。Vertical Agent 开始加速很多专业领域的工作流，比如法律领域的 Harvey、医疗领域的 OpenEvidence，而在离钱最近的金融领域迟迟未能出现一款真正的统治级应用。
