🐾 具身智能 / AI 赛道上周末赛道亮点纷呈，英伟达的生态布局、字节与DeepSeek的技术突破，勾勒出行业发展脉络。技术落地虽有鸿沟，但前行方向清晰。

1. 红杉合伙人断言AGI已至，长周期智能体成关键标志红杉资本合伙人Pat Grady与Sonya Huang近期联合发文，提出了一个震动业界的观点：AGI（通用人工智能）在2026年已经到来。他们认为，判断AGI的核心标志不再是抽象的技术指标，而是长周期智能体（Long-horizon Agent）是否具备自主推理、规划并迭代解决复杂问题的能力。这类智能体正从单纯的“对话者”演变为能够执行多步骤任务的“行动者”。

当智能体的核心使命从“对话”转向“行动”，其对物理世界的感知与交互能力就成为关键瓶颈。在这一趋势下，能够为各类机器人及具身智能体提供精细操作能力的灵巧手，将成为支撑AGI从数字世界迈向物理世界的核心硬件之一。灵心巧手所专注的高性能灵巧手产品，正是为了帮助这些日益聪明的“大脑”获得执行复杂任务的“双手”。

2. 英伟达豪掷百亿“挖人+收购”，构建AI全栈生态2025年英伟达通过系统性挖人及收购式招聘，重塑第二增长曲线。从谷歌挖来Alison Wagonfeld出任首位CMO，主导市场叙事；从微软挖来量子计算核心人物Krysta Svore，推进量子与AI融合；收购Nexusflow、CentML等初创公司，将焦建涛、王尚等华人技术骨干纳入麾下。通过收购Enfabrica、SchedMD，补齐算力连接与负载管理短板，近期更以200亿美元引入Groq核心团队，强化推理技术。一系列动作直指“软硬一体”全栈平台，巩固AI产业统治力。

3. 字节跳动FlowAct-R1突破数字人瓶颈，实时交互成现实字节跳动发布FlowAct-R1数字人框架，480p分辨率下稳定25fps，首帧生成仅1.5秒，支持无限时长流式输出。基于Seedance的MMDiT架构，通过结构化内存银行解决长时一致性问题，融合音频、文本、视觉多模态信息，唇形同步准确率领先行业。测试中，91%用户认可其运动自然度，74%认可唇形同步表现，成为首个同时具备流式生成、实时响应等五大核心能力的技术方案，重塑数字人赛道格局。

4. DeepSeek接力字节技术突破，大模型架构创新再提速DeepSeek连发两篇论文，在字节Seed团队HC架构基础上提出mHC方案，通过流形约束解决大规模训练稳定性问题，实现万亿级参数工业级应用。另一篇Conditional Memory论文，将字节OverEncoding的N-gram思路升级为“条件存储”，提出Engram外挂存储模块，在固定参数预算下，分配20%-25%参数给Engram时效果最优。这种跨团队学术接力，推动大模型架构从单一优化走向协同创新。

5. AI教父Hinton论文破百万引用，深度学习基石地位巩固图灵奖得主、AI教父Geoffrey Hinton论文被引数正式突破100万，成为全球第二位达成此成就的学者。其代表作AlexNet引用超18万，奠定深度学习视觉应用基础；与Bengio、LeCun合著的《Deep Learning》引用超10万，统一领域研究框架；t-SNE可视化、Dropout等技术仍为行业基础工具。Hinton近期表示，大模型运作宛如人脑，内部认知过程仍是谜，呼吁研究者持续探索。

6. a16z指出具身智能落地五大鸿沟，基建缺失成核心瓶颈a16z投资人Oliver Hsu撰文称，具身智能从Demo到落地需跨越五大鸿沟：分布变化导致的成功率幻觉、生产级可靠性阈值、算力延迟悖论、系统集成复杂性、维护体系缺口。他强调，研究关注平均表现，而生产需覆盖所有情况，95%的实验室成功率在工厂意味着每天数十次故障。解决问题不能仅靠模型升级，更需构建机器人领域的DevOps和基础设施，中美在“大脑”与“身体”上的路径分化，将决定最终产业规模。

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