李飞飞（斯坦福教授 / World Labs创始人，空间智能/具身）、Jim Fan（NVIDIA GEAR Lab，世界模型/具身智能） 等提出 T-Rex 框架，为触觉建立独立频率通道，使灵巧操作成功率平均提升 30% 以上。同时，光象科技与忆生科技分别获数亿元天使轮，押注「物理原生基座模型」和「大脑+小脑」记忆系统，前者已在汽车产线验证效率提升 25-45%，后者跨本体技能迁移成功率超 95%。资本正向有明确工业场景的技术路径集中。
今日具身智能在感知与模型层面齐头并进。李飞飞（斯坦福大学教授）与 Jim Fan（英伟达高级科学家）等发现视觉与触觉的频率错配是灵巧操作的关键障碍，提出T-Rex 框架，通过混合专家架构让触觉以高频精调动作，12 项任务成功率提升超 30%。同期，LeCun（Meta 首席 AI 科学家）团队让世界模型学会持续学习，缓解灾难性遗忘。
产业侧，资本向具备原创技术与工业落地能力的公司倾斜。光象科技提出物理原生基座模型，通过强化学习自主习得物理规律，工业机器人已在汽车产线验证效率提升 25-45%；忆生科技由马毅（香港大学教授）创立，构建「大脑+小脑」统一记忆系统，跨本体迁移成功率超 95%。两者均完成数亿元天使轮，加速具身智能从实验室走向工厂。
李飞飞（斯坦福大学教授）、Jim Fan（英伟达高级科学家）等发现，直接将触觉信号融入 VLA 模型使成功率从 17% 暴跌至 6%，根源是视觉与触觉的频率错配。T-Rex 采用混合 Transformer 专家架构，动作专家低频去噪生成动作草图，触觉专家以每秒 20 次以上高频精调。翻书、转移鸡蛋等 12 项任务上成功率比最强基线平均提升 30% 以上，证实独立触觉通道是关键。
清华车辆学院团队创立的光象科技，提出「物理原生基座模型」路线，让机器人在仿真中通过强化学习自主习得物理规律，不同于主流 VLA。已发布工业机器人 Phi-Bot X1，在汽车产线完成焊接上下料、质检等，效率较人工提升 25-45%，部署周期缩至周级。近日完成数亿元天使轮融资。
马毅（香港大学教授）创立的忆生科技，获数亿元天使轮融资。系统基于感知-预测-交互闭环，通过白盒可解释架构实现跨本体技能迁移，单一模型成功率超 95%，多任务表现较传统 VLA 提升 3 倍以上。已推出遥操作采集、运动控制等产品，并在酒店服务、航空航天装配等场景落地。