深圳首届具身智能开发者大会落幕，定义行业新坐标
3 月 30 日，由深圳市人工智能产业办公室指导，自变量机器人、深圳市人工智能行业协会与广东省具身智能训练场联合主办的全球首届具身智能开发者大会（EAIDC 2026）暨「具亮计划」黑客松・大湾区巅峰赛在深圳落幕。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新！ 👉 点此立即查看 👈
作为全球首个大型线下具身智能基础模型真机操作黑客松，本次赛事吸引上百支队伍报名，覆盖清华、北大、浙大等顶尖高校、科研院所及高新企业，最终 20 支队伍共约 60 人晋级决赛，赛事成果远超预期。
雷峰网了解到，区别于行业内传统仿真化、任务单一、关键变量预设的赛事模式，EAIDC 以三个“第一次”让具身模型比赛回归真实世界：
· 首次实现大规模物理世界实战演练，全任务摒弃仿真环境，在真实物理场地完成，任务设计覆盖真实产业核心能力，评价标准从 “会不会做” 升级为 “稳不稳、泛化强不强、能不能落地”；
· 首次搭建极低延时全链条采训推平台，依托自变量的硬件集群与算力支持，开发者三天内即可完成从数据采集到真机部署的全流程，开发门槛大幅降低；
· 首次实现全变量控制评测，光照、障碍物分布等环境参数实时随机切换，极致考验模型的环境自适应能力与鲁棒性。
作为赛事核心技术支撑方，全球领先的端到端具身智能基础模型企业自变量，凭借数据 - 算力 - 模型 - 硬件全栈能力，为参赛队伍免费开放数据集、数采设备、高性能操作平台与算力资源，其自研的六轴机械臂稳定支撑了赛事 72 小时高强度运行。
同时，主办方搭建了 24 小时轮转评测体系，实时出分保障赛事公平，配套全流程开发教程，让开发者可聚焦核心算法与落地难题攻关。
雷峰网了解到，大会还汇聚了地平线、阿里达摩院、美团等企业领袖，以及清华、中山大学、香港大学等高校的顶尖学者。行业嘉宾达成共识：具身智能已走出 “纸上谈兵” 阶段，亟需真实物理环境的 “真靶场”，核心要实现解决真问题、做到真开源、达到真泛化。
自变量机器人创始人兼 CEO 王潜表示，未来该项赛事将持续举办，依托开源平台与软硬件系统汇聚全球开发者，推动中国具身智能生态升级，真正实现 “具身智能平权”。
相关攻略
当下，全球AI领域的竞争早已告别“拼参数”的粗放阶段，资本市场的考量愈发务实——谁能将AI研发投入转化为真实利润，谁就能抢占先机。在这场从“技术概念”到“商业实效”的转型竞赛中，率先跑通商业闭环的企
来源：环球网【环球网科技综合报道】据36氪研究院预测，2026年中国具身智能产业将迎来两大里程碑：市场规模正式突破万亿元大关，人形机器人出货量有望冲击十万台量级，行业正式从技术探索期迈入规模化落地的
头图由智象未来AI大模型生成智东西作者 王涵编辑 漠影在演唱会、各大晚会的舞台上，机器人伴舞团以整齐划一、精准卡点的舞姿惊艳全场。这种整齐划一不仅是硬件的胜利，更是“训练有素”的结果。具身智
来源：科技日报科技日报记者 罗云鹏3月30日，全球首届具身智能开发者大会暨“具亮计划”黑客松・大湾区巅峰赛在广东省深圳市落幕。大会共吸引全国顶尖高校、科研院所及高新企业上百支队伍报名参赛，最终20支
新华网北京3月31日电 题：标准先行，助推具身智能产业化 新华网 朱家齐 2026中关村论坛年会举办期间，多款具身智能机器人集中亮相，精准穿针、柔性抓取、协同歌舞、实景作业，让公众直观感受到
热门专题
热门推荐
领克首款GT概念跑车亮相北京车展，由中欧团队联合打造。新车采用经典GT比例与低趴宽体设计，配备液态金属蓝涂装与2+2座舱，设有高性能模式按键可激活空气动力学套件。车辆采用后驱布局与AI智能运动控制系统，百公里加速约2秒，设计融合瑞典极简美学并参考全球用户反馈。
英伟达推出12GB显存版RTX5070移动GPU，与8GB版同步上市。两者均基于Blackwell架构，核心规格相同，仅显存容量不同。此举旨在缓解GDDR7芯片供应压力，为OEM提供灵活配置，加速笔记本产品布局，更大显存可更好满足游戏与AI应用需求。
微星将于5月15日推出两款26 5英寸雾面WOLED显示器MAG276QRY28和276QRDY54，售价分别为2499元和6299元。均采用第四代WOLED面板，具备QHD分辨率、VESADisplayHDRTrueBlack500认证、1500尼特峰值亮度及99 5%DCI-P3色域覆盖。276QRY28刷新率为280Hz，高阶款276QRDY54支持4
中芯国际2026年第一季度营收176 17亿元，同比增长8 1%；净利润13 61亿元，同比增长0 4%。公司预计第二季度收入环比增长14%至16%，毛利率指引上调至20%至22%。这反映出公司在行业复苏中展现出财务韧性，并通过运营优化增强了短期增长势头。
手机修图、相机降噪、视频去雾……这些我们日常使用的图像处理功能，其背后都离不开人工智能（AI）技术的驱动。通常，AI模型的训练逻辑是：向模型展示大量“低质图像”与“优质图像”的配对数据，让它学习如何将前者转化为后者。然而，天津大学计算机视觉团队近期发表的一项研究（arXiv:2604 08172）揭