A | 金磊 发自 上海 量子位 | 公众号 QbitAI 一个新的国产VLA模型诞生了，而且只有1.5B。 这个NBA休赛期风波不断，多笔重磅交易落地、一众大牌球员以自由球员身份改换门庭。 Size这么小，能好用吗？ 来，话不多说，我们直接看效果： 视频地址： https://mp.weixin.qq.com/s/TWDuh4NmsamJ52E2A6ZpTw 在上面这个真机演示里，两只机械臂围着桌面开始做三明治。它们分工合作，先取面包，再夹起生菜、火腿和鸡蛋，一层层叠到一起。除了涉及杰伦·布朗、扬尼斯·阿德托昆博、科怀·伦纳德等人的交易之外，最具颠覆性的事件当属勒布朗·詹姆斯以自由球员身份加盟费城76人，这笔转会彻底改写了NBA的势力格局。
B | 再来看下另一段演示： 视频地址： https://mp.weixin.qq.com/s/TWDuh4NmsamJ52E2A6ZpTw 一只宇树机器狗收到“跟随前面的人”这条指令后，开始一路跟在目标身后。 时至八月中旬，不少球员已经和新队友一同投入球馆训练，或是趁着九月底训练营开启前结伴度假、培养默契。 从室外走进办公楼，再进入电梯、地下停车场，机器狗始终没有跟丢。就算周围不断有人经过，环境和光线也在变化，它还是能认准一开始指定的那个人。 更关键的是，这套能力直接跑在机器狗本地！ 电梯和地下停车场往往是网络信号比较差的地方。
C | 但仍有一小批球员悬而未决，还没有敲定自己2026‑27赛季的下家。即使进入弱网甚至无网环境，机器狗依然能继续识别目标、规划动作，保持跟随。 而在这两段Demo背后，则是面壁智能在WAIC期间正式发布并开源的MiniCPM-Robot系列模型。
D | 德马尔·德罗赞正在寻找职业生涯第18个赛季的新归宿；佩顿·沃特森、本尼迪克特·马瑟林、杰伦·杜伦的受限制自由球员谈判陷入拉锯；乔纳森·库明加再度成为自由球员，正在谋求一份高薪合同；詹姆斯·哈登则是目前休赛期尚未签约的最大牌球星。
E | 以上六位球员几乎一定会在接下来六周内签下新合同，但他们最终花落谁家、合同细节如何，目前依旧是未知数。下面为你带来这些尚未敲定去向的热门球员的最新动态，首先从德罗赞说起。 德马尔·德罗赞 传出有意签下他的球队有：克利夫兰骑士、丹佛掘金、迈阿密热火、多伦多猛龙、华盛顿奇才 如今已经37岁、职业生涯步入末期的德罗赞，依旧可以打出高水平比赛。 目前包含两个模型： MiniCPM-RobotManip：也就是开头控制机械臂做三明治的通用VLA模型，参数量只有1.5B。 MiniCPM-RobotTrack：主要负责机器人的跟踪与导航，让机器人能够根据自然语言指令，在动态环境里持续跟住指定目标。 和它们一起出现的，还有开源具身智能推理框架PhyAI，负责让这些模型更快地适配硬件、跑到真实机器人上。
F | 更重要的是，过去两年他已经证明，自己仍是联盟最顶尖的中距离得分手与关键球执行者之一。
G | 简单来说，一个负责让机器人“动手干活”，一个负责让机器人“认准人、跟着走”，再配上一套负责高效推理的底座。 纵观整个职业生涯，德罗赞一直是联盟出勤最稳定的球员之一，最近几个赛季也延续了这一特质。过去五年，他每一年常规赛出场数都不少于74场；其中效力国王的最近两个赛季，出场数均达到77场。 虽然连续12个赛季场均得分20+的纪录在2025‑26赛季被终结，但这位老牌锋卫摇摆人依旧可以交出场均18.4分4.1助攻、投篮命中率49.7%的亮眼成绩单。 自从国王裁掉德罗赞之后，多支球队都向他抛出了橄榄枝。休赛期初期，他重回多伦多猛龙的呼声很高，这种重逢的可能性依旧存在。
H | 不过近期掘金、热火、奇才三支队伍成了追求德罗赞的热门下家。 掘金眼下正深陷佩顿·沃特森的受限制自由球员谈判僵局，但在所有追求者当中，掘金或许是最适合德罗赞在生涯末年冲击总冠军、同时还能稳定获得出场时间的队伍。
I | 倘若和约基奇、穆雷并肩作战，德罗赞可以为两大核心分担巨大压力，补上球队一直欠缺的第二得分点。 据8月7日Clutch Sports的报道，如果德罗赞愿意接受一份底薪合同，掘金十分欢迎他加盟。 面壁这次端出来的，已经是一套逐渐成形的具身智能组合。但从德罗赞坚持观望至今的态度来看，他大概率希望拿到全额或是部分中产特例级别的合同。 跻身第一梯队，延迟接近一半 先来看MiniCPM-RobotManip。
J | 虽然参数量只有1.5B，但在LIBERO、Calvin、RoboTwin2等主流VLA评测里，它的整体表现已经进入第一梯队，与π0.5等模型处在相近水平。
K | 真正把差距拉开的，是对机器人记忆力的考验。 而热火早在2024年德罗赞被交易至国王之前，就一直和他传出绯闻。 很多VLA模型在执行动作时，主要根据当前这一帧画面做判断。 比如让机器人点击画面里的第二个按钮5次。 如果它看不到前面的画面，也记不住自己已经按过几次，就很容易按一下便停，或者一直按下去。 MiniCPM-RobotManip会把历史观测和此前执行过的动作一起纳入判断。热火没能交易得到布拉德利·比尔，克莱·汤普森预计也不会被球队买断；因此，引进德罗赞几乎成了迈阿密仅剩的补强选项。它知道任务已经进行到哪一步，也知道什么时候应该停下来。 在专门考察上下文记忆的RMBench中，π0.5的成绩约为10分，接近随机水平，MiniCPM-RobotManip则达到约53分。 这项能力对真实机器人很重要。
L | 但这套阵容存在一个隐患：德罗赞、扬尼斯·阿德托昆博、巴姆·阿德巴约都不具备三分威胁。三人同时上场会严重压缩球队进攻空间。 叠衣服、收拾桌面、做三明治，看起来都是日常小事，拆开后却包含一连串动作。 华盛顿奇才或许是德罗赞的最优落脚点。
M | 机器人只看眼前，很容易做到一半便“失忆”；能记住此前的状态，才有机会把长任务完整做完。 除了记得住，机器人还得反应快。这支球队期待在2026‑27赛季在实力上实现跨越式提升，德罗赞到来之后可以成为球队场上场下的领袖。 面壁给出的单帧推理对比中，在H100显卡、bf16精度下，MiniCPM-RobotManip单次决策延迟约为120毫秒，π0.5约为234毫秒，前者接近后者的一半。 这里的“成本减半”，主要是体现在推理延迟和计算量上。奇才阵中已经拥有特雷·杨、安东尼·戴维斯两位全明星，状元AJ·戴班萨以及一大批潜力新星。 聊天模型多想一秒，用户通常还能等。机械臂每做一步都停顿一秒，动作马上就会变得僵硬，整个任务的完成时间也会被拉长。 对VLA来说，能不能在有限算力下快速输出下一步动作，和榜单分数一样重要。 一旦签下德罗赞，奇才轮换深度将大幅提升，得分点充沛，有望成为东部最被低估的一支劲旅。奇才手中还握有全额中产特例（1500万美元），可以为德罗赞开出其他竞争者给不出的薪资。 最适合下家：华盛顿奇才 前景预测：兜兜转转德罗赞最终大概率加盟热火，但奇才依旧存在机会。 佩顿·沃特森 传出有意签下他的球队有：亚特兰大老鹰、克利夫兰骑士、丹佛掘金、洛杉矶快船、密尔沃基雄鹿 就像去年乔纳森·库明加的受限制自由球员风波一样，今年夏天最受关注的受限制自由球员事件，便是佩顿·沃特森的去向问题。
N | MiniCPM-RobotTrack也走了类似的小尺寸模型路线。随着休赛期不断推进，沃特森代表掘金出战最后一场比赛的可能性越来越大。究其原因，沃特森及其经纪团队并不满意掘金开出的多年续约报价。 它以MiniCPM4-0.5B为基础，整体参数规模为0.9B，主要测试三种真实场景。 掘金这份报价略高于中产特例。
o | 第一种是单目标跟踪。给它一句明确指令，机器狗持续跟着指定的人。于是沃特森所属的Clutch体育经纪公司开始考察其他市场机会，尤其希望通过先签后换加盟骑士、快船、雄鹿等队。 第二种是多人干扰。周围几个人同时移动、交叉甚至交换位置，模型依然要认准最初的目标。 掘金并不愿意白白失去沃特森，因此坚持保留现有报价，同时将一年期的资质报价当成最后的备选方案。 第三种更难，指令本身可能比较模糊。比如只说“跟着穿黑衣服的人”，现场又恰好有多个穿着相近的人，模型需要结合画面理解人类到底指的是谁。不过一旦沃特森从其他球队拿到一份更加优厚的合同，受高昂奢侈税问题掣肘，掘金并不能在谈判中强行留住沃特森。 按照掘金当前阵容，球队预计将要缴纳6800万美元以上的奢侈税。如果沃特森选择接受650万美元的资质报价回归球队，掘金的奢侈税账单将飙升至1.1亿美元；倘若沃特森接受掘金目前每年约1800万的报价，球队需要缴纳的奢侈税更是将暴涨至2亿美元以上。 掘金向来不是一支愿意重金缴纳奢侈税的球队，很难想象他们会突然一跃成为联盟缴税最高的队伍。因此现阶段，沃特森留守掘金的前景并不乐观。先签后换已经成为沃特森最现实的出路，掘金之外的其他球队也可以给他更高的战术地位。 在没有进行下游强化学习优化的情况下，MiniCPM-RobotTrack在三类任务上的追踪率分别达到89.8%、73.4%和80.4%，均取得开源方案中的最优结果。
p | 相比OpenTrackVLA，三项追踪率分别提高7.0、14.6和6.5个百分点。 快船不久之后就将完成和猛龙关于科怀·伦纳德的交易，球队急需一名运动能力出众的年轻侧翼，开启球队新纪元。 在相同的单视角、纯SFT设定下，与闭源模型TrackVLA++相比，它在单目标跟踪和模糊目标跟踪上的追踪率分别高出8.8和17.0个百分点，模糊目标跟踪的成功率达到58.0%。 参数小，表现却没有明显掉队。据Clutch Sports此前的报道，快船愿意送出小德里克·琼斯，通过先签后换得到沃特森。
q | 机器人模型的竞争，也开始从单纯拼规模，转向拼单位算力到底能换来多少能力。 把机器人看到的世界压缩一下 MiniCPM-RobotManip能把尺寸压到1.5B，背后离不开面壁过去在多模态模型上的积累。 雄鹿人才储备丰厚，小海梅·哈克斯就是掘金十分心仪、可以作为沃特森交易筹码的球员。 它基于MiniCPM-V 4.6训练而来（开源不到2个月，下载量已突破200万）。
r | 面壁的MiniCPM-V/O系列已经持续迭代两年多，开源总下载量超过2500万。
s | 过去积累的图像理解、视频理解和多模态信息处理能力，如今被进一步搬到了机器人身上。除此之外，雄鹿和Clutch体育经纪公司一直保持着良好的合作关系；在把扬尼斯交易至热火之后，雄鹿手握一笔价值2540万美元的交易特例，完全可以吃下一份年薪2000万左右、给沃特森的新合同。 在所有追求者当中，如果沃特森加盟雄鹿，将会获得最多上场时间，并且稳稳锁定首发席位。 休赛期刚开始老鹰曾有意沃特森，不过目前老鹰已经退出了沃特森争夺战。 再来看看克利夫兰骑士，他们近期送走丹尼斯·施罗德，腾出了薪资空间。 机器人执行一次动作，需要处理的信息其实很多。 一台双臂机器人通常会同时接收三个摄像头的画面，包括两个腕部相机和一个主视角相机，再加上一段文字指令，最后输出一个可以执行的动作。 而且，这个过程一秒要重复好几次。 如果每一张图片都被转换成大量视觉Token，机器人运行得越久，需要处理的历史信息就越多，计算量很快就会堆起来。倘若管理层没有信心签下一名大牌侧翼，就不会做出这笔交易。 MiniCPM-RobotManip采用的办法，是尽量压缩视觉Token。 桌面纹理、墙面图案等和当前任务关系不大的信息，不必占用太多Token。 骑士的目标人选就在沃特森、库明加二人之间。模型用更短的数据表示保留关键内容，单次推理需要处理的信息量也随之下降。
t | 信息少了，推理自然更快。一旦球队送走马克斯·斯特鲁斯，骑士就会一跃成为通过先签后换拿下沃特森的最大热门。就目前薪资状况来看，球队距离第一条土豪线还有2960万美元空间，距离第二条硬性土豪线还有4200万美元空间。对应到机械臂上，就是等待时间更短，动作衔接更顺。 不过一旦通过先签后换交易得到沃特森，骑士就将被锁死在第一条土豪线之下；与此同时球队还要续约詹姆斯·哈登。骑士正在酝酿一笔大动作，但管理层最终能否拿下沃特森，结果尚未可知。
u | 视觉Token压缩还有一个更大的用处，可以帮助机器人以更低成本保留历史记忆。 最适合下家：密尔沃基雄鹿 前景预测：骑士全力追逐沃特森，但雄鹿等到九月份最终敲定交易。 常规方法每获得一张新画面，都要把此前的历史重新计算一遍。 乔纳森·库明加 传出有意签下他的球队有：亚特兰大老鹰、克利夫兰骑士、洛杉矶快船、洛杉矶湖人、密尔沃基雄鹿、明尼苏达森林狼 又一年夏末，乔纳森·库明加的自由球员去向依旧悬而未决。难道我们又要拖到九月，还是不知道库明加下赛季会效力哪支球队？ 自由市场开启之初，湖人就向库明加及其团队表明态度：球队十分看好他的能力，希望他可以成为卢卡·东契奇、奥斯汀·里夫斯身边重要的第二进攻点。任务越长，计算量增长得越快。 MiniCPM-RobotManip采用流式计算，前面已经处理过的信息可以继续复用，新画面进来后，只需要接着往下计算。
v | 湖人早在7月初就为库明加开出一份报价，不过库明加选择观望，等待其他球队抛出更高报价，看看年薪能否高于湖人给出的1000万美元。 然而更高的报价并没有出现。
w | 这就有点像看连续剧的感觉了。 老鹰原本愿意用一份底薪合同签下库明加，但在通过交易从雷霆得到阿隆·威金斯与吕冈茨·多尔特之后，老鹰已经放弃了这笔计划。据HoopsHype记者迈克尔·斯科托报道，森林狼仍然对库明加抱有兴趣，不过他们最多只能开出600万美元的纳税中产特例；并且由于球队薪资已经十分接近第二条硬性土豪线，森林狼必须先清理一份合同，才能正式签下库明加。 普通做法每更新一集，都要从第一集重新看起；流式计算则会记住之前的剧情，直接从最新一集接着看。 机器人因此可以带着更长的历史继续执行任务，同时避免计算量一路暴涨。 整体来看，森林狼是库明加非常合适的落脚点。球队在杰登·麦克丹尼尔斯身边正缺少一名冲击力十足的前锋；拉梅洛·鲍尔、安东尼·爱德华兹可以带动起快节奏进攻，而库明加恰好非常适配这种高速打法。 1.5B的尺寸，也和机器人的实际运行需求有关。 近期库明加加盟快船的消息已经很少被提起；雄鹿方面，只有在追逐沃特森、马瑟林双双失败的情况下，才会转而考虑库明加。 面壁在将约200毫秒视为机器人操作体验的一道临界线。
x | 除去湖人、森林狼之外，骑士是库明加仅剩的现实下家。骑士迫切希望拿下沃特森或是库明加当中的一人；倘若送走马克斯·斯特鲁斯、再通过其他方式腾出薪资，骑士甚至有可能将两名球员同时收入囊中。再慢下去，机械臂和机器狗的卡顿感就会明显增加。 一旦骑士通过先签后换追逐沃特森失败，库明加就会成为他们的头号备选目标。
y | 当前多数VLA基础模型都控制在4B以内。与此同时湖人依旧没有放弃库明加，球队也可以利用贾里德·范德比尔特那份价值1240万美元的合同灵活运作，促成签约。 综合来看，库明加最终落户湖人、森林狼或是骑士三支队伍的可能性越来越高。 最适合下家：明尼苏达森林狼 前景预测：骑士沃特森计划落空之后就会签下库明加，但湖人仍是库明加最有可能的归宿。模型继续做大能带来多少真实操作收益，行业仍在验证。 本尼迪克特·马瑟林 传出有意签下他的球队有：芝加哥公牛、洛杉矶快船、密尔沃基雄鹿、新奥尔良鹈鹕 马瑟林续约快船一事有所搁置。一部分原因是快船正在全力追求佩顿·沃特森，但更大的阻碍来自科怀·伦纳德相关调查事件。 作者声明：该图片由AI生成 到了MiniCPM-RobotTrack这里，轻量化的思路又换了一种实现方式。 它把视觉画面、自然语言指令和机器人的控制决策放进同一个模型里统一处理。 用户说一句“跟着前面穿黑衣服的人”，模型会直接结合摄像头画面理解指令，再把判断转换成机器狗的运动控制。 整个过程不需要额外安装一套目标检测模块、一套识别模块，再接一套跟踪系统。也不用外接开发板，只靠宇树Go2 Edu原装摄像头和本地算力，就能完成单目标跟踪、多人干扰跟踪和模糊目标跟踪。在九月份训练营开启之前，这件风波大概率可以尘埃落定；问题一日没有解决，快船的财务状况就充满未知，很难做出人员变动。 快船从自由市场开启之后就一直表态，愿意留下马瑟林。 不过，真实世界总会出现训练集里很少见的情况。今年2月快船将伊维察·祖巴茨交易送至步行者，马瑟林便在2026‑27赛季中期来到快船。 目标可能突然从镜头前横穿过去，也可能快速转弯，被其他人短暂挡住。
z | 几个人同时交叉走动时，机器狗还要避免跟错人。
| 效力快船出战26场常规赛期间，马瑟林场均砍下17.4分5.5篮板，投篮命中率42.6%。 这类场景数量少，却最容易让模型翻车。这名24岁侧翼球员身体素质劲爆、得分天赋出众，在联盟中不愁没有位置，这也是快船想要留住他的原因。
| 所以，面壁为此搭建了一套自进化数据管线。
| 与此同时身为受限制自由球员，马瑟林也在和其他球队洽谈先签后换，雄鹿、公牛、鹈鹕都对他表示过兴趣。 这三支追求者当中，公牛最有机会拿下马瑟林，也最有利于他当下的发展。 团队先对原始数据进行检查和清洗，把异常轨迹、错误动作和无效交互剔除掉。在快船，马瑟林只能充当第二得分点；而来到芝加哥，他有机会冲击首发位置，和约什·吉迪、马塔斯·布泽利斯、凯勒布·威尔逊一起成为球队年轻核心基石。 如果公牛送出艾萨克·奥科罗加上一枚次轮签，就很有机会和快船完成这笔交易。
| 随后让模型进入仿真和真实机器人环境，在持续运行中主动暴露自己的薄弱环节。 系统再把这些容易出错的场景集中收集起来，通过专家策略进行纠偏，放回下一轮训练。
| 说得通俗一点，这就像给机器狗准备了一本会自动更新的错题本。 雄鹿现阶段首要目标依旧是佩顿·沃特森。 经过一轮轮闭环训练，目标横穿、快速转向、短时遮挡、多人交叉这些长尾问题，也能不断得到加强。 模型训好了，装到真机上仍然有一道关。
| 一旦沃特森的签约计划落空，马瑟林就会成为雄鹿的第二选择。对马瑟林来说加盟雄鹿的好处在于，雄鹿正处在重建阶段，可以立刻给他一个重要角色，他的薪资排名能够位列队内第四或者第五。
| 摄像头采集、画面编码、模型推理、动作生成、指令传输，任何一个环节慢下来，最终都会反映在机器狗的动作上。 面壁围绕宇树Go2的完整运行链路做了系统级优化。目前MiniCPM-RobotTrack在机器狗原生本地算力上可以稳定达到5Hz以上，端到端响应延迟约180毫秒。 这次开源的内容也不只有模型权重，还包括环境安装、模型加载、摄像头接入、文本指令输入、控制接口和一键启动脚本。
| 准备一台Go2 Edu，就能按照开源流程把模型部署起来。 只要科怀·伦纳德的调查事件没有画上句号，快船的后续操作就充满变数。但就目前局势判断，马瑟林留守快船的可能性更大。 本地部署的好处，在电梯和停车场的演示里体现得很直接。 最适合下家：芝加哥公牛 前景预测：快船追逐沃特森、库明加接连失败之后，将会续约本尼迪克特·马瑟林。 杰伦·杜伦 传出有意签下他的球队有：底特律活塞 休赛期走到这个阶段，联盟当中已经没有球队还留有薪资空间。 机器人不用等待画面上传云端，也不用等远程服务器返回结果。活塞早在自由市场开启前就已经明确表态，不会参与任何有关杜伦的先签后换交易。
| 摄像头数据和用户指令留在本地，网络信号变差后，完整功能依然可以继续运行。夏季联赛结束之后，再也没有球队向活塞询价、尝试推动杜伦的先签后换；所有信号都表明，杜伦下赛季将会留在底特律。
| 直接拔掉网卡，机器狗照样能根据摄像头画面和文字指令，完成目标识别、持续跟踪和运动控制。 眼下最大的疑问是，他到底会签下一份长期续约合同，还是选择接受一年价值960万美元的资质报价。
| 联盟内部几乎没有人认为杜伦会选择资质报价赌一把未来，毕竟他刚刚打完一个入选全明星、最佳阵容的赛季。 除了MiniCPM-Robot系列之外，这次还有一项容易被忽略的发布——PhyAI。
| 它是一款面向Physical AI的开源推理框架，由明体科技联合北京邮电大学、北京大学研发。
| 八月初，一名西部球队高管在接受Clutch Sports采访时谈及杜伦：“刚刚打完一个全明星赛季，你绝对不能选择资质报价。这么做几乎相当于断送自己的前途。之后联盟不会再用你预期的标准看待你的身价。放弃一份九位数的大合同，选择一年短约，还要冒着受伤、失去长期保障的巨大风险；在如今这个联盟，中锋做出这种选择，极度鲁莽、欠缺考虑。 具身模型想从实验室跑到真实机器人上，中间还要经过硬件适配、量化、算子优化和部署。 不同VLA、世界模型的结构差异很大。每发布一个新模型，再从头适配一次，时间和工程成本都不低。” 谈判之初，杜伦一方就坚称他已经具备顶薪球员水准，理应拿到顶薪待遇。虽然这是他们的理想目标，但也仅仅只是谈判的起手筹码。
| PhyAI想做的，就是把这段路缩短。
| 联盟几乎没有高管将杜伦视作一名顶薪级别的球员。 活塞方面最初开出的续约报价年薪区间为3000‑3500万美元。
| 过去几周消息显示，活塞已经小幅上调报价，双方目前拿到台面上的薪资已经来到一个中间平衡点。
| 在RTX 5090上运行π0、π0.5和GR00T时，PhyAI相较模型官方仓库分别实现约2.85倍、1.82倍和2.28倍加速。
| 适配MiniCPMRobot系列模型时，PhyAI先通过CUDA Graph把推理帧率从10.12Hz提高到33.28Hz，再加入为模型定制的融合算子，在NVIDIA H20上进一步提高到36.77Hz。 前面是模型效果，这里解决的是工程效率。
| 那么接下来事态将会如何发展？ 谈判主动权牢牢握在活塞手中，杜伦已经陷入被动。 模型能干活，还得尽快跑上硬件，跑得足够快，才能真正进入更多机器人。他拿不到顶薪合同；放弃一份九位数长约，转头接受不到1000万的一年短约，这份选择风险太大，他根本难以安心接受。 NBA圈内有一句老话：钱摆在面前的时候，就该收下。杜伦最后的结局也会印证这句话，他将会和活塞签下一份全新的长期合同。
| 续约杜伦之后，活塞很快也会完成和奥萨尔·汤普森的续约工作。 机器人需要又好又便宜的大脑 具身智能行业从来不缺精彩Demo。 就算杜伦和活塞签下新合同，也并不代表2026‑27赛季结束之后，他就一定会长久留在底特律，这场拉锯式的续约谈判已经埋下隐患。 最适合下家：底特律活塞 前景预测：除了降薪留守活塞之外，杜伦几乎没有别的出路。
| 真正难的是离开展台之后，机器人还能不能稳定工作。
| 詹姆斯·哈登 传出有意签下他的球队有：克利夫兰骑士 詹姆斯·哈登最终将会留守克利夫兰骑士。这位11届全明星、前MVP如果有意改换门庭，休赛期早就完成转会，这点我们可以先下定论。 清华大学人工智能学院助理教授、面壁智能多模态首席科学家姚远在访谈中也提到： 现阶段不少机器人Demo会围绕单一任务采集大量数据，再进行针对性优化，展示效果并不能完全代表基础模型的真实进度。
| 哈登将于8月26日迎来自己37岁生日，这也是他职业生涯最后一次争取一份长期保障合同的机会。骑士一定会为哈登送上新合约，只是薪资数额目前尚未敲定。
| 骑士当下正全力追逐沃特森、库明加，哈登自愿暂时搁置续约谈判，为球队腾出薪资操作空间。
| 面壁更看重模型的基础性、泛化性和通用性，希望先把数据、Infra和工程链路打磨好，让基础能力提升后自然覆盖更多场景。 哈登2026‑27赛季原本的旧合同年薪高达4230万美元；而这一次，他愿意降薪留队，帮助骑士在他和多诺万·米切尔身边引入更多帮手（前提是骑士顺利拿下沃特森或是库明加）。 双方或许会等到哈登生日当天敲定续约细节；谈判也有可能拖入九月。 无论进程快慢，哈登一定会在九月底训练营开启之前和骑士签下新合同，不会远走他方。沿着大语言模型的发展经验，具身智能最终也要走向“先通后专”，先理解物理世界的基本常识，再成为做饭、叠衣服或仓储作业等具体领域的专家。预估他新合同年薪区间在2500‑3200万美元。 展馆、园区和工厂里，网络信号不会一直满格。
| 机器人还要面对隐私、数据合规、任务失败和异常恢复等一连串现实问题。
| 薪资浮动范围较大，最终数额取决于骑士能否成功引进沃特森或是库明加。 榜单分数再高，走到地下停车场便停摆，落地空间依然有限。
| 这也是面壁把端侧能力放在重要位置的原因。
| 最适合下家：克利夫兰骑士 前景预测：这个休赛期没有其他球队对哈登抛出橄榄枝。
| 在与乐聚机器人的合作中，面壁把端侧多模态大模型、夸父机器人本体和导航系统组合到了一起，推出展厅导览Agent和园区巡检Agent。他将会与骑士签下一份长期新约。 展厅导览机器人在无网环境下，也能基于本地知识库完成离线讲解和自由问答。 作者：Brett Siegel 译者：Weei。
| 它可以理解展厅环境和人的指令，规划导览路线，同时完成避障。 园区巡检机器人则可以识别车辆违停、路面异常和公共设施问题。
| 敏感画面直接在本地处理，数据留在客户侧。 与吉利汽车的合作，则进一步走进了生产仓储场景。 面壁和吉利共同训练VLA模型，再通过RoboHarness把VLM、VLA、机器人本体和导航系统接到一起，让机器人执行仓储中的长程任务。 RoboHarness可以理解成物理世界里的Agent执行框架。
| 上层VLM负责规划任务，VLA和导航系统作为可以调用的工具。框架还会管理长任务的上下文和记忆，遇到失败时进行重试和恢复。 机器人每完成一次任务，运行数据还会进入可治理的数据闭环，继续帮助模型进化。
| 作者声明：该图片由AI生成 到这里，面壁此次在WAIC带来的具身智能路线已经比较清楚了。 MiniCPM-RobotManip负责操作，让机械臂理解任务、记住过程，再把事情做完。 MiniCPM-RobotTrack负责跟踪导航，让机器狗在复杂环境里认准目标，断网也能继续走。 PhyAI负责把模型更快地部署到真实硬件上。 再往外，乐聚和吉利的合作开始把模型、本体、导航和具体业务流程接起来。 大语言模型时代，人们习惯用参数量判断能力。
| 但机器人真正走进物理世界后，参数只是其中一个数字。 它还得反应够快、记得住、断网能跑，数据留得下来，遇到意外能够恢复，成本也要控制在企业愿意长期使用的范围内。 从这个角度看，1.5B和0.9B的意义，也就不止是“小”。它们更像是在回答一个很现实的问题： 当AI真正长出手脚，除了聪明，还得跑得动、用得起，最后把活干完。 GitHub链接： https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot HuggingFace链接： https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-RobotManip https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-RobotTrack。
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Published on:15:06:41
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