IT之家 4 月 22 日消息，追觅宣布将于 2026 年 4 月 27 日至 30 日在美国硅谷举办以“DREAME NEXT”为主题的全球发布会周，覆盖智能汽车、智能家电、智能手机及硬件、个护等业务矩阵，集中呈现追觅科技在 AI 驱动、具身智能、仿生交互等下一代技术方向的进展，展示其“人车家”智能生态。 IT之家注意到，此前有消息称追觅科技造车项目“星空计划”已进入实质性推进阶段。该公司计划在 2027 年开启首款轿跑车型的量产交付，相关业务目前隶属于内部“第一孵化器”，团队规模约 1000 人。 ▲ 追觅在今年 CES 上亮相的 Nebula Next 01 概念车 公开信息显示，自去年下半年以来，追觅已先后入局 牙刷 、 显示器 、 汽车 、 洗衣机 、 冰箱 、 手机 、 空调 、燃气灶、 热水器 、洗碗机、净水器、宠物用品、抽油烟机、航空、耳机、洗车机、 剃须刀 、 智能电视 、 音箱 、 智能戒指 、体脂秤、 路由器 、 移动电源 、 智能眼镜 、家装灯具、运动相机、空气炸锅、咖啡机、厨师机、 按摩仪 、 电竞椅 、 具身机器人 、 机票酒旅事业 、芯片、 算力卫星 等市场。
4 月 20 日，据华尔街日报报道，英伟达、Palantir 等硅谷科技公司 CEO 形象商品走红， 一款售价 178 美元、印有英伟达 CEO 黄仁勋卡通形象的毛衣 ，成为近期开发者大会上的热门单品，折射出 AI 浪潮下“创始人文化”正在向消费领域渗透。 ▲ 英伟达年度大会期间，哈迪克 · 纳哈塔在纪念品店试穿了一件有黄仁勋卡通形象的毛衣 在英伟达年度大会现场，一名来自旧金山的工程师表示， 这款毛衣价格接近一股英伟达股票，但仍具吸引力 。随着 AI 产业升温与英伟达市值攀升，黄仁勋的个人影响力持续放大，其形象被粉丝类比为流行文化偶像，带动相关周边商品需求。 ▲ Palantir 出售印有首席执行官亚历克斯 · 卡普头像的 T 恤，Anduril 出售灵感源自创始人帕尔默 · 拉奇所穿的夏威夷衬衫 类似现象并非个例。Palantir 推出印有 CEO 亚历克斯 · 卡普（Alex Karp）头像的 75 美元 T 恤，限量发售后迅速售罄；防务科技公司 Anduril 则推出售价 79.99 美元、模仿创始人帕尔默 · 拉奇（Palmer Luckey）风格的夏威夷衬衫，同样出现“秒空”。此外，电商平台还出现多款模仿黄仁勋与特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克穿搭风格的皮夹克，价格从 140 美元起。 对比早期科技行业“去风格化”的工程师文化，如今硅谷公司高管正逐步塑造更具辨识度的个人形象，并通过商品化放大这种符号价值 。业内人士指出，将 CEO 形象直接印在商品上，本质上是企业将品牌认同与创始人个体绑定，以强化用户情感连接。 值得注意的是，这类商品既带有一定戏谑意味，也呈现出粉丝文化的特征。在部分社区讨论中，有用户质疑此类穿搭“过度追星”，但支持者则认为消费行为属于个人选择，甚至主动调侃“企业文化接近宗教化”。 报道还提到，随着英伟达在 AI 产业中的地位提升，黄仁勋被视为具备行业资源整合能力的关键人物，其个人曝光度显著增加。在此背景下，围绕其个人形象的商业开发也呈现加速趋势。 ▲ 扎克伯格在 Meta Connect 大会上穿了一件定制 T 恤，上面印有拉丁语短语“AUT ZUCK AUT NIHIL” 除公开售卖的商品外，科技公司创始人也通过服饰表达个人符号。例如，Meta CEO 马克 · 扎克伯格曾在公开场合穿着印有拉丁语口号的定制 T 恤，引发关注，尽管官方未对外销售，但电商平台已出现低价仿制版本。 硅谷正在从“产品崇拜”转向“创始人 IP 化”，CEO 个人品牌正成为企业叙事与商业变现的一部分。
总部位于美国硅谷的自动驾驶AI软件初创公司helm_ai在社交媒体上发帖称：“本田和helm_ai已达成协议，本田将对我们追加投资！我们将携手推进下一代端到端（E2E）自动驾驶和ADAS系统，用于2027年及以后推出的一系列电动汽车和混合动力汽车。”
文｜周鑫雨 编辑｜杨轩 规模化落地，今年的具身公司都在谈这个。 数字竞速，不约而同出现在具身公司的产线、招股书、出货量上——2026年4月以来，智元机器人宣布第1万台机器人量产下线，5000到10000，只用了三个多月；宇树科技的IPO招股书也摊开了激进商业化的一角：2025年营收17.07亿元，出货量超过5500台。 激进的数字背后，是“低价、高性能”的中国机器人在全球的扩张。宇树科技创始人王兴兴曾在2025年世界机器人大会上提到，过去几年，宇树的海外营收一直占总营收的50%以上。 在这些具身玩家中，魔法原子MagicLab近期提出了一个相当激进的营收目标： 2036年，要实现140亿美元的营收规模。 在全球范围内打响品牌，也让这家公司，将发布会开进了硅谷。美西时间2026年4月28日，在云集Adobe、TikTok、IBM等公司的圣何塞，魔法原子发起了全球具身智能创新大会（GEIS）。 魔法原子机器人MagicBot Z1现场给张艺兴表演。作者拍摄 在会上，魔法原子发布了从底层模型本体的一系列新产品： 世界模型Magic-Mix ：魔法原子自研的“自主进化模型”。Magix-Mix由两个引擎构成：让机器人学会理解真实世界的Magic-WAM，以及可以离线生成大批量许年数据的Magic-Creator——这意味着，Mix可以在“数据生成-模型训练-真实世界反馈-数据在生成”的闭环中持续自主迭代。 Magic-Mix架构。图源：魔法原子 灵巧手MagicHand H01 ：搭载了20 DOF（自由度，人手约24-27 DOF）和44个高分辨率三维触觉传感器，主打工业制造、服务护理等场景的精细操作。 MagicHand H01。图源：魔法原子 人形机器人MagicBot X1 ：一款身高180cm、体重70kg、全身搭载31个主动DOF、极限关节扭矩达450N·m的机器人。基于无限续航双电系统，X1可以7*24连续作业。产品分为标准版和科研版，前者商业部署效率高、开箱即用，后者则面向高校、实验室、开发者和产业伙伴，支持底层二次开发和外形定制。 MagicBot X1。图源：魔法原子 在会上，Openmind、PrismaX、Chestnut Roborics等来自硅谷的具身大脑和本体公司，也出现在现场。有关大脑、本体、数据的解决方案，这些公司给出了不同的解决思路。 以下是《智能涌现》关于现场讨论的整理： 用机器合成数据训练，效果会比真实世界数据更好吗？ 高质量数据的稀缺，一直是掣肘具身模型训练的瓶颈。当前真机数据采集一直存在成本高、周期长、场景覆盖等问题。 机器合成数据，就是解决方案之一。然而，合成数据的局限性在于真实信息的缺失，比如摩擦系数、延迟、触觉反馈等。这也造成业界对“sim-to-real-gap”的担忧。 混合数据训练，是当下中美具身智能企业提出的主流解决方案。比如，魔法原子总裁顾诗韬介绍，魔法原子日均采集约16000条数据，再通过数据合成实现1万倍的体量扩展。她提到，由于产品迭代快、60%-70%的工序依赖人工， 新能源汽车制造业，是数据采集的富矿 。 判断使用真实数据，还是机器合成数据，行业的共识是：基于具体训练目的和应用场景。 亚马逊前沿AI与机器人研究院科学家Haozhi Qi提到，合成数据适用于让机器学习单一的反应基本技能，但 难以让机器获得类似于做早餐之类的长程技能 。此时，引入真实数据训练是有必要的，因为构建一个足够丰富的模拟环境，成本很高。 英伟达GEAR Lab高级研究科学家Zhengyi Luo则透露，团队目前采用50%的模拟数据，用于基础训练；15%的动捕数据、25%的互联网视频数据，用于理解人类的动作；同时，训练还会添加10%的高质量真实世界数据。他还提到，有些公司甚至会使用社交媒体上的数据，来指导机器人的本体设计。 VLA（视觉-语言-行动）是具身“大脑”最好的解决方案吗？ 由于强大的任务泛化能力，当下VLA已经成为具身模型最主流的架构范式。 但事实上，当人类用手指旋转一个篮球时，只用依靠触觉和本体感知，并不需要视觉——这意味着，VLA在这两个感知系统上，存在短板。 在GEIS大会上，亚马逊前沿AI与机器人研究院科学家Haozhi Qi认为， VLA的流行，与硬件传感器的发展程度有关 ：当下，视觉传感器趋于成熟，但触觉传感器还在初级开发阶段。 因此，在他看来，具身系统需要通过其他感觉的输入，来补足不太成熟的传感系统，从而维持本体的操作。因此， 通过视觉和语言补足触觉缺陷的VLA，成了当下最好的解决方案之一 。不过，未来随着传感器和硬件层面的发展，算法也会随之迭代。 灵巧手的三大路线之争：连杆、腱绳与直驱 当下，有关灵巧手设计的核心迷思是：要不要像人手？围绕这一命题，诞生了连杆、腱绳、直驱三种设计方案。 其中，“连杆”最不像人手，但胜在成本低、易于控制；“腱绳”最像人手，可以做精细化操作，但成本高、控制难。“直驱”则是一种折中方案，将驱动单元直接集成在每个关节上，但成本不低，同时力传导效率和热管理上仍然面临工程层面的挑战。 混合架构路线，则是近期兴起的灵巧手技术解决方案。 Chestnut Robotics创始人、前Tesla Optimus灵巧手核心成员Evan Tao介绍，当下团队已经选择了混合架构路线，以可以完成精细化操作的腱绳结构为主，辅以AI控制和自主学习系统。未来的方案，“都会在灵活度和工程可靠性之间寻求平衡。”他提到。 机器人如何真正规模化落地？ 在数据层，引入真实世界数据，依然被认为是让机器人真正理解应用场景、学习复杂任务操作的关键。 比如，XGSynBot CEO Zizheng Li提到，他们采取的混合数据策略，依然引入了少量高质真实世界数据，控制成本的同时，也能提升模型能力和泛化水平。 在系统层，XGSynBot CEO Zizheng Li认为，机器人需要从“单一功能设备”向“多任务通用平台”演进，比如XGSynBot的机械臂，带有6个Quick-chage的模块化系统，这样做的好处是，一台机器人可以在不同工序间灵活切换，提高落地场景的广泛性。 最后，OpenMind创始人、斯坦福大学生物工程副教授Jan Liphardt总结： 机器人进入真实世界，越早越好 。 他发现，实验室环境无法模拟所有复杂的现实场景，比如过亮的光线、泥泞潮湿的地面、生锈的门铰链、多个系统同时运行的负载——这些复杂的真实场景，往往导致机器人在离开实验室后，出现系统故障。 因此，机器人落地前，不应该仅仅待在实验室中。Jan Liphardt建议，尽早让机器人在家庭、学校、机场、幼儿园和其他公共场景的实际部署中，收集交互数据，持续迭代。
作者 | 邓咏仪 编辑 | 杨轩 如果你在4月27日这一周走进美国旧金山艺术宫，也许你会感到惊讶——这不像一个艺术圣地，更像一场包罗万象的博览会。 来自50多个国家的媒体、KOL、客户挤在展区里。映入眼帘的产品，小至智能吊坠、吹风机、LED 美容面罩、扫地机，大至洗地机、空调、冰箱、手机，甚至还有一辆“火箭车”的概念超跑。 Nebula NEXT 01 在舞台台上，图灵奖得主 David Patterson、7-Eleven 前 CEO James Keyes、Meta 前 VP来谈论AI如何重塑物理世界；而苹果联合创始人沃兹尼亚克（Steve Wozniak）以及NBA传奇球星德怀恩·韦德施然从会场走出，和扫地机互相PK。 韦德与扫地机互动 这是2026年4月27日，追觅“DREAME NEXT”的发布会的现场。追觅也由此成为世界第一家在硅谷拥有一整个发布会周的科技企业。 这家公司仍处于高速扩张之中。2025年，追觅营收突破400亿元，连续六年增速超过100%。如今，追觅的主力市场也已经转向海外，营收占比近80%，产品覆盖120多个国家和地区，线下门店超过6500家。 追觅的野心还不仅如此。仅在半年之内，这家公司在 CES、春晚、超级碗、AWE 展开了声势浩大的宣传和产品展示。追觅创始人兼 CEO 俞浩也不止一次公开表示，要把追觅做到百万亿美金的营收规模——这约等于25个苹果公司的市值。 追觅全宇宙 概括整场发布会的主题，也许只有一点：一家公司的版图到底能扩到多大？ 至少目前，追觅几乎把触角伸向几乎所有你能想到的消费电子品类——它的版图中既包含最复杂的民用消费品，比如追觅“星空计划”的概念旗舰 Nebula NEXT 01 JET Edition。 尽管这辆车目前更接近一份雄心勃勃的技术宣言：官宣的参数是150毫秒响应，100千牛推力，0.9秒破百。这相当于世界顶级超跑的参数，直接把目标拉到了超跑甚至航天器的维度。而量产车型也会在明年发布。 甚至，在2025年，追觅正式官宣入局手机，这又是一个早已饱和的市场。 追觅AURORA 手机负责人刘扬对36氪表示，追觅AURORA首笔将投入100亿元押注手机创新研发。同时，追觅计划2026年将团队保底扩容至2000人、2027年扩大至5000人。 处在这次发布产品矩阵中的另一极，则是一批处在不同成熟度阶段的庞大产品矩阵。 除了扫地机、洗地机、吸尘器、吹风机、空调、冰箱、洗衣机这些成熟品类之外——还有早至一些尚处原型阶段的产品，如近期大热的AI智能录音卡片、AI吊坠等等。品类之多，让人眼花缭乱。 追觅智能戒指 事实上，这更像是将互联网的逻辑放到了硬件行业——穷举、配列组合、试错、快速迭代。“字节做 APP 工厂，我就在机器人时代做1000个产品。”俞浩曾在访谈中表示。 边界，是习惯的复制 问题是，支撑着一家公司能够扩张到如此规模的能力，到底是什么？ 尽管品类繁多，但追觅的扩展逻辑几乎没有发生太大变化，围绕“N+1”来进行——早期做吹风机时，追觅将马达转速提高，加上 AI 算法，把一个品类在一个功能点上做到最好，从而实现规模化的扩张。 “追觅的延展是‘习惯的复制’，”2022年，俞浩曾在采访中表示，“只要大方向不错，过程中的微调很多是没问题的。” 而当转向海外市场和高端化战略后，这个产品创新飞轮转动的速度甚至更快了。 界面新闻曾报道，追觅如今已经形成一个庞大的“创新矩阵”，以单个产品单位，将250个产品一号位和250个销售一号位交叉组合，形成6万多个矩阵格子。追觅并不追求每个格子都成功，但只要有一个跑通，就迅速压上资源，极致执行，达到商业化胜利。 这套逻辑的技术基础，是大量可复用的底层能力。 一个例子是机械臂。在发布会现场，多个产品都接上了“机械臂”——扫地机、割草机有仿生双机械臂；洗护机器人Z1搭载的多关节机械臂，以及多模态感知系统，则可以自主打开洗衣机门，精准识别和拾取衣物。 带机械臂的割草机器人 履带也是同样的原理。追觅不仅把履带放在割草机器人这样的产品上，也放到了扫地机上——因为发现了用户对让扫地机器人进房间、上下楼的痛点确定是刚需之后，再将履带放在扫地机之上。 爬楼扫地机 用这套打法来看，追觅现场的数十款产品更像是一组庞大的测试用例：扫地机是已经跑通的成功模型，手机和智能戒指是正在验证的新品类，而火箭车这样的新品类，则是用来测试技术天花板的极端实验。 在开发周期中，硬件通常被认为比软件行业漫长，耗费更多的开模、生产成本，但追觅并不看待这件事——在进军每一个新品类时，追觅都用极少的资金来进行早期验证，从数万到更多不等。俞浩曾经回应，“造车不像大家想的那么费钱，是造错车了才费钱；手机也是，不是造手机费钱，是造错手机才费钱。” 2026年春天的硅谷，或许也提供了一个理解追觅的角度。 就在发布会举办的同一周，硅谷在2026年前四个月裁员超7.3万人。Anthropic CEO 预言“软件工程将被AI终结”。事实上，这是关于技术范式转移时，对既有商业模式彻底失效的恐惧。 没有人知道18个月后的行业会变成什么样。追觅的激进与硅谷的焦虑，某种程度上也是互为镜像：都在试图用一种极端，去对冲另一种极端。或许，在一个增长总体停滞的年代，先把自己推向极限的风险，可能比原地停滞还要小一些。
当地时间4月29日，追觅AURORA手机在美国硅谷发布会上亮相。影像方面，实现全焦段2亿像素、全焦段LOFIC技术、3D空间建模照片；通讯方面，实现360°环绕天线、自研AI通信优化算法、全时信号引擎等技术；追觅AURORA AIOS还打造了原生 AI 系统，实现智能终端从 “执行命令的工具” 向 “主动服务的伙伴” 演进。此外，AURORA手机正按640亿元人民币（约合100亿美元）的估值，推进新一轮融资。
36氪获悉，美西时间4月28日，魔法原子在硅谷举办全球具身智能创新大会（GEIS）落幕。会上发布自研世界模型Magic-Mix、灵巧手MagicHand H01及旗舰人形机器人MagicBot X1。大会上，公司首次对外披露魔法原子的长期营收目标：到2036年，公司将向140亿美元营收规模迈进，并宣布未来五年将持续投入10亿美元，打造面向机器人二次开发的专属生态
36氪获悉，美东时间4月27日，追觅硅谷发布会启幕。发布会首日，追觅星空计划亮相产品“火箭车”——Nebula NEXT 01 JET Edition。该车搭载专属定制的双固体火箭助推系统，可实现150毫秒瞬时响应。
今日，追觅科技宣布，将于2026年4月27日至30日（北美时间）在硅谷举办以 “DREAME NEXT” 为主题的全球发布会周。活动为期四天，覆盖智能汽车、智能家电、智能手机及硬件、个护等业务矩阵，集中呈现追觅科技在AI驱动、具身智能、仿生交互等下一代技术方向的最新突破，展现完整的“人车家”智能生态。据了解，这是硅谷历史上首次迎来中国科技企业的专属发布会周。
“Punggol”，是一个位于新加坡东北部的新区，它有一个可爱的中文名：“榜鹅”，读起来，确实像某种动物的叫声。 Punggol其实是马来语，翻译过来，是指用木棍敲打果树，把果子打下来。 而现实中的榜鹅镇，相当长一段时间，都被大片大片森林覆盖。当新加坡乌节路的写字楼一栋栋拔地而起时，榜鹅还是一片蛮荒之地，即使现在，新加坡本地人告诉我，“有人在丛林中看到过狮子”。 不过，如今的榜鹅，有的不仅是密林与野兽的传说，设在此地的榜鹅数码园区(Punggol Digital District, PDD) 是新加坡新晋的科技创新聚集地。 就在4月初，中国自动驾驶科技公司文远知行与Grab宣布，在新加坡榜鹅地区启动自动驾驶出行服务公开运营，这也是新加坡首个在住宅区部署的自动驾驶公共出行服务。 去年底，我曾在榜鹅实地看到过文远知行的Robotaxi GXR Ai.r，紫红色渐变外观的七座车，在榜鹅灰白色的组屋群中十分显眼，试点期间，当地居民可以通过申请试乘Ai.r，车上空间很大，即使拿着行李箱也没问题。 文远知行的Robotaxi GXR Ai.r；作者拍摄 榜鹅区域的发展阶段，恰好满足新兴技术落地的要求，因为是新区，这里的居民更年轻，对科技的接受程度也更高。 就拿文远知行的自动驾驶来说，初期试点时，榜鹅的人流与路况不会像市中心那样过于复杂，但榜鹅也具备完整的生活配套，组屋社区、地铁站、写字楼，Robotaxi GXR得以在这样的真实环境下，验证技术可行性。 “新加坡政府要把榜鹅发展成一个AI driven（驱动）、AI focus（聚焦）的区域，自动驾驶就很符合这里的AI narrative（叙事）。”陪同我的文远知行工作人员谈到。 你可以把这里想象成新加坡的硅谷，同样是在蛮荒中开辟一块创新之地，榜鹅的动作迅速，自2018年起，新加坡政府就联合工业巨头裕廊集团，着手筹建榜鹅数码园区，第一阶段工程在2024年落地， 预计整个项目将在2026年完成。 在招商层面，园区除了招揽新加坡企业入驻外，也希望引进更多跨国企业，首批四家跨国企业中就有中国企业的身影。 相关资料显示，这四家企业分别为提供智慧生活方案的台达集团新加坡子公司Delta Electronics Int’l (Singapore)、机器人技术公司Boston Dynamics、网络安全公司Group-IB以及来自中国的区块链公司万向（Wanxiang）。 在硅谷的产业构成中，诸如斯坦福等高校的存在必不可少。毗邻榜鹅园区的，则是新加坡第五所公立大学——新加坡理工大学 (Singapore Institute of Technology) 的校园，为了让产、学合作更紧密，在园区设计上，也通过廊道互通的方式，将榜鹅园区与新加坡理工大学二者“无缝”连接起来。 新加坡理工大学 (Singapore Institute of Technology) 的校园；作者拍摄 新加坡数码发展及新闻部 (MDDI) 数码政府副常任秘书沈丰吉 (Sim Feng-Ji)，向我们介绍了新加坡政府对榜鹅的规划，在他的演示文档中，榜鹅的定位是“Singapore’s First Smart Town（新加坡首个智慧小镇）”。 所谓“智慧小镇”，是指园区背后依托的核心系统采用开放智能平台（Open Digital Platform）技术，通过传感器、数字平台，园区得以实现数据可视化、设备实时监控、AI节能等，同时园区倡导可持续理念，设置了屋顶太阳能板发电、雨水净化灌溉、 厨余垃圾转化为肥料等多种绿色设施，都体现了新加坡发展绿色城市的理念。 新加坡对于发展人工智能的决心可见一斑。2026年2月12日，新加坡总理兼财政部长黄循财在发表财政预算案声明中时谈到，新加坡将启动新的人工智能发展愿景（AI Missions），率先推动四个关键经济领域的人工智能转型，即互联互通、先进制造业、金融和医疗保健。 为落实相关计划，新加坡政府还将成立由黄循财领导的全国人工智能理事会（National AI Council）。黄循财强调，在变革的世界中，新加坡能否成功，取决于如何运用新科技，而人工智能是其中最关键的一环。 不过，对于人口只有600万人，面积还不到北京朝阳区两倍的新加坡来说，发展人工智能，最重要的优势，是对人才的吸引力。 包括Meta、OpenAI、Google等全球顶尖科技公司，均在新加坡设有规模不小的分部，中国有不少赫赫有名的AI公司选择迁居新加坡发展业务，比如今年刚刚被谷歌收购的中国AI初创公司Manus。 Manus在新加坡的办公地址，位于市中心Funan商场旁的一家WeWork里，这里经常能遇到讲着中文的华人面孔。工作环境和国内没什么不同，负一层能吃到不到5新币（不到30元）的吉野家和麻辣烫，4楼就有纯K。 对于迁居而来的中国员工来说，除了常年高温潮湿的气候，在生活习惯上几乎可以无缝切换。 从新加坡政府的视角，对于创新企业来说，找到一个人才宜居、且能够方便抵达的地方，相当重要。 “你要在全世界找一个中国人、美国人、欧洲人，都愿意来的地方，这种选择真的不多，新加坡就是其中之一。”沈丰吉对我们说。 新加坡数码发展及新闻部 (MDDI) 数码政府副常任秘书沈丰吉 (Sim Feng-Ji)；作者拍摄 而对于这样的高新企业，新加坡政府也会协助他们落地发展。 “（我们）像一个班级的老师，要照顾班上每一个同学的需求。”沈丰吉笑着比喻道。