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AI 运动教练常见的一大惯性思考是将教练价值理解成“看动作，纠动作”，仿佛真人教练最重要的能力是用眼睛看动作是否标准，于是 AI 也应该长出一双“眼睛”，通过摄像头、姿势识别和动作分析，但实现难度很大。相比之下，Runna 切入的并不是“即时动作纠错”，而是训练规划。后者看起来不那么酷炫，但它是一种更长期的、对训练过程的持续把控，更接近教练服务里的“战略大脑”。,💡 国家广电总局推动真人短剧精品化发展，平台加大扶持力度。,Fitbod应用商店海报|图源:点点数据

匿名模型 Owl Alpha 冲进前五，周调用量达1.15万亿Token，环比上涨29%。据OpenRouter介绍，该模型是面向Agent（智能体）工作流的高性能基础模型，支持工具调用、长上下文、代码生成、复杂指令执行以及百万级上下文。,此外，运营商在模型调优、工具链丰富度、开发者社区运营等方面，相比头部云厂商仍有明显差距。他们的Token套餐往往只是“算力通道”，缺乏深度的模型优化和应用场景闭环。,全球范围内，英伟达、Google DeepMind、Figure、Physical Intelligence 等科技企业都在推动 AI 从“语言模型”向“视觉—语言—动作模型”演进。国内政策层面，“人工智能+”行动、“人工智能+制造”专项行动、人形机器人与具身智能标准体系等密集出台，也标志着 AI 正从模型竞赛进入产业落地、场景应用和物理执行的新阶段。,🛡️ 通过“求真卡”功能引导用户获取事实真相,📊 实验表明问答对训练优于传统OCR转录方法

也正因如此，当我们看到一款名叫 Runna 的跑步训练 App 在短短4年时间内做到500万美元月内购收入，并在去年被全球最大健身社区 Strava 收购时，会格外感兴趣。同样是把“运动教练经验做成产品”，多数项目停留在了 Demo 阶段，为什么是 Runna 率先跑了出来?,B 是 Behavior，行为决策。物理 AI 不能停留在识别层面，关键是要能完成任务。公司开发的Behavision 空间智能大模型已完成国家网信办生成式人工智能服务备案。我们通过大模型和行为引擎，强化系统对复杂任务的拆解、推理和规划能力。比如从“整理桌面”这样一个指令出发，系统要能够识别物体、判断位置、规划顺序、生成动作，并根据执行结果进行调整。,热闹是他们的，我什么也没有——这句话放在2026年的“一人公司”浪潮中，或许再贴切不过。当无数个体创业者怀揣着“AI赋能、单人年入百万”的梦想冲进赛道时，一个略显讽刺的现实渐渐浮出水面:真正在这场热潮中赚得盆满钵满的，并非那些在一线打拼的OPC创业者，而是向他们售卖“梦想方法论”的培训机构和社区运营者。,Fitbod应用商店海报|图源:点点数据,运动本身已经足够反人性了，如果 AI 教练最终需要你支起三脚架、上传视频，再忍受不断纠错带来的挫败感似乎并不太符合逻辑。Runna 的成功经验是，要节约用户的“心智开销”，这其实也是不少运动产品在探索的方向。

理解物理 AI，不是一个简单的新概念，而是人工智能能力边界的一次外扩。过去几年，大模型主要解决的是信息世界的问题，比如写文章、生成图片、理解语义、辅助办公。它让 AI 变得“会说、会写、会画”。但物理 AI 要解决的是另一个问题:AI 如何理解真实世界，并在真实世界中完成任务。吴邦毅举例说，机器人听到“把桌上的杯子放进柜子”，它不只是要理解这句话，还要识别杯子在哪里、柜子在哪里，判断抓取方式，规划运动路径，再控制机械臂完成动作。这背后涉及视觉感知、空间理解、任务规划、动作生成和反馈调整。所以，物理 AI 的核心，是让 AI 从“认知智能”走向“行动智能”。过去 AI 更多是在屏幕里工作，未来 AI 要走进工厂、仓库、商场、家庭、能源站和城市基础设施。,💼 实验室将聚焦三大核心方向：部署前沿AI、培养本地AI人才和推动AI技术普及。,8、OpenAI斥巨资在新加坡建实验室，开启首个海外AI大本营