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截至 2026 年 7 月 1 日，IT 桔子独角兽数据库信息显示，中国共有 517 家在榜独角兽企业，总估值约 2.39 万亿美元。从估值结构看，呈典型的金字塔分布——57.3% 集中在 10 至 20 亿美元区间，30.8% 在 20 至 50 亿美元，50 亿以上 62 家（12.0%），其中 500 亿美元以上的超级独角兽仅 5 家：
蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波，把这块最难的拼图拍上了桌：LingBot-VA 2.0——行业第一个具身原生预训练模型。所谓「具身原生」，一句话说清楚：不是拿现成的数字世界模型做嫁接，而是从数据、训练目标到模型架构，每一层都为「机器人在物理世界干活」而生—
今天分享一家很新的公司，Mecka AI，Mecka AI 是一家给机器人公司提供训练数据的公司。更具体一点，Mecka AI 做的是“人类动作数据”。也就是说，Mecka 做的事情很像“机器人时代的 Scale AI”。
今天的原力灵机开发者大会上，这家公司就把新一代具身基础模型DM0.5端上了桌。 往前，它能接住数据飞轮；往后，它连着开发者平台与真实场景，可以说是后续一切落地动作的底座。
来自浙江大学 APRIL 实验室、快手主站技术部和清华大学的研究团队提出了 MobileForge，试图把手机 GUI Agent 的适配过程变成一个 “无标注、自探索、自反馈、自优化” 的闭环系统。
本文是北京大学彭宇新教授团队联合福州大学柯逍教授团队在细粒度多模态动作质量评价领域的最新研究成果，相关论文已被 ICML 2026 接收为 Spotlight，并已开源。真实世界中的多模态数据往往并不完整。在动作质量评价任务中，视频、光流、音频等模态能够从不同角度描述动作执行过程，但在实际采集时，传感器故障、环境噪声、隐私限制等因素都会导致模态缺失。
朋友向她推荐了字节旗下的扣子。今年3月起，朋友就用扣子自动盯盘、分析、复盘，生成每日投资日报。在她看来，扣子之所以适合投资人，关键在于接入了同花顺、中金、广发等多个数据源，再配合定时任务，能把投研中大量重复、连续的工作沉淀为固定流程。
6 月 30 日，深度机智团队发布论文 Human-as-Humanoid。他们在自研拟人机器人 PrimeU 上，实现了完全没有目标任务真机示范数据的情况下，仅凭从人类视频中转换而来的动作监督，零样本完成了倒水、放环、装袋、叠杯等复杂真实操作任务。
但2026年春招里，她一口气投递了两百多家企业的市场、品牌岗，其中不乏头部互联网公司和4A公关公司，支撑她跨界的底气，是AI工具。改变始于2025年的一段外企实习。当时主管交给她一项任务：对全国3000家线下门店的销售数据做透视分析，输出用户画像报告。放在以前，纯文科背景的她根本接不住这样的需求，但那次她一边找行业案例参考框架，一边对着ChatGPT和Claude边问边学，
有一款 AI 录音器就是这么干的。它叫 Memoket，是这两年扎堆冒出来的 AI 录音硬件里的一个——自带麦克风、电池和 App，一台能独立干活的设备。可它跟你的 Apple Watch 之间，没有半点数据往来——却专门做了个支架，只为把自己牢牢固定在 Apple Watch 旁边。