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        <title>精灵G2 on AI</title>
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        <description>Recent content in 精灵G2 on AI</description>
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        <lastBuildDate>Mon, 02 Nov 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.programnotes.cn/tags/%E7%B2%BE%E7%81%B5g2/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
        <title>AI日报 2026-11-02：DeepSeek 开源 Super-agent 双层架构，智元 6 台 G2 进便利店连打 24 小时</title>
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        <pubDate>Mon, 02 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
        
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        <description>&lt;img src="https://ai.programnotes.cn/img/ai/AI.png" alt="Featured image of post AI日报 2026-11-02：DeepSeek 开源 Super-agent 双层架构，智元 6 台 G2 进便利店连打 24 小时" /&gt;&lt;h2 id=&#34;1-deepseek-开源-super-agent-原型router-负责对话worker-在隔离会话里并行干活&#34;&gt;1. DeepSeek 开源 Super-agent 原型：Router 负责对话，Worker 在隔离会话里并行干活
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;DeepSeek Harness 团队以 MIT 许可开源了编码智能体原型 dsh-superagent v0.1.0，把&amp;quot;一个会话干到底&amp;quot;的智能体拆成两层：Router 层与用户对话并分派任务，Worker 层在隔离会话中并发执行。团队给出的理由很朴素——人只能同时跟踪 3 到 5 个活跃会话，所以需要改变的单位是会话，而不是模型能力；常驻智能体需要的是线程。该原型作为 DeepSeek Harness 的插件包在用户本机运行，面向单个 GitHub 仓库，可监听 GitHub 与可选的飞书请求并自动生成并行工作的 Ticket。运行环境要求 Node.js 22.19+ 或 24+、git 2.32+、Python 3.8+、tmux 与 GitHub CLI 2.48+；主动工作受授权控制，分 off、observe（默认）、auto 三档。团队说明异步任务机制已在 DeepSeek Harness 中实现但尚未默认开启，这个插件用于验证技术路线，并非正式产品。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;同日发布的官方英文版文章透露了另一半信息：DeepSeek 认为自己在 Agent 产品上已有一流的模型、算法、基建与研究员、工程师，但优秀产品经理和设计师数量远远不够，产品部正在招人。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;值得关注：这次开源的重点不是模型，而是任务调度原语。&amp;ldquo;会话&amp;quot;是人机交互的天然单位，却是自动化执行的最差单位——它把状态、上下文和失败恢复耦合成一个黑盒。Router/Worker 加 Ticket 的组合，本质是把智能体从&amp;quot;聊天对象&amp;quot;改造成&amp;quot;可排队的工单系统&amp;rdquo;，这也是 GitHub、飞书这类事件源比聊天框更适合做入口的原因。三档授权（默认只看不动）比&amp;quot;全自动&amp;quot;更能解释给企业听。反过来说，招产品经理这条信息比架构图更值得留意：它承认当前瓶颈已从模型能力转到产品形态。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;2-智元把-6-台精灵-g2-放进真实便利店连打-24-小时全程直播&#34;&gt;2. 智元把 6 台精灵 G2 放进真实便利店连打 24 小时，全程直播
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;11 月 2 日 10 时，智元启动&amp;quot;机器人打工不能停&amp;quot;24 小时便利店挑战，6 台精灵 G2 以&amp;quot;试用期员工&amp;quot;身份进入真实营业的门店，承担迎宾接待、咖啡制作、熟食服务、取货补货、桌面清洁五类任务，直播持续到 11 月 3 日 10 时，横跨午晚高峰、深夜独自值守与清晨备货四个班次。技术底座是 GO-3 基座模型与 Genie Master 具身 Agent 框架：GO-3 用自研的具身原生架构 WRAM 把理解、预测与动作统一建模，Genie Master 负责长程任务组织、进度维护、结果检查与异常后的中断续接。智元称这套系统不依赖人工示范与调试，能在真实场景中自主定位失败原因、调整策略并沉淀经验，即 10 月 27 日发布的&amp;quot;无人在环&amp;quot;Physical RSI。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;对照组就在四个月前：2025 年 3 月红旗连锁宣布联合外部机器人公司研发无人售货系统，16 个月后以&amp;quot;未达到大规模商业化落地标准&amp;quot;终止，实验室上万次调试在真机上被凝水玻璃瓶、频闪加反射的灯光、宽度不足 1.2 米的过道同时击穿，单台零售机器人硬件成本约 70 万元起。智元自己也在泼冷水——10 月 29 日创新日披露累计下线突破 2 万台、全球份额约 43%、上半年营收近 20 亿元，彭志辉同时给出新指标 Worken（活跃机器人数×自主工时×产出效能比），并直言&amp;quot;生产了多少台机器人，不等于真实世界多了多少生产力&amp;quot;。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;值得关注：验收标准正在从&amp;quot;能不能做&amp;quot;换成&amp;quot;能不能连续做&amp;quot;。发布会视频可以重拍，24 小时直播不能，深夜无人值守与高峰拥堵会替所有人把参数表打回原形。用透明度换信任也是可定价的策略：失败了所有人都看见，但换到的是&amp;quot;部署态&amp;quot;的入场资格。需要泼的冷水同样明确——24 小时不证明商业模型，单机成本、远程接管频率、跨场景复制的边际成本都不会出现在直播画面里。若 11 月 3 日收工时它能交出连续作业时长与异常恢复次数的完整日志，这份数据比任何一段演示都值钱。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;3-路透上半年-322-笔935-亿元钱正从造身体流向造大脑&#34;&gt;3. 路透：上半年 322 笔、935 亿元，钱正从&amp;quot;造身体&amp;quot;流向&amp;quot;造大脑&amp;quot;
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;路透社 11 月 2 日报道，2026 年上半年中国具身智能企业完成 322 笔融资、总额 935 亿元人民币（约 130 亿美元），为去年同期的 5 倍，资金重心明显从本体制造转向机器人智能。硬件变便宜之后，估值锚点移到了控制机器的 AI 大脑：X Square、Galaxea、Spirit AI 三家专注&amp;quot;大脑&amp;quot;的公司估值均约 30 亿美元。投入方式很直接——Spirit AI 雇佣约 1000 人专门记录日常生活与工业动作；蚂蚁旗下 Robbyant 用 16 万小时素材训练（含 5 万小时人类引导操作），在 17 个品牌、20 种机器人构型上验证同一套软件，机器人已进入上海两家药店处理订单；宁德时代称 Spirit AI 机器人在其中州工厂参与电池包测试，柔性线缆插入成功率超过 99%。人才价格同步跳涨，优必选为 AI 模型首席科学家开出最高 1.24 亿元总包；宇树也配置了约 30 名研究员专攻物体在现实世界中的运动规律。机器人顾问 Georg Stieler 的判断是，中国最强的一批机器人创业公司已成为&amp;quot;可信的竞争对手&amp;quot;。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;逆风也写在同一天的版面上：先进芯片受出口管制，IPO 通道因估值虚高而收紧（上交所已终止环动科技科创板审核）。经济日报同日评论以宇树为例列出三重落差——滚动市盈率 465.22 倍对通用设备制造业均值 38.54 倍、三季度营收 6.65 亿元（+69.93%）而归母净利 1.13 亿元（-17.37%）、研发投入 1.27 亿元（+249.58%）占营收 19.10%；上半年融资 934 亿元的同时，近两个月折价转让频发。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;值得关注：路透这篇的隐含判断是&amp;quot;中国的比较优势是可训练的场景，不是算法&amp;quot;。聊天模型可以吃互联网文本，机器人要学会抓取、插线、搬箱，只能吃真实产线数据——工厂、仓库、药店正是稀缺的那部分语料。这也解释了资本为何愿意给&amp;quot;大脑&amp;quot;公司 30 亿美元估值：它们买的是数据管线的排他性。但两个风险同时成立：一是若下半年折价转让继续扩散，935 亿元会从&amp;quot;热度&amp;quot;变成&amp;quot;堰塞湖&amp;quot;；二是芯片管制卡住的恰是训练与推理的算力上限，数据优势未必能线性兑换成模型优势。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;4-泰山上的机器人考试39-公里3100-级台阶冠军-27-分-26-秒&#34;&gt;4. 泰山上的机器人考试：3.9 公里、3100 级台阶，冠军 27 分 26 秒
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;11 月 2 日，首届 CMG 世界机器人登泰山大赛在山东泰安收官，赛道即经典登山线红门至中天门，全程约 3.9 公里、3100 余级台阶、高差近 600 米，近 90 支赛队参赛，设 4 个正式赛项与 1 项全域机动探路挑战赛。结果：人形机器人竞速赛正赛段（红门广场—斗母宫）智身凌岳队以 27 分 26 秒夺冠，该队同时以 55 分 34 秒拿下挑战赛段（斗母宫—壶天阁）&amp;ldquo;勇闯巅峰奖&amp;rdquo;；足式机器人竞速赛冠军为北京灵翌科技队，用时 43 分 41 秒；足式机器人负重赛冠军是灵锶智能灵狮队，积分 400 分、用时 1 小时 51 分 29 秒；外骨骼机器人助力赛与全域机动探路挑战赛名单后续公布。配套的 2026 中国（泰山）具身智能产业生态展同期举行，110 家企业参展（山东 39 家、省外 71 家、外资 6 家），外骨骼机器人首次独立成区、集聚企业超 50 家；投融资对接会促成 10 家基金机构与 15 家产业链企业达成合作意向，泰安市级政府投资基金已累计投入 2.3 亿元支持 7 个具身机器人项目。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;真正的信息在排位赛：10 月 26 日一场秋雨把石阶泡湿，雷达被水雾糊住，人形竞速因安全直接取消，宇树机器人半程需工作人员辅助带行，&amp;ldquo;宇树机器人被担架抬下山&amp;quot;当日冲上热搜。优宝特&amp;quot;行者泰山 E1&amp;quot;把动态抬腿高度从 20 厘米提到 30 厘米，排位赛最快净用时 51 分 08 秒（普通人需 1.5 至 2 小时），四足机器人最高速度 3.7 米/秒。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;值得关注：这类野外赛事的价值不在名次，而在把实验室参数放进不可控环境里做压力测试——湿滑、逆光、连续陡阶、通信盲区，正好是山地救援与电力巡检的真实工况，&amp;ldquo;摔倒本身就是测试的一部分&amp;quot;是本次最诚实的一句话。对产业侧更值得记的是组织形式：赛事+110 家展会+基金对接会的组合，把招商、订单与技术验证压缩进三天，这是地方在具身智能上从&amp;quot;建平台&amp;quot;转向&amp;quot;补产品&amp;quot;的范式。判断这类赛事的成色，只需看赛后有多少队伍愿意公开失败日志与真机数据。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;5-semianalysis-发布-gdpx-基准11-个专业领域最强模型只拿-12&#34;&gt;5. SemiAnalysis 发布 GDPx 基准：11 个专业领域，最强模型只拿 12%
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;SemiAnalysis 联合 14 家专业强化学习环境伙伴推出 GDPx 基准，覆盖芯片设计、网络安全、生物、金融、法律、量化交易、RSI、硬件设计、材料科学、对齐与软件工程 11 个领域，目标是成为衡量通用智能体能力的最佳基准。结果显示，表现最好的模型在该基准上仅得 12%。Google CEO 桑达尔·皮查伊在 X 上回应称&amp;quot;很高兴看到高质量、仍有提升空间的基准测试&amp;rdquo;，并顺带提到 Carbon 的成本曲线。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;值得关注：这个数字是给&amp;quot;智能体已能替代专业工作&amp;quot;叙事的一次冷水。12% 意味着前沿模型在跨领域、多步骤、有真实交付物的任务上仍处在早期——注意 GDPx 测的是&amp;quot;完成一份专业工作的产出&amp;rdquo;，不是选择题正确率或代码单测通过率，这类任务没有标准答案可背，也无法靠检索绕过。同时要读两层结构：基准由一家研究机构联合 14 家 RL 环境供应商搭建，环境方的商业利益与&amp;quot;哪些任务被计入&amp;quot;直接相关，因此横向排名需谨慎；而皮查伊的公开点赞与同日 Anthropic、OpenAI 的融资口径收缩放在一起看，更像是产业界在为&amp;quot;能力仍需时间&amp;quot;提前准备叙事——承认差距，比继续推销通用智能体，更有利于下一轮估值谈判。&lt;/p&gt;
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