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        <title>Qwen3.8 on AI</title>
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        <description>Recent content in Qwen3.8 on AI</description>
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        <lastBuildDate>Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.programnotes.cn/tags/qwen3.8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
        <title>国地中心×华为发布全国首个具身智能实训场，小鹏VLA打通中欧，Qwen3.8官宣2.4T参数开源</title>
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        <pubDate>Sun, 19 Jul 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 国地中心×华为发布全国首个具身智能实训场，小鹏VLA打通中欧，Qwen3.8官宣2.4T参数开源" /&gt;&lt;h2 id=&#34;国地中心华为发布全国首个国产化具身智能实训场样板点&#34;&gt;国地中心×华为发布全国首个国产化具身智能实训场样板点
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;7月19日上午，在2026 WAIC人形机器人与具身智能创新发展论坛上，国家地方共建人形机器人创新中心（国地中心）携手华为正式发布全国首个国产化具身智能实训场样板点。该样板点由国地中心对全国首个异构人形机器人训练场&amp;quot;麒麟训练场&amp;quot;升级改造而来，依托国产算力底座，搭载全球领先的具身智能VLA大模型。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;此前行业里不同品牌人形机器人的训练系统互不兼容，企业测试多款设备需搭建多套场地。实训场打通了不同机型的训练数据接口，工业搬运、巡检、服务类机器人可统一完成高温、雨天、狭小通道等复杂场景仿真训练。同时对外开放中小机器人企业试用名额，初创团队无须自建高额测试场地就能完成产品迭代。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：这是国内首次在&amp;quot;训练场&amp;quot;层面实现多品牌人形机器人的统一接入，标志着具身智能基础设施从&amp;quot;各建各的&amp;quot;走向&amp;quot;国产化底座+统一接口&amp;quot;的标准化阶段。对资源有限的中小具身企业而言，意味着进入门槛被显著压低；而对国地中心和华为而言，这是抢占&amp;quot;具身智能时代的云平台&amp;quot;位置的关键卡位。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;小鹏第二代vla模型打通中国与欧洲目标2027年向海外交付&#34;&gt;小鹏第二代VLA模型打通中国与欧洲，目标2027年向海外交付
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;7月19日，小鹏汽车官宣图灵第二代VLA（Vision-Language-Action）模型实现同一套模型打通中国与欧洲，正加快推进欧洲市场量产适配，目标2027年逐步向海外用户交付。官方称自动驾驶本质是物理AI的问题，世界模型与VLA一体两面，共同提升模型在真实世界中的理解力与行动力；在训练数据不足的海外市场，模型可通过自主生成训练数据加速泛化。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;第二代VLA的核心能力指标包括：重刹减少99%、急加速减少98%、安全接管减少60%、路面障碍物识别能力提升124%、侧后方车辆识别能力提升118%、夜间决策准确性提升96%。技术参数上，1颗图灵芯片有效算力≈10颗Orin-X，算力利用率达82.5%，模型推理仅需80ms，训练数据累计50PB，日均消耗58.8万亿Token。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：VLA模型首次实现中欧&amp;quot;同一套&amp;quot;是物理AI在车载端的标志性突破——传统做法是不同地区训练不同模型，迁移泛化能力弱。小鹏用统一模型+世界模型自主生成数据的方式实现跨区域通用，验证了&amp;quot;物理世界数据可被自生成&amp;quot;这一行业新范式。如果2027年顺利交付，将是中国车企首次以&amp;quot;模型能力&amp;quot;而非&amp;quot;配置能力&amp;quot;为卖点的海外扩张。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;sunday-robotics发布act-2模型陌生家庭叠衣成功率达991&#34;&gt;Sunday Robotics发布ACT-2模型，陌生家庭叠衣成功率达99.1%
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;7月16日（美国时间），美国旧金山湾区人形机器人初创公司Sunday Robotics发布通用物理操作端到端模型ACT-2，应用于旗下轮式家庭机器人Memo。官方数据显示，在785次自主折叠测试中，面对9种训练时未见的衣物类型、多个陌生家庭环境，Memo的零样本叠衣成功率达99.1%（±0.3%）；成功完成的衣物平均质量得分4.72/5，中位耗时2分13秒。Memo还能在衣物散落地面等混乱状态下自主作业，并展现&amp;quot;涌现能力&amp;quot;——被人类中途干扰后能自主恢复。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Sunday同时提出&amp;quot;Solve&amp;quot;评价框架：判断机器人是否真正解决了一项任务，不仅要看成功率，还要同时声明任务覆盖范围，以及部署到新环境需要多少额外数据、示范、微调和人工干预。今年3月公司完成1.65亿美元B轮融资，估值11.5亿美元（约78亿元人民币），由前斯坦福ALOHA项目核心成员Tony Zhao（赵子豪）与Diffusion Policy发明者Cheng Chi（迟宬）联合创立。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：99.1%是家用机器人首次在&amp;quot;陌生家庭&amp;quot;维度上跨过可靠性门槛。家用机器人长期面临&amp;quot;实验室很行、家庭不行&amp;quot;的核心瓶颈，ACT-2的核心突破是泛化能力——让模型在一处学到的能力可迁移到新环境。配合&amp;quot;Solve&amp;quot;评价框架，有望推动行业从&amp;quot;视频炫技&amp;quot;走向&amp;quot;声明式可靠性&amp;quot;——这一点比99%本身更值得关注。1X NEO（2万美元）和Weave Robotics Isaac1（7999美元）今年秋季也将进入家庭赛道，家用人形/轮式机器人商业化窗口已经打开。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;阿里qwen38官宣24t参数即将开源自称仅次fable-5&#34;&gt;阿里Qwen3.8官宣：2.4T参数即将开源，自称仅次Fable 5
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;7月19日，阿里千问团队官宣Qwen3.8即将发布并开源，总参数规模2.4T，自称&amp;quot;可能是除了Fable 5外最强大的模型&amp;quot;，&amp;ldquo;正在以天为单位持续迭代进化&amp;rdquo;。Qwen3.8-Max预览版已率先上线阿里Token Plan、Qoder和QoderWork，开发者可抢先体验；正式版和完整权重将后续公布。Token Plan个人版与团队版均有优惠，低至每月35元起，白天credits消耗限时1折。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Qwen3.8延续阿里Qwen系列的开源策略，覆盖文本、视觉、多模态、智能体等多个方向。值得注意的是，国产开源大模型正进入&amp;quot;周更级&amp;quot;密集发布期：7月17日月之暗面Kimi K3（2.8T参数，100万上下文）已先一步开源登顶前端编码榜；7月19日Qwen3.8接棒；DeepSeek V4正式版也于今日开始灰度，Pro版本SWE-bench 80.6%距Claude Opus 4.6仅差0.2个百分点，输出价格仅为Fable 5的1/57。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：Qwen3.8不是孤立事件，而是与Kimi K3、DeepSeek V4共同构成&amp;quot;国产开源大模型三连发&amp;quot;——三家头部厂商在两周内把开源模型的参数上限、上下文窗口和定价策略全部刷新，海外开发者社区（X、Reddit、HackerNews）已出现&amp;quot;China&amp;rsquo;s Open-Source Week&amp;quot;的说法。当开源模型在多个能力维度逼近闭源前沿，海外闭源厂商的定价护城河正在被快速瓦解。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;商汤sensenova-u1-pro在waic发布原生8k出图告别抽卡困境&#34;&gt;商汤SenseNova U1 Pro在WAIC发布：原生8K出图，告别&amp;quot;抽卡&amp;quot;困境
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;7月18日，商汤科技在2026 WAIC正式发布旗舰级多模态智能体基座SenseNova U1 Pro，定位为&amp;quot;面向长程任务的交付级原生多模态智能体基座&amp;quot;，实现理解、生成与行动能力的深度统一。核心能力包括：原生8K分辨率输出、极致的图文与细节控制、长程Agentic闭环思维、巅峰设计美感。底层核心是NEO-unify架构，将语言理解和视觉生成放在同一套模型中。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;在大会现场，U1 Pro展示了多项高难度任务：交付了一幅4:1超宽画幅的宣纸水墨风东方美学长卷《智会世图》，自然连接起2018—2026年九届WAIC发展历程；在《沙影之刃》创作中自主规划世界观并一次性输出22个连续分镜；将世界杯决赛双方晋级路径、核心球员对位、战术体系、传球网络整合为一张可视化报告图。预览版已开启邀请测试，正式版预计8月上线并推出API。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;U1的开源版（今年4月开源）在GitHub的Star总数已突破8000，6月用户人均日生图量相比5月提升近3倍，反映模型已深度切入真实应用工作流。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：U1 Pro解决的是多模态行业最被诟病的&amp;quot;抽卡&amp;quot;困境——传统文生图模型需要反复生成、人工挑选，创作效率极低。U1 Pro通过&amp;quot;统一基座+长程Agentic闭环&amp;quot;实现围绕一个目标持续理解、规划、执行、检查和修正的&amp;quot;系统级交付&amp;quot;，这一范式与代码领域从Copilot到Agentic Coding的演进路径同构。多模态从&amp;quot;单点式内容生成&amp;quot;迈向&amp;quot;系统级内容交付&amp;quot;，是行业下一阶段的关键拐点。&lt;/p&gt;
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