中国物理AI大突破：登顶全球开源榜

物理AI，正在成为2026年全球人工智能最关键的赛道，也是未来之争。

大模型用了三年时间把“会说话、会思考、会工作”推到极致，但当行业开始追问“模型能不能走进真实世界、能不能动手”时，一扇新的大门被推开。

Google DeepMind于2026年7月30日发布Gemini Robotics 2，基于Gemini 3.5 Flash的“具身推理”大脑ER 2，试图让机器人“边看视频边想下一步”。近期，OpenAI GPT-6引发行业热议，推理、编程与多模态理解能力再度突破，把通用智能的天花板又推高了一截。

而Robocurve的一次实验，又将“大语言模型是否能在真实世界中行动”这个问题摆在了台前。该实验将GPT-6 Astra部署在真实机械臂上，在20次“积木放入碗”任务里，GPT-6 Astra完成19次，而Claude Fable 5.1仅完成8次。

这次实验表明，基座模型能力大幅提升之后，也可以在具身任务上取得可观的表现。

但顶尖大语言模型在具身操作上仍有鸿沟。Robocurve同一套测试的另一面很说明问题：在“蓝色拼图块对位插入凹槽”这种毫米级精细任务上，GPT-6 Astra的成功率从95%掉到10%。

大模型积累的通用理解，可以跨越“看懂”到“粗动作”的鸿沟，却仍在“精细接触、精准插入”面前止步。

这正是全行业共同的瓶颈，也是后来者真正的机会窗口。