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锦绣未央

书名:如果我爱你|作者:笑无语|本书类别:古言|更新时间:07:00:27|字数:3896字

A |     越来越多的公司正在涌入具身智能行业。    

原标题:DxOMark公布OPPO Find X5 Pro影像得分;一加 11 Pro渲染图曝光【科技犬】今日晚间,DxOMark 公布了 OPPO Find X5 Pro 的影像总分。OPPO Find X5 Pro 影像总分为 130 分,位列 DxOMark 全球排名第 22 位。         7月17日,极智嘉在2026世界人工智能大会(WAIC)上,正式发布了具身智能领域的业务布局和战略规划,总结来说是“一核双引擎”——“一核”指“一个智能核心”Gravity 具身智能框架,“双引擎”则是指数据引擎和生态引擎。OPPO Find X5 Pro 摄像头主要规格:
  • 主摄像头:5000 万像素传感器,80° 视场,f / 1.7 镜头,OIS,AF
  • 超广角:5000 万像素传感器,110° 视场,f / 2.2 镜头,AF
  • 远摄 1:1300 万像素传感器,45° 视场,f / 2.4 镜头,AF
  • 4K 30/60fps、1080p 30/60fps(测试设置:4K / 30fps)
DxOMark 表示,OPPO Find X5 Pro 在大多数情况下都可以拍摄出不错的照片,相较于 Find X3 Pro,它的色彩渲染更好,动态范围更宽。         极智嘉成立于2015年,是自主移动机器人(AMR)领域的龙头,主要做智能仓储与制造场景,已于7月9日登陆港交所。不管是拍摄照片还是视频,它的细节呈现都很不错。而且拍摄视频时,它的自动对焦快速准确,防抖效果也非常有效。作为机器人领域的新创公司,极智嘉也积极布局了具身智能业务,在今年2月发布了Gino 1通用双臂机器人。

B |          Gino 1是极智嘉首款通用人形仓储机器人,采用轮式底盘加人形上半身设计。此外,DxOMark 称与 Find X3 Pro 相比,Find X5 Pro 的自动对焦更慢、景深更窄,在光线较暗时它的细节丢失也更加明显。这一构型设计背后的逻辑是:上半身像人,数据获取成本更低、质量更高,最能够实现scaling law的目标;下半身用轮子,能效最高、成本最低,也能满足工厂拣货的场景需求。         极智嘉联合创始人、极智嘉具身智能科技有限公司CEO 陈曦介绍,Gino 1已完成内部可靠性验证,预计2026年第三季度开始量产。

C |          陈曦透露,今年至少有千台级别的机器人产出,国内海外都有POC(概念验证)客户,而Gravity 4D模型将根据应用场景适配部署到机器人上。         作为一线的从业者,陈曦表示,无论是中国市场还是海外市场,人形机器人的接受度都非常高。而且与其他超高端机型相比,这款手机还缺少一些关键的功能,比如零快门延迟、有效的 HDR 算法等等,有时在背光场景中进行视频拍摄时还会出现曝光不足的问题。         “拿我们做过的一些物流行业和制造业的客户来说,当前大家在生产力、业务运营效率层面都非常急迫需要去提升。

D | 今日,OnLeaks 与 Smartprix 根据获得的部分图像,带来了一加 11 Pro 的早期渲染图,该机预计为一加 2023 年的旗舰产品。▲ 一加 11 Pro 渲染图 | 图源:Smartprix & OnLeaks渲染图显示,一加 11 Pro 将采用左上角单孔曲面屏,在背面设计则迎来较大变化 —— 后摄模组由前代的矩形变为“半药丸形”。

E | 第二是人员管理层面,整个行业都很缺工人,所以只要有稳定可靠的产品真正能够去解决生产力问题,都会非常受欢迎。从曝光的渲染图来看,一加 11 Pro 后摄模组拥有三个传感器、一个闪光灯以及哈苏的标识,整个模组依旧位于机身左上方。

F | ”          他还透露,极智嘉具身智能公司现在也开始了第一次对外融资,希望更多资本能够加入到极智嘉积累下来长期的竞争力中,在具身智能的浪潮中分一杯羹。         从拣货场景开始          让人形机器人一下子变得很聪明,什么事都能干,这不现实,也不是技术的规律。Smartprix 表示,一加和哈苏的合作并非营销噱头,他们会继续合作并开发更好的相机。此外,一加 11 Pro 预计将搭载骁龙 8 Gen 2 处理器。以极智嘉为代表的机器人公司,当下都是从某一细分场景切入,以技术和业务进行双轮驱动。注:以上综合资讯来源IT之家返回搜狐,查看更多责任编辑:

。         极智嘉优先选择的场景是——仓储拣货。在WAIC 2026展馆内,极智嘉也展出了Gino 1的作业情况:它可以从框中抓起一个布玩偶,然后转身移动,将之放到左后方的另一个框子里。         与自动驾驶发展早期面临的困境类似,当下具身智能迭代的核心瓶颈也是数据,而场景的选择不仅决定了业务是否能实现商业的转化,也在很大程度上决定了模型迭代的空间。         “稳定的抓取能力是操作任务里最核心的环节,在仓库里既有高频场景,又有可迁移的数据能力,这是一个非常真实的场景和接近商业闭环的选择。”陈曦表示,仓库里有数百万种SKU,且日常生活中都会涉及,在仓库里把大脑练好、把硬件抓取能力练好,这样的能力能够无缝平移到商业场景和生活场景当中去。

G |          极智嘉具身机器人团队负责人董芹鹏则介绍,极智嘉选择拣货场景作为物理AI落地的平台,不仅仅因为极智嘉本身是物流仓储龙头企业,更因为这个场景中非常多的挑战,能为具身机器人模型、本体去提出一些非常高level的标准,为之后的其他落地场景提供基础。

H |          对于拣货场景的作业,极智嘉系统性提出了“3R”标准——Range、Rate和Reliability,即识别的范围、成功率和效率。         在Range方面,仓储场景的特点是有海量SKU,一些大型仓库的SKU甚至能够达到百万级,这会对机器人的识别、操作带来非常大的挑战,而极智嘉覆盖了鞋服、医药、生活、食品、工业品、药品等品类,所有物品都可以靠Gino1完成。         效率则包含了两个层面,一是Gino1的单一效率,从识别效率到整个人形机器人运动的规划都非常高效,除此之外,极智嘉交付给客户的并不仅仅是孤立的机器人,而是完整的解决方案——依托于背后的云端调度系统,可以协同多机调度完成整个任务协同,多机配合。

I |          可靠性层面,也涉及到单机可靠性和corner case的解决能力,要提供稳定的机器人平台使用和开发服务,并在高强度的捡货场景中进行连续不断的作业,而且应对捡货场景中的corner case,也要识别、理解甚至处理。         值得一提的是,Gino 1采用三指灵巧手设计。这一选择直接来自场景端的真实考量:          两指灵巧手寿命基本达标但覆盖不了百万级SKU,五指灵巧手成本高且寿命仅30万至50万次,只有三指则在操作灵巧性、SKU覆盖和可靠性寿命之间取得了平衡,补齐了人形机器人在落地过程中“最后一块寿命的短板”。         做具身智能解决方案专家          既做了人形机器人Gino 1,又发布了Gravity 具身智能框架,极智嘉在具身智能领域的业务边界却不拘泥。此次极智嘉还推出了GINO ECO开放生态计划——          向具身模型公司与高校开放高可靠、低成本的Gino 1硬件平台与全套训练部署工具链;          联合各行业龙头客户共同探索创新场景应用,将前沿智能与真实业务流深度绑定;          携手互补性硬件企业:协同打造端到端全域具身工作流。         “(目前)很多国内或者是全球优秀的做大脑和本体的公司,但是大家都停留在demo的状态,离产业太远了。本身极智嘉有这样产业应用的基础,我们也希望能贡献出来这样的应用场景,自己有场景应用的Know-How,自己有全球布局的商业的网络和服务的体系,把无论做大脑还是做本体的伙伴集中到一起,我们作为具身智能解决方案专家的角色,把整个解决方案交付给客户。

J | ”陈曦表示。         对行业高度开放的背后,源于极智嘉对产业现状的三个判断:一,技术路径尚未收敛,封闭即是自缚;二,场景是最好的试炼场,场景定义硬件;三,具身智能是一场长跑,不是冲刺。

K |          陈曦表示,从整个产业上来看,尤其在很多大型工业场景中,单独把机器人做好或者把大脑做好是远远不够的,这就是为什么极智嘉提供的不仅是机器人,也包括机器人的集群系统。

L |          “无论机器人做到多么聪明的程度,一些corner case不是机器人百分之百能解决的。解决不了还得用人,客户就会抱怨。

M | 怎么解决这个问题?还是需要大量机器人真正地产业化,背后再有一套更聪明的调度系统,让机器人协同起来。”          他介绍,像极智嘉这样的公司已经有产业基础和十年积累的经验,能够让背后这套调度的系统把人形机器人、物流机器人和无人拣选工作站以及人,都统一在大的系统下进行调度,这样才能真正助力客户实现有序的智能化升级。         除了分拣,在仓库物流中,还包含打包、搬箱等,基本可以替代整个仓库里百分之三四十的人工,极智嘉将按照整个无人仓的流程做技术开发,逐步实现整个仓库的无人化。

N |          但正如陈曦所说,真正的无人仓库,仅仅做好每个环节的无人化是不够的,还需要统一的大脑调度,把不同类型的机器人在业务流程上协同到一起,能够真正地应对异常场景,保证生产效率,这并不容易。         “我们有远程接管的方式,这会帮助我们收集到长尾问题,让后续模型的迭代能够持续提升。这也是从机器人层面到系统层面的一个完整解决方案,能够保证这套系统持续迭代升级。

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