184: 与陈哲的「具身季报26Q3」：Astra冲击后，通用模型会吃掉Robotics吗？

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2026 年 Q3，具身智能领域最有冲击力的变化，来自一个通用模型：9 月初 OpenAI 发布 GPT-6 Astra 后，具身从业者们发现，Astra 不只理解任务、拆解任务，还能输出机器人末端执行器的位姿，完成了本该属于 VLA 等物理 AI 模型的部分工作，而且还做得很不错。

在部分测试中，直接把 Astra 当做策略模型（VLA、WAM 等都是机器人上的策略模型类型）的成功率已超过了一些专门为机器人任务和物理世界操作训练的具身模型。

这动摇了数字世界 AI 和物理 AI 的边界，也引发了一个灵魂拷问：

GPT、Fable 之类的通用模型是否会吃掉 Robotics？

同时已经发生的事实是：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Kimi 等多数通用前沿模型公司都正酝酿进入 robotics。

除了 Astra 冲击外，本期具身季报还关注以下 4 个行业进展和事件：

AMD 拟以 82 亿美元收购 World Labs
宇树 IPO 及连锁反应
有可能大幅压缩部署成本的 “上下文学习”
美国 FCC 实际禁止了新型号的中国机器人进口

对一些人来说，Astra 的变化已经撼动了独立的具身智能公司的发展叙事和估值逻辑。至少，现在到了重新思考物理 AI 与通用 AI 边界的时刻。

本期嘉宾：
陈哲，Alphaist Partners 创始合伙人
本期主播：
程曼祺，晚点科技报道负责人

本期剪辑：Nick

时间线跳转：
-Astra 冲击：通用模型越过虚实边界
02:53 Q3 Top 5 进展或事件：Astra、World Labs 被收购、宇树 IPO 及连锁反应、上下文学习、FCC 禁令
04:51 GPT-6 Astra 从规划层走向机器人策略

图注：在相同机械臂和测试条件下，RoboCurve 让 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Fable 5 同样输出到位姿，比较了它们的任务完成率与调用成本。
在“积木放进碗里”任务中，Astra 20 次成功 19 次，完成率为 Fable 5.1 的 2.4 倍，单次成本约为其 43%；在更精细的拼图插入任务中，Astra 与 Fable 5.1 的完成率同为 10%，Astra 成本更低。

12:56 IROS 晚宴上的 “降临派” vs “拯救派”
17:42 Astra 的三种用法：充当策略模型、监督纠偏策略模型、充当具身研究员（Physical RSI）
26:54 Astra 的能力从何而来？它们使用了何种特殊数据？
37:37 中国通用模型公司全面进入 Robotics
39:28 具身创业公司的自留地：接口、闭环、硬件与垂直场景

-AMD 拟以 82 亿美元收购 World Labs：Neo Lab 的一次定价
45:17 World Labs 被收购：明星世界模型公司的一种结局
46:53 收购 SceniX，发布 Atlas，收购前的具身相关进展
54:04 “没见过神迹的人是不相信的”：Frontier Lab 与机器人从业者的认知断层

-宇树上市与具身智能的金钱游戏
56:24 宇树 IPO：从 4400 亿到 1700 亿，估值锚如何变化？
58:04 Astra 之后，宇树硬件本体的价值反而增强
01:01:51 具身 IPO 集体暂缓，和市场期待错位

-上下文学习，一个加速 “落地” 的好消息
01:11:21 上下文学习（ICL，in-context-learning）：数秒到数分钟的视频示范，免去数小时乃至数天的后训练
01:17:49 GEN-1.5 与 S1 的 ICL 实现有何不同
01:19:43 其他具身进展：DYNA 2.1、Gemini Robotics 2
01:23:39 Google 与 Optimus，当经验成为包袱

-FCC：应对风险的方式之一是产能出海
01:29:24 FCC（美国联邦通信委员会）新政策限制哪些机器人？
01:33:26 短期美国仍可买进口中国旧型号机器人，长期的解法可能是产能出海
01:36:50 Q4 展望：Physical RSI、通用模型公司入场与组织重塑

01:42:11 连点成线：延伸推荐

往期 AI 季报：
183 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q3」：Muse 引爆个人助理、Astra 进入机器人、OpenAI 收入猛增
 「AI 季报 26Q3」图文版
171 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q2」：从 coding 到 RSI，强者愈强的未来？
「AI 季报 26Q2」图文版
156 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q1」：OpenClaw、OpenAI vs Anthropic 的三重对阵、自进化
 「AI 季报 26Q1」图文版

其它相关往期节目：
180 期：具身智能的金钱游戏：进展难测、收入催熟与 IPO 竞速

本期提及的研究和文章：
Anthropic 7 月上旬发布的文章：Claude Plays Robotics
在 RoboDojo 任务集上对比了 Astra 和 GPT-5.5、π0.5 等模型的表现：An Unexpected Robot Policy: Early Evaluations of GPT-6 Astra on RoboDojo and Beyond
RoboCurve 的 GPT-6 Astra 机器人操作测试
 RoboCurve 的 GPT-6 Astra 与 MolmoAct 2 双臂机器人操作实机对比测试（StationeryBench）

附录：本期节目中出现的一些技术概念和机构

IROS：智能机器人与系统国际会议，是机器人研究领域的重要学术会议。
RoboDojo：面向机器人操作策略的开放评测环境，包含仿真与真机任务。本期提到的研究用它比较通用大模型与专用机器人策略的表现。
Physical RSI：把递归自我改进延伸到物理世界，让模型参与搭建仿真、生成资产、训练和修正机器人策略，再将结果部署回真实硬件。
MuJoCo：由 Google DeepMind 维护的开源通用物理引擎，常用于机器人、强化学习和模型控制中的关节与接触动力学仿真。
Isaac Gym：英伟达推出的 GPU 加速机器人强化学习仿真环境，可并行运行大量环境以加快策略训练；后继框架为 Isaac Lab。
SceniX：机器人仿真系统公司，2026 年 7 月被李飞飞创办的 World Labs 收购。由李昀烛、郑昌熙和胡晓辰共同创立，李昀烛曾在斯坦福做博士后期间与李飞飞合作。

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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