七十二家房客
你是说，在这款游戏里哈基米在打牌玩俄罗斯轮盘？_我的网站
A | 能想到把“俄罗斯轮盘”做进电子游戏里的人，一定是一个天才。
B | 在现实中，俄罗斯轮盘根本不是什么“游戏”，把一颗子弹塞进空的左轮手枪里，随机旋转后再朝着自己脑袋开枪，这无论如何都是赤裸裸的刑罚。 8月19日-23日，2026世界机器人大会（WRC）在北京亦庄举行。但在电子游戏里，这是一个够刺激、够吓人，但同时也足够有动脑子空间的游戏玩法。只不过，干打枪多少有点无聊，大家多少会想办法给里面加点料，于是《恶魔轮盘》加了各种道具，《骗子酒吧》搞了点“大话骰”，我们今天介绍的主角《地狱轮盘》则是加入筹码和各种效果的卡牌，将其变成了一种尔虞我诈的多人桌游。人头攒动的展馆里，观众们追逐的不再是能走能跳的“炫技”表演，而是一台台真正能拧螺丝、能拣货、能执勤的机器人。点击跳转Steam商店页面>>>《地狱轮盘》在一个昏暗的桌边开始，在场的所有哈基米，一看就不好惹。但他们要在这里玩一场向自己脑袋开枪的游戏。 但在这些看得见的产品背后，一场围绕大脑、数据、灵巧手三大环节的产业链暗战悄然开打，成为决定具身智能能否走出实验室的关键变量。游戏的画面尚在开发当中，虽然画面还有些粗糙，但玩法堪称完美。 大脑：从VLA到世界模型，谁在构建机器人的“思考中枢”？ 本届WRC上，《科创板日报》记者观察到一个显著趋势，电机、关节模组、传感器等核心零部件的供应链已趋于成熟，硬件层面的差距正在被快速抹平。游戏的规则描述起来可能有点复杂，但目标明确，其实上手起来还算轻松简单。游戏开始时，先发牌，接着玩家要开始下注和加注，这类似德州扑克，看着手上的牌，决定这局游戏有多大的把握。
C | 不同的是，你投下的不只有筹码，还要给场上的左轮枪里塞子弹（增加中弹的概率），或增加本轮游戏的开枪次数。当“躯壳”不再构成壁垒，竞争便自然向上游迁移，今年不少参展商们纷纷亮出模型、算力与泛化能力的新牌。
北京人形机器人创新中心在展会期间发布大一统模型Pelican-Unify，集成VLM视觉理解、Action Model动作操控、WFM世界模型三重能力，打通了理解、推理、预演、执行全智能闭环，并实现天轶真机部署操作流程全流程跑通。 同期，北京人形正式宣布Pelican-VL 2.0商用，其为国内首个网信办备案通过的具身大模型，支持任务规划、意图理解和人机交互。 星海图则走出另一条技术路线，其首席科学家赵行在论坛上拆解了VLA模型G0.5——将视觉观测、语言指令和动作全部离散化为Token，像GPT一样逐个输出。最终，下注高的玩家，获得下面这一局中的开枪权。 《科创板日报》记者获悉，8月底星海图将推出G0.5模型Max版本，该版本届时将全面开源。
D | “大家都在期待说具身智能的ChatGPT时代什么时候到来，但是我们觉得有一条非常通常的捷径，就是像做GPT一样的自回归模型，一个一个Token输出训练模型。此时游戏正式开始。玩家手中的牌包括且不限于：检查枪膛里是否有子弹、增加/减少子弹、增加/减少本局开枪次数、保护自己或别人免于开枪、回血、夺枪等等。
E | 在所有人依次出牌之后，轮到持枪者出牌并指定一个人开枪。就此循环到指定的开枪次数，或持枪者死亡，仍然幸存的人可以获得场上的筹码，进入下一轮。”赵行表示。
屏幕右下角显示了开枪有子弹打出的概率（现在是5/7），以及需要开多少才到本轮结束（图中需要开枪5次）看起来有点复杂是吧？但你很快就能抓住精髓，因为它的目的性很强，只要简化成持枪者和非持枪者之间的博弈就能看得懂。
F | 蚂蚁灵波的全栈大脑2.0，则展示了“一脑多机”的产业化路径。持枪者的目的很简单，干掉所有人，而且越早动手越好，因为在游戏开始时，枪中子弹充足，枪膛里有子弹的概率极高，几乎可以做到“看谁谁死”；同时，持枪者的动作在所有人之后，也就意味着拥有后手的优势，你可以通过其他人出什么牌来反推他们的思路，是自保优先？还是伺机而动？你会大概知道要先除掉谁。
G | 据悉，LingBot-VLA 2.0在预训练阶段融入6万小时高质量真实物理数据，覆盖17个主流机器人品牌的20种机器人构型。 在其展台最核心的展项是一间1:1复刻的智慧药房，《科创板日报》记者在现场看到，观众下单后，机器人便可有序地从货架取下相应的物品。目前，蚂蚁灵波机器人已在上海国大药房正式上岗承担夜班分拣。
这老小子估计是怕了如果你是一个新手玩家，我强烈建议你每一局都争抢持枪权，因为简单、没有心理包袱，看谁不爽就一枪干掉他，同时观察其他人的行为也可以更好地学习一下游戏规则。此时你会不由自主地发出疑问：“不是，这个游戏真的能玩吗？这持枪者也太强了！”不不不，这只是持枪者的幻觉。
章鱼动力正式发布由SYNWorld具身原生世界基础模型，承担机器人的认知、推演与决策职能，让机器人能够理解不同任务背后共同的物理规律。这款游戏设计的精妙之处就在于，你对它的第一印象是规则过于倾向单边，但一旦踏入进阶玩法，把枪让给别人才是这个游戏的精髓。据了解，SYNWorld V0.5采用MoT架构，参数规模为10+B，训练数据已累计至30+万小时，涵盖大规模异构图像、视频及带动作标注的机器人动作轨迹。
H |
不持枪的时候拥有这些牌，脑内已经构想了一堆剧本了！持枪者不得不面对其他所有玩家的阻力。而非持枪者看似没有主导权，实则却在其他方面获得了权益。 从大一统模型到自回归VLA，从“一脑多机”到世界模型，具身智能的竞争已从“有没有模型”升级为“模型能不能规模化、能不能泛化”。 数据：物理AI的“燃料”之争与“数据荒漠”破局 大语言模型的崛起已充分证明，数据规模决定模型上限。但当同样的逻辑迁移到物理世界时，问题变得棘手起来——机器人需要的数据，远比文字更难采集、更昂贵、噪声也更高。
I | 觅蜂科技方面向《科创板日报》记者表示，主流大语言模型的预训练数据已达100万亿token，等效于100亿小时的数据。而物理AI需要的数据有效信息密度更低、噪声更高，对数据的需求量更大。
J | 首先，非持枪的玩家手中有一万种方法可以坑害其他人，比如“谎报军情”，查看枪膛里是否有子弹，然后对着场上所有玩家广播，没人知道你到底说的是真是假，没准有些人就会因此而乱了阵脚。
K | 此次WRC，觅蜂科技带来了完整的MEgo系列无本体采集产品。
L | 其次，随着场上存货玩家越少，两边的力量就会逐渐变得平衡。试想一下，当场上最终剩下两名玩家时，非持枪的玩家只要给自己一个自保，这时持枪者为了进入下一回合就不得不向自己开枪，本来的后手优势，就变成了后手劣势，所有的行动都要看对方的脸色，从而很容易就会输掉对局。其中，MEgo Gripper整机仅560克，支持毫米级空间轨迹定位和亚毫秒级全局同步；MEgo View采用“头部300°全景+腕部细节双视角”架构，一人即可独立完成全场景分布式数据采集。
走好不送~以上还只是表面现象，如果我们要深入算账的话，还更有意思。《地狱轮盘》这个游戏，其实是一个桌游版的“非对称对抗”，除了每一局的视角以外，从大方向上来讲，持枪与否的宏观心态是有着很大差别的。 工作人员告诉《科创板日报》记者，目前MEgo系列产品已实现量产交付，在工厂、物流、超市、家庭等真实场景采集数据。持枪者的游戏体验，是一场大买卖：你花了很多的筹码抢到了枪，为了收支平衡，你就不得不把其他所有人都踢出局，同时还要保证自己不死。那你该怎么办呢？向所有人开枪。但你最终总是不得不面临和一个单独的非持枪者一对一，而就像我们在上面提到的，这时你会丢掉所有的优势。被杀掉，不太容易，但对面想要平局，从而狠狠地从奖池里捞一份，并不是很难。这对于持枪者来说，并不是什么好事。而非持枪者的游戏体验，是精打细算的一场PVPVE。
光轮智能发布全球首个十万小时级全模态人类开源数据集EgoSuite-Open100K。你能不能活到后期根本不由自己，持枪者就是一个大Boss，无法反抗。但在另一方面，你本身下注就不算太多，因此只需要活到回本就可以“稳吃烂分”。再加上，所有非持枪的玩家都处于一种亦敌亦友的关系，你需要养着持枪者干掉其他人，也要在最后努力干掉持枪者。该数据集覆盖7大类环境、128类场景，含15000余个采集场景和15000余项任务，采用头部与腕部双视角采集，首批数据将在Hugging Face和AtomGit同步开源，面向学术研究与商业训练使用。
M | 光轮智能联合创始人兼总裁杨海波指出，当前具身智能迫切需要高质量、多样性、大规模的数据供给。就像是《三国杀》里的内奸一样，但在这里，除了主公以外，所有人都是内奸。要说《地狱轮盘》为什么好玩，我想答案大概是因为，这是一款做得恰到好处的融合体游戏。
N | 游戏想出了一个巧妙的点子，把道具卡牌玩法的俄罗斯轮盘和非对称对抗结合起来，又引入筹码系统用数值来做对抗双方的能力平衡。
o | 同时，光轮智能同步推出5年100亿具身智能数据共建计划。
p | 这样做的结果就是，它包含了各种桌游的乐趣！如果你是擅长算数定输赢的“科学派”，场上有的是你可以计算的点，算筹码、算中枪概率、算人数和预计收益；而如果你是在《狼人杀》里游龙的金舌头，挑拨离间和栽赃陷害也都完全用得上；也或者你是打牌高手，游戏丰富的卡牌也有你发挥的空间。各种计谋你还要全都兼顾一点，以应对各种不同的情况。而且，游戏中还有一丢丢充满魅力的随机要素，随时埋伏着准备在特定时刻发动吓所有人一跳。我只能想到一个字来描述——“妙”。 京东云展台则一比一还原京东“两年1000万小时高质量数据采集计划”中的家政服务场景。如果你对这款游戏感兴趣，或者正好缺少一款可以2-6人合作互坑，互相使绊的欢乐游戏，不妨关注一下《地狱轮盘》。游戏现在已经上架Steam，并开启了试玩申请，游戏的图像表现还处于早期阶段，但相信我，它值得一试。
q | 点击跳转Steam商店页面>>>本文由游民星空制作发布，未经允许禁止转载。
r | 《科创板日报》记者在现场可以看到，家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备，向观众展示人类实操数据是如何采集的。
s | 灵巧手：从“能抓取”到“会干活”的最后一厘米 一台机器人即便拥有最聪明的“大脑”和最敏捷的“小脑”，如果末端执行器连螺丝都捏不稳、连鸡蛋都抓不住，那么所有的感知与决策最终也无法转化为生产力。因此，灵巧手可以说是机器人从“能看会走”跨越到“能干会做”的最后一厘米。曾经作为机器人“附属配件”的灵巧手，也逐渐走向具身智能赛道C位。
灵心巧手展出的灵心巧匠全自动机械臂产线，由多台工作台集群构成，每台以双臂双手形态搭载Linker Hand系列灵巧手，能够自主完成从零部件抓取、装配到成品下线的完整流程。其中，直驱型Linker Hand O30拥有20个全独立活动关节，实现从手指根部到指尖的全链路直驱控制。
t | 与此同时，针对大模型训练的数据需求，灵心巧手还展出了Linker Open TeleDex数据采集系统。
u | Linker Open TeleDex集成了支持多种外接设备、多种机械臂、多种灵巧手的开放式硬件系统搭建体系，可同时采集视觉、触觉、本体感知三重模态数据。
章鱼动力则构建了完整的“脑-手-数据”技术体系。其发布的OctoH-Hand高自由度仿生灵巧手采用腱绳+小臂电机直驱混合驱动方案，拥有23个主动自由度，搭载超1900个触觉传感单元，可完成夹花生、拧瓶盖等精细操作。
禾赛科技三位联合创始人李一帆、向少卿、孙恺共同创立的AI机器人公司Sharpa，此次带来Sharpa Wave系列灵巧手。
v | Sharpa Wave该系列采用人手尺寸的类人构型，集成22个主动自由度与高分辨率自研视触传感器。
w | 针对开发者、科研机构及机器人公司的不同需求，Sharpa还同步发布了特别版本Sharpa Wave SE，提供更具灵活性的选择。 工作人员向《科创板日报》记者介绍，Sharpa Wave的核心创新之一在于视触觉技术路线。与传统压力传感器方案不同，其指尖内壁嵌入240x240像素网格，内置微型摄像头通过观察接触形变来感知物体，实现视觉与触觉的双模态融合，从而避免单一感知路径可能带来的判断误差。 从大脑到数据再到灵巧手，本届WRC清晰勾勒出具身智能三大核心环节的竞争图谱。当硬件躯壳走向同质化，真正的壁垒正在向上游迁移——模型能否泛化、数据能否规模化、灵巧手能否在真实场景中稳定作业，三者环环相扣，构成了从实验室到生产力的完整闭环。（文章来源：科创板日报）。
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Published on:01:28:01