2026年，具身智能行业迎来关键转折。深度机智创始人陈凯于3月27日在中关村论坛发布全球首个以人类学习范式构建的具身基座模型PhysBrain 1.0。该模型仅用1000小时人类第一视角数据、零真机数据，在多个国际榜单上超越Physical Intelligence和英伟达等巨头，取得SOTA表现。这一成果挑战了‘更多数据=更高智能’的传统假设，并揭示‘物理常识’的重要性。陈凯指出，当前机器人缺乏物理常识是核心痛点，而人类第一视角数据因其真实性和多样性，成为解决这一问题的关键路径。此外，模型展现出跨本体能力，可将物理常识迁移到不同形态的机器人上。国内企业如小米、蚂蚁等纷纷跟进‘人类学习路线’，行业重心从硬件转向‘大脑’研究。尽管革命仍处早期，但‘理解优先’的方法论正在重塑具身智能的技术方向。

5月20日，英伟达发布Cosmos-Reason1系列模型，旨在提升AI的物理常识和具身推理能力。该系列包括Cosmos-Reason1-7B和Cosmos-Reason1-56B两种版本，通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）两阶段训练。研究团队设计了双本体系统，将物理常识细化为空间、时间及基础物理三大类，并涵盖五种具身代理的推理能力。模型结合文本和视觉数据进行同步推理，训练数据包含约400万条标注视频-文本对。在物理常识和具身推理基准测试中，该模型表现优异，尤其是在RL训练后，显著提升了预测行动、验证任务完成及评估物理可行性等方面的能力。这一进展有望推动机器人、自动驾驶等领域的实际应用。