码刻｜从春晚到英伟达GTC 四家码荟成员企业成“全球AI顶流”

北京时间 3 月 20 日，被称为"美国 AI 春晚"的英伟达 GTC 2026 大会在美国顺利落幕，汇聚了全球顶尖 AI 力量——来自 190 多个国家的数万名开发者、研究人员和企业领袖共聚一堂。

在这场全球 AI 产业顶级盛会上，AI、机器人领域的四家码荟成员企业亮相：月之暗面创始人杨植麟现场出席，首次系统讲解 Kimi K2.5 的底层技术重构路径；宇树科技 CEO 王兴兴发表主题演讲，研判具身智能产业的关键跃迁节点；银河通用机器人 Galbot G1 作为唯一中国设备具身智能应用真实案例，登上英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋的主题演讲；理想汽车在大会上发布了下一代自动驾驶基础模型 MindVLA-o1，以全新 3D 视觉编码器实现基础架构突破。

从大模型基础研究到具身智能规模化落地，从自动驾驶到机器人产业生态，码荟成员企业以各自的技术纵深，展示了中国前沿科技力量在这场变革中的关键作用。

月之暗面：重建大型模型基础 以"古老技术"发掘新突破

月之暗面创始人杨植麟在 GTC 大会发表主题演讲《How We Scaled Kimi K2.5》，首次系统披露 Kimi K2.5 背后的技术路线图。

杨植麟将 Kimi 的进化逻辑总结为三个维度的要点：通证效率、长脉与智能体集群。他指出，当前行业普遍沿用的技术标准本质上是八、九年前的产物，正逐渐成为很多规模化的瓶颈——突破这些历史包袱，才是推动智能巅峰持续提升的关键。

针对 2014 年即成行业标配的 Adam 优化器，Kimi 团队在验证 Muon 优化器潜力的同时，发现了超大规模训练时的稳定性问题，并为此自研并开源了 MuonClip 优化器，解决了 Logits 爆炸问题，计算效率较 AdamW 提升 2 倍。针对 2017 年诞生的全线程机制，团队提出了基于 KDA 的混合线性拓扑架构 Kimi 线性，在 128K 甚至 1M 超长上下文中将解码速度提升 5 至 6 倍。针对已有十年历史的残差连接，Kimi 引入 Attention Residuals 方案，使每一层能根据输入内容有选择地聚合信息，引发 OpenAI 前联合创始人 Karpathy 思考并公开发文。

在跨模态研究方向，杨植麟分享了一个重要发现：视觉强化学习（Vision RL）能够反哺纯文本基准性能，表现提升幅度约 2.1%，印证了空间推理与视觉逻辑对通用认知能力的正向迁移。Kimi 将继续坚持开源路径，将上述基础创新贡献给社区。

宇树科技：产业处于临界点之前 三大瓶颈待突破

宇树科技创始人兼 CEO 王兴兴在 GTC 大会发表线上演讲《如何迈过智能产业的 ChatGPT 时刻》，系统研判了智能产业的阶段位置与核心挑战。

王兴兴给出判断：市场热度持续攀升，虽然真正具备强泛化能力、能在原材料环境中稳定执行任务的通用具身智能模型彻底出现，行业整体仍处于"临界点之前"，决定未来 1 至 3 年将是能否突破的关键窗口。

他给出了"具身智能确定性"的判定定义：机器人能力在 80% 的陌生时刻中，依靠语言指令完成 80% 的任务，需要前期训练、采集地图——一旦达到这一节点，行业议题展示阶段才走向规模化应用。

围绕这一目标，王兴兴总结了三大核心瓶颈：一是模型表达能力不足，难以生成和执行复杂的非常规动作；二是真机数据极度稀缺，需大幅提升视频数据与仿真数据的利用效率；三是强化学习缺乏规模化复用机制，训练成果难以在多任务间积累传承。

在技术路线上，他更看好世界模型与视频生成模型方向，认为其上限更高、数据来源更广，但虚实同步仍是最关键的待解难题。王兴兴强调，具身智能是全球合作的事业，无论哪家公司率先突破，对整个行业都是历史性时刻。

银河通用：唯一中国具身智能 真实应用案例进入黄仁勋演讲

银河通用机器人Galbot G1 作为唯一一个中国具身智能真实应用案例，登上英伟达 CEO 黄仁勋的主题演讲，由此完成从"中国国民级舞台"到"全球科技舞台"的跨越。

黄仁勋演讲展示的案例，来自 Galbot G1 联合英伟达在美国医疗 AI 公司 PeritasAI 的真实部署：机器人在高密药房自主穿梭，精准识别并牵引手术器械，协助完成复杂技术前的准备。这不仅验证了银河通用机器人工业级可靠性，也体现了中国具身智能技术深度适配全球顶尖产业生态。

展台现场，Galbot G1 "盘核桃"演示成为全场焦点。盘核桃被视为灵巧操作领域的"世界级难题"，其破解关键在于银河星脑（AstraBrain）集成的灵巧手动力学神经小脑模型。训练路径遵循"虚拟世界"练招式，真实世界"找手感"的范式：先在仿真中生成覆盖数百种核桃尺寸与摩擦系数的训练数据，再通过指尖力矩传感器完成真实物理手感的战术策略——目前基于该成功技术路线的任务泛化率已超 98%。

大会期间，创始人兼 CTO 王鹤博士系统阐释了银河通用"硬件-数据-模型"全栈技术体系，并重点介绍了百亿级具身数据集"银河星坊（AstraSynth）"——以物理仿真为基础，以合成数据主导、真机数据为辅助，实现真机训练效率比特斯拉高 1000 倍、基于该数据集训练的模型任务成功率达到 99%。

理想汽车：MindVLA-o1 发布 全面提升自动驾驶能力

GTC 2026 大会上，理想汽车基座模型负责人詹锟发布下一代自动驾驶基础模型 MindVLA-o1，在底层实现了一个核心突破：原生 3D ViT —— 真正的三维视觉编码器。

MindVLA-o1 融合摄像头与激光雷达数据，实现精准三维部署；引入隐世界模型，能够预演未来场景以增强决策；采用VLA-MoE 架构，生成平滑且符合物理规律的行驶轨迹；依托自研世界模拟器大幅加速与模型进化；通过软硬件良好优化，显着整个大模型在车端芯片上的部署周期。

该模型通过 3D 空间理解、多模态思考、统一行为生成、闭环强化学习和软硬件协同设计五大技术创新，全面提升了自动驾驶能力。