今日焦点：贾扬清携 Intent Lab 杀入自主 AI 开发赛道，AI Coding 从 Loop 进化到 Graph 工程化阶段；具身智能侧，宇树科技启动 IPO 募资 42 亿元，京东抛出 410 万台机器人五年大单，Google DeepMind 发布通用机器人「大脑」Gemini Robotics 2——软件和硬件两条线都在加速从 Demo 走向生产力。
贾扬清创立 Intent Lab，发布全链路自主 AI 开发团队 Fleet
前英伟达高管贾扬清在离开英伟达一个月后，正式创立 Intent Lab，推出名为 Fleet（舰队）的自主 AI 开发团队。Fleet 的定位不是代码补全工具，而是覆盖系统架构设计、代码开发、基础设施部署、测试、质量验证和性能优化全流程的「数字员工团队」。早期成果包括将 GLM-5.2 推理引擎提速 534%、一键式数据库创建，以及经形式化验证的 Agent 文件系统。
值得关注： 这是 AI Coding 从「帮人写代码」到「替人做软件」的关键一步。贾扬清亮出的三个跨领域成果（推理优化、数据库、文件系统）证明 Fleet 具备通用工程能力而非单一场景的调优。结合 Y Combinator 近期开源的多 Agent 调度框架 QM，行业正在形成共识：AI 编程的竞争已从模型能力转向工程编排能力。
来源：创业邦
AI Coding 从 Loop 走向 Graph Engineering
Open Claw 创始人 Peter Steinberger 在 X 平台上抛出「我们还在谈 Loop，还是已经转向 Graph 了？」引发 300 万+ 浏览，Loop Engineering 走红仅六周便被「宣告过时」。Graph Engineering 的核心区别在于：Loop 解决单个 Agent 的「继续执行」问题，而 Graph 解决多个 Agent 节点间的「协同编排」问题——任务拆分、依赖管理、分支回退、中间状态保存与结果验收。
值得关注： 这并非概念炒作。主流 Coding Agent（如 Claude Code、Codex）已在内部使用 Graph 架构，只是没有对外暴露。当 AI 编程从单文件补全进化到多模块系统工程时，Graph 是必然的架构选择。对于开发者而言，理解 Graph 意味着从「怎么让 AI 继续写」升级到「怎么设计 AI 的工作流」。
来源：虎嗅/智讯智库
宇树科技启动 IPO，具身智能第一股估值超 400 亿
宇树科技（Unitree）正式公布科创板 IPO 时间表，计划发行 4045 万股新股募资 42.02 亿元，估值约 420 亿元。募资将用于建设年产 7.5 万台人形机器人和 11.5 万台四足机器人的制造基地。宇树是人形机器人领域全球出货量最大的厂商之一，2025 年中国人形机器人占全球出货量 84.7%。
值得关注： 这是具身智能行业从「概念驱动」转向「资本化量产」的标志性事件。宇树是行业内少有的已实现盈利的机器人企业，其 IPO 将为整个赛道锚定估值基准，加速有产品与无产品企业之间的分化。结合美国近期对中国机器人实施的出口禁令，宇树上市也带有国产替代的战略意义。
来源：China Daily
京东抛出 410 万台机器人五年采购大单
京东在 WAIC 2026 期间宣布，未来五年计划采购 410 万台智能机器人设备，涵盖仓储物流、末端配送、商业服务等场景。京东不做机器人整机，而是以「超级甲方」身份搭建具身智能底层基础设施——覆盖数据采集、模型训练、标准测评、仿真验证到实景落地的七大环节闭环。
值得关注： 410 万台订单量级足以重塑具身智能供应链格局。京东的姿态是「不做整机、只做基础设施和标准」，这意味着它要做具身智能时代的操作系统——类似 Android 之于手机产业。对于中小机器人厂商而言，接入京东体系既是机会也是绑定，需要仔细评估。
来源：大厂财经社
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，剑指机器人通用「大脑」
DeepMind 于 7 月 30 日发布 Gemini Robotics 2 系列，包含三款模型：视觉-语言-动作模型（VLA）、具身推理模型（ER2）和端侧轻量版（On-Device 2）。该套件支持跨机型快速适配，仅需数小时数据训练即可驱动全新机身，DeepMind 将其定位为机器人的「智能层」——类似 Android 之于手机生态。
值得关注： 同一参数模型同时控制三台硬件结构完全不同的机器人（Apptronik Apollo 2 + 独立双臂设备），证明通用机器人大脑的技术可行性已大幅提升。但 DeepMind 不生产硬件，其商业模式依赖硬件厂商接入，这套「安卓式」打法能否在工业机器人市场复制手机生态的成功，仍需观察。
来源：财联社
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