速度与激情8

“真假花生”背后，藏着具身智能的最后一块拼图_我的网站

那年花开月正圆

一 | 2026世界人工智能大会（WAIC）已正式落下帷幕。

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Codex的活跃用户，到2000万了。

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OpenAI Codex负责人Tibo昨天在X上确认，Codex本周已经突破2000万活跃用户。具身智能堪称其中最靓的仔，不仅首次独立成馆，与智算并列为大会两大核心赛道，更是靠着超高人气成了整座展馆人潮最拥挤的地方。此前CNBC获得的OpenAI内部数据也显示，公司AI编程与工作类Agent产品已经达到约2000万周活。

四 | 这个数字延续了过去一个多月的高速增长。热潮之下，这届WAIC上，还有几个直观变化：第一，机器人表演才艺的少了，上手干活的多了。从智能工厂产线到智慧药房、从物流仓库到精密装配，真实场景被复刻到了现场。

五 | 大家关心的已不再是“能不能动”，而是“能不能用”。7月，OpenAI曾连续公布Codex与ChatGPT Work的600万、700万、800万、900万乃至1000万用户里程碑。第二，具身智能的战场在快速扩容，整个H3馆，200余家机器人头部企业、208款具身智能终端、300多台真机同台展演，从整机到灵巧手、从关节模组到传感器，全产业链的人都来了。用户增长之外，OpenAI的企业业务也在明显提速。

六 | 据CNBC披露，从本季度开始至今，按照当前收入水平年化计算，OpenAI企业业务的收入规模已经增长约50%，明显快于公司整体35%的增幅。而在众多细分赛道中，触觉正成为今年最受关注的新变量之一。业内越来越多声音将2026年称为 “触觉元年”。另一边，今年春天几乎定义了AI Coding热潮的Claude Code，开始慢了下来。数据追踪平台TickerTrends最新追踪显示，截至8月10日，Claude Code过去四周的增长率已经降至5.2%；而OpenAI Codex同期增长20.8%，接近前者的4倍。一目科技创始人兼 CEO 李智强向数智前线透露，过去半年间，触觉数据需求增长明显，“几乎每过一两个月，就能感受到一次明显跃升，大家都觉得触觉必不可少，现在不管是做大脑的，还是做数采服务的，都在找我们合作，希望能把触觉加进去。

几个月前，两条曲线还完全不是现在的样子。

七 | 今年2月到6月，Claude Code一路狂飙，把对手远远甩在身后。但进入7月，它的增长曲线第一次明显走平；而原本落后的Codex加足了马力。Claude Code在AI Coding里的统治力，正在受到冲击。” 01 真假花生背后：触觉成为“物理真值”入口 “如果让机器人分辨两颗一模一样的花生，它会怎么做？” 在H3馆一目科技展台前，这个看似简单的问题一度吸引层层观众驻足。

Claude Code踩下刹车Claude Code的增长神话，终于撞上了一条再普通不过的商业规律：用户是有限的。大家盯着桌面上的一堆花生——同样的颜色、形状和纹理，如果不伸手仔细触摸，肉眼几乎看不出任何区别。

八 | 今年2月，Claude Code的年化收入还只有25亿美元左右。随后几个月，这个数字几乎是一路往上蹿：3月底超过60亿美元，4月底突破100亿美元，到6月已经超过140亿美元。而机器人伸出指尖，轻轻按压了一下，随即做出判断，将真的放在了左边，假的放在右边。（真假花生演示现场）它是怎么做到的？答案并不藏在复杂的物理公式里，而在于一次真实的“交互”。

九 | 过去两年，大模型让机器人拥有了越来越聪明的“大脑”。短短四个月，翻了五倍多。VLA、世界模型等技术不断刷新机器人理解任务和规划动作的能力。那段时间，Anthropic自己也在不断给这场狂飙加戏。

十 | 但进入工厂、家庭和实验室后，人们发现，机器人依然会捏碎鸡蛋、抓滑杯子、装不好零件。5月，公司披露Claude已经能完成Anthropic内部超过80%的代码；6月又开始讨论递归式自我改进、“AI构建AI”，以及Agent如何从执行一个Bug修复任务，一路走向自己判断该解决什么问题。Claude Code几乎成了Anthropic展示“AI如何改变软件开发”的最佳样板。原因并不复杂。然后，7月来了。TickerTrends的追踪数据显示，7月6日，Claude Code的年化收入约为142.6亿美元；一周后143.8亿美元；7月20日144.7亿美元；到了7月27日，甚至短暂回落到143.5亿美元。今天的大模型学习的是互联网世界，而机器人面对的是物理世界。

十一 | 互联网能告诉AI什么是鸡蛋，却不会告诉它鸡蛋壳在多大压力下会破裂；图片可以教会机器人认识花生，却无法告诉它哪一颗是真的。在“大脑”训练中，仅靠视觉存在三个短板：一是视觉精度不足，尤其在测距和灵巧操作时，精度仅为几十毫米到几毫米，难以满足精细操作需求；二是视觉信息易被遮挡，抓取物体时后半部分完全被遮挡，无法判断手是否接触到物体；三是视觉完全不包含力觉信息，无论怎样提取，都无法获得“手感”。8月3日回到145亿美元，直到8月10日才重新跳到151.2亿美元。这些限制使许多模型在灵巧操作应用中难以收敛和有效解决问题。

十二 |

钱还在赚，收入并没有真的掉下去。但那个每隔几周就要刷新一次纪录、动不动几十个百分点增长的Claude Code，突然掉进了现实世界里那个紧巴巴的个位数增长区间。李智强认为，婴儿认识世界不是从语言开始，而是通过触摸、抓握、摔打。几十年前的实验也早已证明触觉的不可替代性——若将人手触觉神经麻醉阻断，扣扣子、穿针引线等精细动作便无法完成。正因如此，具身智能行业对触觉数据和模态的关注正在日益增强。触觉感知的不仅是力场，更是物体在受力后的形变与响应——这正是Physical AI所需的Ground Truth（物理真值）。截至8月10日，Claude Code过去四周相比此前四周只增长了5.2%。正如黄仁勋所言，触觉是具身智能的最后一块拼图，若这块拼图未能补齐，整个具身智能版图便难以完工。 02 需求、技术与成本的三重临界点 “总是听到各种‘元年’的说法，这个词本身不重要，但它背后蕴含三层含义：第一，是否有价值；第二，技术是否成熟；第三，从成本和可行性来看是否成熟。这事儿本身并不难理解：Claude Code最早吃到的就是最容易被AI Agent转化的一批人。”李智强说，今年，触觉感知在三个维度上都跨过了临界点。程序员本来就坐在电脑前，有清晰的任务、有代码库、有测试结果，甚至连“AI到底有没有把活干完”都比其他知识工作更容易验证。产品足够好以后，开发者很快就会涌进来，并形成很强的使用习惯。

十三 | 价值层面，共识已经形成。

十四 | 过去半年触觉数据需求激增，模型方和数据服务商都开始明确要求加入触觉模态。《The Information》今年7月底采访多家企业发现，即使Claude Code越来越贵，许多工程师依然不愿意换。

十五 | 李智强观察，触觉赛道正呈现几个特征：一是行业大佬纷纷发声，黄仁勋、李飞飞都在强调触觉的重要性，李飞飞上月发布的论文更是用视触觉方案验证了类人模型的可行性；二是技术路线开始收敛，都在往更类人的方向靠拢。

十六 | 在Weave追踪的200多家企业中，今年上半年Claude Code单用户成本翻了两倍多，活跃用户却增加到原来的3倍。Workato的AI编程使用量中，Claude Code占到80%，Codex只有20%。

Claude Code不只抢到了第一批用户，也抢到了开发者的默认选项。一目科技此次WAIC展示的机器人真假花生识别，正是触觉数据价值最直观的体现。视觉无法区分两颗花生，但机器人通过一次真实接触，便能够获取压力、形变等物理反馈，从而完成判断。技术层面，触觉数据从硬件到算法的能力正在快速提升。但程序员终究只有这么多，越往后，剩下的人越难转化。压阻式、电容式等传统路线仍是市场主流，成本低、应用广，但在精度、响应速度、力觉维度等方面各有局限。面对具身智能对高分辨率触觉信息的迫切需求，视触觉（Vision-based Tactile）技术正快速走向台前。

十七 | 早期爱尝鲜的开发者已经装了Claude Code；重度用户一天能用十几个小时。这也是一目科技的技术路线。与传统力传感器不同，视触觉在柔性材料内部建立光学观测系统。

十八 | 当机器人与物体发生接触时，材料会产生微米级的形变，内置的光学系统实时记录这些变化的图像，再通过AI算法还原出压力分布、剪切力、纹理、滑移趋势等丰富的物理信息。这不是在“测力”，而是在“看见形变，理解力”。李智强判断，“今年行业会加速向这一方案收敛。Anthropic今年6月的研究甚至显示，Claude Code用户平均每周已经使用约20小时。” 据他介绍，客户选择视触觉方案时主要关注四个维度：性能指标如分辨率、可靠性、一致性和耐久性；尺寸能否与手部集成；算力消耗和数据量大小；以及规模化后的成本。 “我们算力消耗已经做到 TOPS以下，无需再集成大算力芯片。”李智强表示，传感器厚度也已迭代至小于3毫米，是全球最薄可量产的仿生视触觉传感器，未来还将实现贴片式安装，手掌、手心等部位都能灵活贴附。

十九 | 而在耐久性上，以前皮肤用个一两千次就容易坏，现在可以做到100万次。李智强评估，触觉赛道整体成熟度正从45-50分跃升至六七十分，但厚度和算力消耗仍有进一步优化空间，以便进入更多真实场景。一个产品渗透到这种程度之后，还想永远按照早期速度扩张，本来就不现实。

| 过去一年，coding已经成为Anthropic最重要的商业支点之一：Claude Code直接贡献收入，Cursor、Cognition、GitHub Copilot等客户通过API调用Claude，本质上也在放大Anthropic在编程场景里的优势。在成本层面，规模化生产的门槛已被突破。Claude Code今天的增速放缓，并不意味着它哪里突然出了问题，更可能的情况是：最容易吃的一块市场，已经被它吃得差不多了。一目科技的视触觉传感器成本正遵循摩尔定律的趋势呈指数级下降，这得益于公司全栈自研自产的体系——从材料到芯片均为自主研发，加之产线自动化水平高，使得生产成本大幅降低。

| Anthropic自己当然也知道这一点。一目科技创始人李智强表示：“我们已经实现规模量产，这意味着触觉传感器正在从少数高端实验室的‘奢侈配置’，转变为整个机器人行业都能广泛应用的基础设施。过去几个月，它一直在试图把Claude Code验证过的工作方式搬出程序员群体。” 从整个行业看，触觉赛道正进入规模化起点。Cowork让用户把文件、浏览器和各种工具交给Claude完成多步骤工作；6月推出的Claude Tag甚至被Anthropic直接称为“Claude Code的一次演化”，希望把这种Agent式工作方式带进产品、客服、数据分析等团队。Anthropic自己的Economic Index也开始把Claude Code和Cowork放在一起研究，观察Agent如何从软件开发扩散到更广泛的知识工作。“我相信今年至少会比去年翻倍，明年可能翻10倍以上。

| ”李智强说。

| 只是截至目前，公开数据里还没有出现第二条像早期Claude Code那么夸张的增长曲线。

| 03 从传感器到基础设施：一目科技在构建什么? 触觉市场正在升温，但一个现实是：触觉传感器至今没有大规模落地，像样的开源数据集也几乎不存在。Anthropic最好讲的第一个故事，已经讲到了后半程。偏偏就在这个时候，之前一直追在后面的Codex，开始跑快了。

Codex追上来了Claude Code慢下来的同时，TickerTrends看到的另一条曲线，正在往上走。一个共识是，成熟机器人模型至少需要50-100万小时训练数据，部分企业甚至已将目标提至1000万小时。截至8月10日，其模型估算的Codex年化收入指标过去四周增长20.8%，接近Claude Code同期5.2%的4倍。7月初，Claude Code的估算规模还是Codex的2.4倍；五周以后，这个差距已经缩小到约1.7倍。“带触觉的数据应该有相似量级，至少不会低于一个数量级。"李智强表示，目前有效触觉数据可能只有几万到10万小时，与未来需求差距巨大。

但这里需要先打一个很重要的补丁：TickerTrends并没有直接追踪到Codex赚了多少钱。

| 今年触觉市场最大的挑战，已从硬件量产转向大规模部署与数据体系建设。

| 在一目科技的布局中，视触觉传感器只是起点。真正稀缺的并非传感器本身，而是其持续产出的高质量物理交互数据。

| Claude Code这条曲线至少还有一个官方锚点：Anthropic今年2月披露，其年化收入已经超过25亿美元，TickerTrends再根据自己的数据往后外推。因为对于Physical AI而言，每一次接触，都是机器人认识世界的一次学习；每一次抓取，都会产生新的Ground Truth。Codex则没有这样的官方收入数字。他们要做的，正是构建Physical AI基础设施，填补连接物理世界与智能系统之间缺失的那一层。围绕这一目标，一目科技搭建了一套完整的基础设施体系：底层，视触觉传感器持续采集真实交互数据；中间层，通过数据采集系统和触觉编码模型（Tactile Transformer Encoder），将复杂的物理交互转化为模型能够学习的结构化知识。“我们不仅仅是在编码触觉，我们是在通过海量的交互，让机器人学习GTM（Grounded Transition Model），最终形成机器人的Affordance（可供性）能力——即在什么条件下、对什么对象、施予什么力、得到什么结果。

| ”上层，结合虚拟仿真平台，不断扩展真实数据的覆盖范围，形成真实世界、数据世界和模型训练之间持续迭代的数据闭环。TickerTrends的做法，是先估算OpenAI的企业年化收入，再假设其中45%归属于Codex，由此得到88.3亿美元以及20.8%的增长率。

| 即便如此，趋势是真实存在的。OpenAI自己的管理层也已经把Codex列为近期收入加速的重要驱动因素之一。此次WAIC展出的视触觉产品矩阵、五指集成灵巧手、数据采集系统、虚拟仿真平台，以及覆盖生产制造、生活服务、精密实验等不同场景的应用展示，共同组成了这一完整链路。在应用场景上，触觉正在打开新的可能性。插拔类组装、柔性材质的线束装胶条、公差变化较大的环境、需要“手感”判断的操作——这些过去必须依赖人力的环节，有望随着触觉技术的突破逐步解决。

| 李智强透露，一目科技的触觉方案，已在智能制造、汽车制造、新能源电池组装等领域有实际落地案例。 7月18日，一目科技还宣布完成了超过10亿元E轮融资，投后估值突破100亿元。更直接的证据，来自OpenAI自己的用户数据。6月2日，OpenAI官方披露，Codex周活用户已经超过500万，相比2月桌面应用上线时增长超过6倍。本轮融资由多家一线人民币基金、头部美元基金及产业资本联合参与，资金将主要用于具身智能触觉感知材料、芯片、算法及模型研发，以及规模化量产和订单交付。从“看得懂”到“拿得稳”，从炫技表演到真实干活，2026年的WAIC见证了一个关键转折：触觉正在成为具身智能从实验室走向真实世界的最后一块拼图。而这仅仅是一个开始。而且它的用户群体不只程序员。（数智前线/周享玥）。当时，知识工作者已经占Codex用户的约20%，包括分析师、营销人员、运营、设计师、研究员、投资人和银行从业者；这部分用户的增长速度，甚至超过开发者的3倍。

| GPT-5.6发布之后，OpenAI曾经连续几天公布Codex与ChatGPT Work的用户里程碑：600万、700万、800万、900万……那几天，这个数字几乎以每天100万的速度往上涨。

| 7月21日，OpenAI宣布Codex与ChatGPT Work合计已经达到约1000万周活用户。一个月不到，这个数字又翻了一倍。CNBC最新获得的OpenAI内部数据显示，公司的“AI编程与工作类Agent产品”已经达到约2000万周活用户。不过，在OpenAI把Codex合并到ChatGPT这个入口之后，产品的口径变得非常模糊，很难再用一个单独的“Codex用户数”，去衡量它和Claude Code之间的竞争。OpenAI和Anthropic本来就在走两条不同的路。

| Anthropic是从Claude Code往外扩，先拿下程序员，再把Claude Code验证过的Agent工作方式搬到Cowork、Claude Tag和更广泛的知识工作里。Anthropic自己对Cowork的定义，就是把Claude Code已经证明过的执行能力带给更多人。OpenAI则正好反过来。Codex最早也是从程序员切入，但从今年6月开始，它就在不断吸收分析师、营销、运营、研究等非开发者用户；GPT-5.6发布之后，OpenAI又把Codex和ChatGPT Work一起收进ChatGPT这个更大的入口里。如今ChatGPT桌面端已经明确分成Chat、Work和Codex几个工作入口，其中Work负责长时间、多步骤的知识工作，Codex继续负责软件开发，但两者共享同一套Agent使用额度。

| Anthropic是在把Claude Code向外扩，OpenAI是在把Codex往ChatGPT里收。

| 如果严格比较Coding Agent，应该看Codex对Claude Code；但如果讨论OpenAI现在公布的2000万AI编程与工作类Agent用户，那么Anthropic一侧更接近的参照，其实应该是Claude Code + Claude Cowork，甚至再加上Claude Tag这类从Code演化出来的Agent产品。

但OpenAI还没追上Anthropic如果把镜头从Codex和Claude Code拉回两家公司，局面突然又反了过来。

| 2025年底，OpenAI的年化收入运行率已经超过200亿美元，是Anthropic约90亿美元的两倍以上。半年多以后，领先者换了人。

| 截至7月底，Anthropic的年化收入运行率已经突破650亿美元，OpenAI最新披露的年化收入水平则超过400亿美元。按650亿美元和400亿美元的下限计算，Anthropic目前的年化收入水平至少领先约六成。

| 甚至只看Anthropic自己，仅从5月底到7月底，Anthropic就新增了超过180亿美元年化收入，两个月新增的体量，已经接近OpenAI去年年底的整个年化收入规模。

另外，《华尔街日报》获得的两家公司非公开财务数据显示，今年二季度，OpenAI收入为67亿美元，环比增长18%；Anthropic同期收入则超过一倍，达到116亿美元，第一次在单季度收入上超过OpenAI。尽管两家公司的收入确认口径并不完全一致，例如Anthropic会把通过云合作伙伴销售Claude产生的部分收入计入自身收入，而OpenAI的处理方式不同，这些数字并不是完全严格的一对一比较。但从公司层面看，Claude Code的增速变化，目前还远不足以撼动Anthropic已经建立起来的收入优势。一个很重要的原因在于，Claude Code本来就不是Anthropic收入的全部，甚至不是大头。

| Anthropic真正的收入主力，仍然是向企业和第三方产品出售Claude模型能力。

| Cursor、Cognition、GitHub Copilot等产品通过API调用Claude，企业客户直接采购模型服务，这些收入加在一起，才构成了Anthropic最主要的商业基本盘。

| 公司此前甚至预计，到2028年，API及相关企业应用收入仍会贡献超过80%的收入。Claude Code的意义，更像是把Anthropic在coding场景里的模型优势变成一个直接面向用户的产品，同时又反过来强化企业和第三方对Claude模型的需求。换句话说，哪怕Claude Code最陡的增长阶段过去了，但Anthropic靠coding建立起来的收入优势并没有消失。而这也是Codex，或者说OpenAI，真正想要追赶的地方。Codex从诞生起就是一款软件工程Agent，和Claude Code争夺的是同一批开发者和企业工程团队。只不过Claude Code先跑了出来，也率先证明了一件事：coding不仅是一个高频AI使用场景，还可以长成一门庞大的企业生意。现在，OpenAI正在补这段差距，并表现出明显的企业化动作。今年4月，OpenAI专门推出Codex Labs，并与大型系统集成商合作，要把Codex推进数千家工程组织；当时Codex周活开发者已经从月初超过300万涨到两周后的400万以上。OpenAI列举的客户场景也几乎全部是企业软件工程：测试、代码审查、功能开发、大型代码库理解、事故响应。至少从最新的收入表现来看，这条路已经走出了一些效果。据CNBC披露，本季度开始至今，OpenAI整体收入的年化运行率增长约35%，企业业务则增长超过50%。Codex最近的用户增长很漂亮，但2000万用户到底能转化为多少企业业务——或者说，到底值多少钱——才是接下来真正决定竞争格局的数字。

| 因为ChatGPT本来就拥有数亿级用户入口。把Codex塞进ChatGPT、共享额度、降低门槛，当然有可能迅速做大用户规模。可这些新增用户里，有多少是真正高频使用的专业开发者，又有多少最终能够转化成高客单价的企业客户，目前还没有公开数据给出答案。如果OpenAI接下来也能把Codex迅速增长的用户和使用量，转化成同样迅速增长的企业收入，两家公司之间的竞争格局完全可能再翻一次。至于该如何转化，可能还是要回归到那个最底层的变量：模型。OpenAI手里还有尚未发布的Astra，按照目前披露的信息，它在Agent编程和网络安全能力上已经出现明显跃升，甚至因为可能触及最高级别的网络安全风险阈值，OpenAI不得不放慢开发，加强安全测试。Anthropic那边，最近关于Fable 5.1的传闻也越来越多，有报道称公司已经开始内部测试这一版本。