依意思最接近的 25 筆
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作，評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立，做的是基於自研基礎模型的機器人工作站，把視覺、任務上下文與運動控制打通，用高保真模擬訓練，產線換型從數週縮短到數分鐘，無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用，負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序；
研究團隊提出具身 RSI 系統 Recursia，通過內外雙層迴圈讓機器人從執行經驗中改進共享執行棧，在 LIBERO-Pro Long 零樣本長時操作的位置/任務擾動下成功率達 28.4%/53.4%，比輝達 ASPIRE 高 5.8/15.1 個百分點。共享棧分為工具、技能、交接、驗證四層，候選修改需經通用性檢查、機制測試及父子版本配對比較。
在輝達負責機器人平台產品營銷七年的 Amulya Vishwanath 轉做風投後認為，機器人目前仍處於「樂高時代」：執行器、機械手、軟體和安全標準等基礎構件還在重建。她由此判斷機器人尚未迎來自己的 ChatGPT 時刻，這與「通用基礎模型即將引爆機器人」的看法相反。
西門子將在第 26 屆中國國際工業博覽會上首次完整展示人形機器人端到端解決方案，併發布 20 餘款新品、開放 6 類具身智慧“進廠”場景。該方案覆蓋本體設計、工藝模擬、虛擬除錯到零部件加工、整機總裝與現場應用，現場用數控機床與輪式人形機器人即時互動還原“機器人上下料”，面向汽車質檢、零部件裝配與物流搬運。同期升級的“鑽耀之心 3.0”貫通工業五層架構，並展示資料中心 5.0+架構、AI 輔助程式設計使光模組裝配交付週期縮短約 50%。
Artificial Analysis 於 10 月 14 日發布 AA-Robotics v0.1，首次讓 GPT、Claude、Gemini 等前沿模型藉助程式設計 Agent 操控真實機械臂，零樣本完成倒水、寫字、搭積木等八項任務。GPT-6 Astra 以 69.4 分居首，GPT-6.1 Sol 64.6 分，Gemini 4 Argon 55.3 分，Claude Opus 5.5 與 Fable 5.1 分別為 48.8 和 46.3 分。
蘇格蘭愛丁堡的 Danu Robotics 完成 500 萬美元 late-seed 融資，其 AI 回收分揀機器人 H.E.R.O. 開始推向市場。該機器人用夾爪而非吸盤抓取物品，並靠 AI 持續改進軟體；公司已有 50 萬美元簽約合同、兩家大客戶意向書，銷售管道中超過 200 家客戶。創始人 Amy Ma 估算，單條分揀線每年可增收 48.5 萬美元，而初始投入 16 萬美元、年維護 2.4 萬美元。下一步是讓機器人更小更便攜，用於商場、醫院、機場等就地回收。
TechCrunch Disrupt 2026 第二天在舊金山 Moscone West 舉行，議程集中在 AI：Nvidia、Waabi、Flock Safety、Ricursive Intelligence 以及 Benchmark 合夥人登臺，話題覆蓋機器人、AI 硬體、公共安全與風險投資。
西湖機器人發布通用大腦 WR1，並公開演示全球首次由人形機器人靈巧手完成衣物完整摺疊。WR1 採用通用大小腦雙預訓練架構：融合世界模型與 VLA 的通用大腦直接輸出包含移動、軀幹姿態與靈巧手操作的全身動作序列，通用動作專家 GAE 負責穩定落地。演示中它連貫跑通取玉米、U 型轉身放入空氣炸鍋、下蹲收納玩偶到臥室整理被子的跨房間任務，兩臺搭載 WR1 的機器人還可協同取衣、承托、鋪展並摺疊長褲；此前其機械臂版本疊衣最快 36 秒、成功率 100%。
禾賽科技創始團隊創辦的 Sharpa 在 IROS 發布首款全自研通用人形機器人 D01，同時推出新一代靈巧手 W02 和外骨骼資料手套 AE01。D01 電子皮膚覆蓋全身、上半身觸覺取樣率 100Hz、力感知 0.1—20N，重複定位精度 0.2mm，最大末端執行器速度超 10.5m/s。W02 主動自由度由 W01 的 22 個減為 21 個，整手尺寸縮小約 30%，指尖力感知 5mN—30N；
南洋理工大學研究者與合作者發布 CodeActionBench，用 25 個雙臂模擬任務評測通用多模態 Agent 的機器人操作能力。GPT-6 Astra 在 Codex CLI 下嘗試成功率 73.3% 居首，75 次嘗試完成 55 次、22 個任務至少成功一次；Claude Opus 5 在 Reference harness 與 Claude Code 下分別為 49.3% 和 45.3%，Gemini 3.6 Flash 為 20.0%。
正行創新 10 月 8 日在亞太零售商大會（APRCE 2026）發布零售開放場景的 Physical AI 24/7 人機協作方案，由機器人本體與統一管理平台 M1 組成，無需改造門店貨架與動線。首批本體為雙足人形機器人 H1（支援 20 多種語言、45 種表情、36 種手勢，提供開放 API）和搬運理貨輪臂機器人 C1（窄體全向底盤，作業高度覆蓋 100mm 至 1750mm 以上，遇障緊急制動距離小於 10cm）。
Aether AI 發布因果驅動的機器人智慧系統 CRIS-0，演示中面對人類突然移走咖啡袋、燈光干擾、往盤裡放飲料罐、關門時伸手等干擾均能即時調整，反應速度達 0.1s 級。它把機器人智慧分成兩層：因果驅動機器人 Agent 負責任務拆解、階段驗證與失敗恢復，因果世界模型預測動作帶來的物理變化。相比端到端模型，它在抗干擾、模糊指令和長程任務上更穩；團隊稱該路線還可延伸到生物製藥、新材料研發，更底層的 Causation Transformer 仍在驗證。
前輝達產品營銷負責人、現 Techable Ventures 創始人 Amulya Vishwanath 表示，物理 AI 目前仍處於「樂高時代」，機器人領域的 ChatGPT 時刻尚未到來。她認為，當前行業仍在搭建機械手、執行器等基礎構件，通用與專用機器人並行推進，只有這些模組成熟組合後才可能迎來突破。她同時強調人才是關鍵壁壘，大量人才正流向 Anthropic、輝達等大公司。
NVIDIA 推出 Cosmos3-H-Dreams，據其稱為首個基於臨床膽囊切除手術錄影訓練、可即時回應操作指令的生成式手術模擬器。模型基於 160 億引數的 Cosmos3-H-Embodied-Nano，接收 28 維動作（雙臂位姿、夾爪、能量控制與搖桿），以 832×480、10 Hz 的錄影與運動學資料訓練，並蒸餾出四步與兩步兩個學生檢查點，後者推理更快但畫質略降。
安徽已研製出 31 款人形機器人原型機，工業機器人月均產量突破 5000 臺。2026 年前 8 個月，全省新簽約機器人和具身智慧專案 81 個，總投資 151 億元，星海圖、逐際動力等企業陸續佈局。9 月合肥（包河）機器人產業園開園、14 家企業亮相，10 月中國科大牽頭的安徽省具身智慧創新中心揭牌。省裡提出到 2030 年人形機器人產量進入全國第一梯隊，2027 至 2030 年每年統籌 5 億元省級財政資金。
10 月 12 日，2026 工業具身智慧產業創新高峰論壇舉行，靈巧智慧聯合松應科技發布物理 AI 工業具身作業系統與靈巧操作模組，並推出 21 自由度靈巧手 021B。該系統以松應科技 ORCA OS 為底座，稱其為國內首個支援人形、四足、無人機等多形態機器人協同訓練的物理 AI 作業系統，已適配輝達、AMD、Intel 及摩爾線程等國產 GPU。靈巧智慧同時聯合上海人工智慧研究院、上海電氣、京東零售發布全球首家工業具身智慧 6S 店，由合資公司靈機智聯運營。
在輝達領導機器人平台產品營銷七年的 Amulya Vishwanath，如今轉而投資 Physical AI，並認為機器人行業仍處於“樂高時代”、尚未迎來爆發。這一判斷與“通用基礎模型將推動機器人突破”的流行看法相反：執行器、機械手、軟體與安全標準等基礎構件仍在重建，而 Physical AI 的內涵也不止於機器人。
Manifold AI 流形空間的 WorldScape R²SI 框架在機器人學習基準 RoboDojo 的 Agent Track 登頂，超過 GPT-6-Astra 與輝達 GR00T-N1.7。該框架由內外雙層 Agent 組成，內層執行任務，外層跨輪次復盤、修訂 Skill 並訓練 reactive model（WSP）。在 push_T 任務中，動作步數從首輪 723 步（超出 600 步預算）降至 596 步，再降至 389 步，降幅約 35%。
10 月 13 日，深圳視塔機器人完成天使輪融資，投資方包括華為旗下哈勃投資、深高新投旗下基金與高軒投資。公司由 1998 年出生的張偉創辦，團隊約 50 人、平均年齡約 23 歲，核心方案是把膽甾相液晶彈性體等柔性光子晶體與柔性 TFT 感光陣列結合，做成厚度小於 1 毫米、感知密度超 10,000 點/cm²的電子皮膚，量產感測器經 100 萬次測試誤差率均小於 5%。其自研的“外掛觸覺小腦”可與 VLA 等上層模型協同，在擦黑板、插孔等內部測試中任務成功率最高提升近 100%。
正行創新在 APRCE 2026 發布面向零售開放場景「人機協作」的 Physical AI 解決方案，推出雙足人形機器人 H1 與輪臂式搬運理貨機器人 C1，無需改造貨架與動線即可部署。官方稱機器人可自主完成 99% 的任務，自研輕量級世界動作模型 SLM-0.5 在 LIBERO 基準平均任務成功率 98.6%，推理速度較主流方案提升 24 倍。方案計劃 2027 年正式商業化，客戶可直接採購或按 RaaS 訂閱，覆蓋硬體、軟體、運維與升級，目前正與連鎖零售企業聯合測試。
一篇評論文章主張，機器人不是技術分類，而是社會建構：洗碗機、掃地機器人等自動化裝置雖符合 ISO 的機器人定義，卻不會讓人產生不安，因此不被稱作機器人。作者曾在工業安全標準委員會花兩天討論如何界定機器人，並回憶 2007 年 RoboBusiness 大會明確把工業機械臂排除在機器人之外，十年後又重新納入。文章認為，只有讓人重新審視自身存在意義的新技術，才會被冠以機器人之名。
Google 與貝斯以色列女執事醫療中心（BIDMC）主導的研究首次登上《柳葉刀》主刊：98 名患者在門診就診前使用 Google 研究級診斷 AI 聊天機器人 AMIE，全程由醫生即時監控，沒有一輪對話因安全問題被中斷。臨床醫生反饋，75% 的場景下 AI 生成的摘要幫他們提前做好接診準備，超過半數案例中 AI 輸出改變了診療思路；AMIE 的鑑別診斷與醫生最終確診吻合度達 90%。研究團隊表示，面向患者端大規模落地仍需更大規模臨床試驗。
因果智慧公司 Aether AI 公布機器人系統 CRIS-0 的官方 Demo，靠提取物理因果變數而非端到端擬合驅動機械臂。在咖啡製作測試中遭遇人為移位與光照突變，系統平均 2 秒內完成重規劃，10 次隨機擾動有 9 次有效恢復；客廳長程整理可連續執行數十步，20 條模糊指令完成 18 次精準抓放，危險變數出現時 0.2 秒急停。
董豪團隊聯合啟元機器人、北京大學、西安交通大學提出 HIL-UMI：人手持夾爪示範時，模型同步預測動作並標出與人類操作的分歧，從而在不執行機械臂的情況下采集後訓練所需資料。該方法以 π0.5 為基礎模型，在 Franka 機械臂上測試整理桌面、折毛巾、疊方塊、蓋章四項任務，三輪更新後平均任務進度分數從 62.3 升至 94.8，同等資料量下常規 SFT 僅從 44.3 升至 58.0。整理桌面任務中其採集效率為 HG-DAgger 的 5.63 倍，最終得分 96 比 91。
亞馬遜在全球倉庫中執行的機器人已超過 100 萬臺，全天候支撐每天數千萬件當日達與次日達包裹，並計劃新建工廠進一步擴大機器人隊伍。即便如此，其 2025 年年報顯示公司仍是全球第二大企業僱主，擁有逾 150 萬名全職與兼職員工。高管稱機器人接管了最易導致疲勞和受傷的倉內任務，但勞工倡導組織與研究者指出，協作機器人與工人距離很近、還能決定工作節奏，AI 驅動的倉儲自動化對工人未必全是好處。