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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。
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。
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。
開源專案 Jukebox-OS 發布，用 Rust 編寫的執行時為 AI agent 加上資料庫級 ACID 事務語義與確定性時間旅行回放。它把每次 LLM 請求、token 流、MCP 工具呼叫和檔案寫入經 BLAKE3 雜湊記錄到可移植的 .jbx 磁帶，副作用先暫存在 copy-on-write 的 WASI 沙箱，只有呼叫 commit 才真正落地，rollback 則不留痕跡。
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。
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告，把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進（RSI）列為下一階段重要目標，並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員；Anthropic 同期披露，截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
星塵智慧 10 月 25 日在深圳結束 AOS 機器人駭客松總決賽，17 支隊伍用 36 小時做出 16 個 App 並跑通真機，上真機率 94%。三站共 47 支隊伍參與，創作者藉助 AOS 封裝的 Meta 技能包與 GPT-6、DeepSeek 等模型，不寫底層控制程式碼就能開發機器人應用。冠軍「遠端分身」打通手機與 T1 機器人的雙向即時控制，可遠端鏟貓砂、澆花、取快遞。星塵同時推進 Lumo-2 具身基座模型與起售價 8.99 萬元的 T1 本體。
Veda 是一個把 AI agent 做進系統層的作業系統，從 UEFI 引導、微核心、驅動到視窗系統與應用全部用 Rust 從零編寫，目前支援 x86-64 PC 與 QEMU。agent 作為系統服務隨開機啟動，可用語音、點選工作列圓環或 Super+Space 喚醒，通過 agentapp 協議原生呼叫應用提供的 70 多個動作，不需要讀屏或模擬點選。
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%。
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。
開源安全運營平台 Argus 發布，採用 MIT 許可、免費自託管，核心是讓 AI 代理以機器速度檢測並自動阻斷攻擊。它接入 AWS、Azure、GCP、Kubernetes、Okta、Entra、CrowdStrike 等服務，提供 27 個一鍵修復，並支援在 Slack 中一鍵批准或回滾。新版新增自主回應（未人工確認則按定時器自動回滾）、統一 AI 閘道器（用公司持有的金鑰代理 OpenAI 與 Anthropic 呼叫，含模型白名單與預算）以及影子 AI 發現。
Aether AI 與 UC San Diego 提出 RobotAgentBench，用於評測機器人在開放世界家庭場景中的自主能力。基準包含 50 種家庭佈局、90 項原子任務與 4 類開放場景，比較 8 個 VLA、3 個 WAM 與 Codex、Claude Code、Antigravity CLI 等編碼智慧體的組合。獨立 VLA/WAM 的任務發現得分均低於 2，開放場景綜合得分最高僅 2.0；
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。
2026 年 10 月 20 日，OpenAI 宣布收購藥物研發協作平台 Orchestra Bio，其團隊與技術將併入面向生命科學研究的 Rosalind（含 GPT-Rosalind 與 Rosalind Workbench）。Orchestra 的平台讓人與 AI agent 共同推進藥物專案：例如某批生產失敗時，agent 定位受影響的試驗與時間線、彙集資訊並比較應對方案。
10 月 30 日，破殼機器人發布具身 API 產品 RoboAPI：在適配的機械臂上接入後，開發者無需採集資料、訓練模型，用一句 prompt 就能讓機械臂在陌生環境完成未專門訓練過的任務，目前免費開放接入，僅限非商業化使用。
2026 年 10 月，具身智慧公司自變數機器人的合肥總部專案簽約落戶合肥高新區，總投資約 3 億元，重點方向是應用型研發、演算法與模型工程化、交付標準化與產品化，並計劃打造「研發—中試—交付—運營」閉環。公司 2025 年 9 月開源 WALL-OSS，2026 年 4 月發布基於世界統一模型架構的 WALL-B 基礎模型；8 月的直播中，雙機雙臂在模擬倉庫連續分揀約一小時，完成 1816 件、準確率超 98%，但被指出與海外 1248 件/小時相比時統計口徑不一致。
哈佛、輝達、伯克利、MIT 與斯坦福團隊提出 RAX：讓通用 Coding Agent 直接接入機器人的感知與控制介面，靠自主探索把成功決策寫成可執行程式，模型引數全程凍結。
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。
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。
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。
RoboParty 發布全棧開源人形機器人 RP1，公開 URDF 與 MJCF 模型、關節軸佈局、電氣架構和自研 ROMOMO 關節模組引數，以及從控制到訓練部署的工具鏈。RP1 身高 135cm，開源版 24 個自由度、Pro 版 30 個，關節峰值扭矩 25～160N·m、48V 供電 CAN-FD 通訊，控制頻率 500Hz、策略更新 50Hz。hhtools 動作重定向工具已開源，System1/System2 仍在研究階段；
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）。
上海交大、UC 伯克利、斯坦福、MIT、Google、微軟、輝達、小米等機構聯合發表論文《Who Improves the Robot? Toward Physical Recursive Self-Improvement》，提出 Physical RSI 概念，並用 L0-L5 分級區分「機器人任務做得更好」與「改進方法本身變得更有效」。論文還梳理了 Harness 適應、模型訓練、安全與驗證的全鏈路路徑，指出目前仍缺少能檢驗遞迴增益的基準，並列出六個待解問題。
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。
RoboColiseum 10 月 20 日發布的評測顯示，Claude Opus 5.5 在四款多模態模型直接指揮機器人的對比中以 76.28 分居首，GPT-6 Astra 以 75.99 分緊隨，僅差 0.29 分，GPT-6.1 Sol 與 Gemini 4 Argon 分別為 70.91 分和 66.86 分。不過官方總榜前兩名仍由專業具身策略模型 Paimon（77.54 分）和 HiDream-O1-Embodied（76.92 分）佔據；
OpenAI 宣布將遵守 robots.txt 中一項通用的 AI 訓練偏好訊號，網站運營方一次表達意願，即可同時傳達給多家參與的 AI 提供商。此前網站需逐一識別各家爬蟲並分別維護規則，這項自願性機制可減少重複工作。OpenAI 稱將在未來幾個月內實施，屆時再公布細節；新訊號不會取代現有的 robots.txt 爬蟲控制，原有規則繼續有效。該訊號源自 IETF AI Preferences 工作組，OpenAI 與其他參與方在當天共同發布了這一宣告。
輝達在 2026 年 6 月推出 Nvidia Halos for Robotics，把面向自動駕駛的 Halos 安全架構擴充套件到機器人領域。Halos 於 2025 年發布，用硬體和軟體工具幫開發者為自動駕駛汽車等自主系統設定安全護欄，機器人版則覆蓋倉庫自主移動機器人、工廠內人形機器人乃至手術機器人。輝達機器人生態與邊緣計算負責人 Amit Goel 表示，隨著 AI 模型與機器人硬體能力提升，安全被視為下一個瓶頸。
紅旗連鎖已終止研發 16 個月的機器人無人售貨系統，轉向 24 小時雲值守業務。該公司 2025 年 3 月公告立項時股價次日漲停，2026 年 7 月公告稱系統未達大規模商業化落地標準，2025 年研發費用約 286.68 萬元。失敗主因是機械臂抓取失誤率高、視覺識別易受光照影響，夏季玻璃瓶冷飲結水珠常被拿不穩摔碎。行業側，全國已有超 100 個機器人零售倉落地 30 餘座城市，單臺成本近百萬元，多數專案仍停留在概念驗證階段。
OpenAI CEO 奧特曼在內部員工會議上提出 AI 競賽的三種終局：建立全球監管機構、頂級實驗室合併為一，以及一家公司率先突破關鍵技術。最極端情形下，率先突破的公司甚至能讓競爭對手的 GPU 集體癱瘓，奧特曼稱這是「糟糕透頂」的結局。前兩條分別參考 IAEA 與 CERN 模式；他也承認 OpenAI 目前無法輕易放棄技術領先爭奪。