機器之心● 精選AI 評分79
哈佛輝達等用 Coding Agent 讓機器人自主探索，五大基準領先 37.4 點
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。
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機器之心● 精選AI 評分80
混元與復旦發布 ExplorationBench，評測 AI 自主探索能力
復旦大學、騰訊混元與清華大學聯合發布 ExplorationBench，用兩套規則被改寫的「異星世界」AlienCode 和 AlienLogic，評測 AI 能否通過自主實驗發現規則。10 個前沿系統讀完範例後，在 AlienCode 上最高僅 15.7%，四輪探索後最好軌跡達 89.0%；若只讓模型多想、不給環境反饋，最高只有 11.0%。GPT-5.6 Sol 自主探索拿到 88.1%，而事先直接告知全部規則反而只有 69.5%，說明探索過程同時提升了規則的使用能力。
機器之心AI 評分60
破殼機器人發布 RoboAPI，機械臂可零樣本執行指令
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。
機器之心● 精選AI 評分75
ROMA 讓機器人主動互動探索物體，7B 模型比肩 GPT-6 Astra
人大高瓴 GeWu-Lab、智源研究院等提出 ROMA 系統，讓多感測器機器人主動與物體互動來補全物理理解，其 ROMA-7B 模型在 ROMA Bench 的 2100 道題上取得 72.9% 成功率，整體與 GPT-6 Astra 持平，並超過 GPT-5.4 與 Gemini 3.5 Flash。該工作同時開源了覆蓋近 2000 個真實物體、視聽觸力四模態同步採集的互動資料集 ROMI-2K，以及包含單鏈、多鏈和意圖驅動三類任務的評測基準。
TechCrunch AIAI 評分45
前輝達機器人負責人：機器人仍處樂高時代，未到 ChatGPT 時刻
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。
機器之心● 精選AI 評分80
AA-Robotics 首份榜單發布：GPT-6 Astra 操控機械臂得分居首
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。
機器之心● 精選AI 評分72
RobotAgentBench 發布：接入 Codex 等編碼智慧體後，機器人自主任務得分最高 48.5
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；
TechCrunch AIAI 評分23
TechCrunch Disrupt 2026 次日聚焦 AI，人形機器人登臺演示
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。
TechCrunch AIAI 評分43
Danu Robotics 獲 500 萬美元融資，AI 回收分揀機器人上市
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 AIAI 評分51
Industrial Next 與寶馬合作，AI 機器人產線換型縮短到數分鐘
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；
機器之心AI 評分48
正行創新發布全球首個零售 Physical AI 24/7 方案，含 H1 人形與 C1 輪臂機器人
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）。
量子位AI 評分41
正行創新發布零售物理智慧方案，雙足 H1 與輪臂 C1 亮相
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。
Ars Technica AIAI 評分61
輝達將 Halos 安全架構擴充套件至機器人
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。
機器之心● 精選AI 評分78
CodeActionBench 發布：GPT-6 Astra 機器人操作成功率 73.3%
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%。
TechCrunch AIAI 評分43
輝達前機器人產品負責人轉做投資，稱機器人仍處樂高時代
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。
機器之心AI 評分58
Aether AI 發布因果驅動機器人系統 CRIS-0
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。
TechCrunch AIAI 評分51
Laplace 用 AI 智慧體為機器人和自動駕駛做紅隊測試
密西根大學團隊創立的 Laplace Intelligence 正在為機器人、自動駕駛等物理 AI 做自動化紅隊測試：用 AI 智慧體在高保真模擬中自動設計罕見極端場景，在部署前找出失效點。模擬環境基於輝達 Cosmos 世界模型的後訓練版本搭建，可按語言指令即時改造街景，並讓其他交通參與者對環境做出互動反應。
Hacker News front pageAI 評分71
Dream Labs 發布 Dream-1，可零樣本控制未見過的機器人
Dream Labs 發布世界動作模型 Dream-1，通過公開 API 向全球開放，接入新的雙臂機器人即可開箱執行任務，無需微調、示教或機器學習經驗。公司同時結束隱身狀態，宣布完成 9000 萬美元種子輪融資；官方演示覆蓋 Hugging Face、KAIST、AgiBot 等 13 家機構的機器人，任務包括疊衣服、清理餐具、裝箱等。技術基礎是 2026 年 2 月的 DreamZero 論文，用 30 分鐘機器人資料後訓練即可零樣本泛化；
機器之心● 精選AI 評分80
Recursia 零樣本長時機器人操作超輝達 ASPIRE 最高 15.1 個百分點
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。
機器之心● 精選AI 評分69
多機構聯合綜述機器人遞迴自我改進，提出 L0-L5 分級
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。
TechCrunch AIAI 評分46
Laplace 用 AI 自動紅隊測試機器人與自動駕駛
總部位於安娜堡的 Laplace Intelligence 為機器人和物理 AI 做自動化紅隊測試，用 AI 代理自動設計極端場景，在部署前找出並修復問題。其模擬基於 Nvidia Cosmos 的後訓練版本，可按真實尺度重建從亞利桑那高速到巴黎人行橫道的場景，支援用語言提示即時改動設定，交通資料來自 TomTom，場景中其他參與者也會即時避讓。客戶包括五十鈴、自動駕駛卡車公司 Bot Auto 與 Nvidia，並與 T-Mobile 在聖何塞合作智慧城市試點。
機器之心AI 評分54
奇瑞墨甲發布 90 釐米家庭陪伴機器人墨寶，開啟全球預訂
10 月 21 日，奇瑞旗下墨甲機器人在蕪湖發布首款消費級家庭陪伴人形機器人墨寶（Mobo），並開啟全球預訂。機器人身高約 90 釐米、重 18 公斤，擁有 22 個運動自由度和 30 餘種動態表情，搭載視覺語言大模型、人臉識別與自研 MoAgent 智慧體，支援老人跌倒檢測提醒、兒童英語口語陪練和手機 App 遠端巡檢。單次續航約 1.5 至 2 小時，計劃 2026 年底量產，價格尚未公布。
TechCrunch AIAI 評分75
MIT 讓 13 個 Claude 智慧體在荒島自由玩耍 30 小時，之後表現更優
MIT 研究者把 13 個由 Claude Opus 4.7 驅動的 Eko 智慧體放進模擬荒島，30 小時內不給任何任務，它們自行發明了各種玩法；隨後在指定挑戰上，這些智慧體普遍勝過從未上島的相同智慧體，論文已發在 arXiv。無人指派時，13 個裡有 6 個自行發現跳躍中鬆手能把方塊扔得更遠，這是設計者原本沒有實現的行為。研究者據此提出，除了預先設定練習目標，「無目標探索」也可能是讓智慧體積累技能的一條路徑，尤其適用於未來控制機器人的技能。
機器之心● 精選AI 評分65
Manifold AI 的 R²SI 登頂 RoboDojo 榜，超越 GPT-6-Astra
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%。
機器之心● 精選AI 評分83
商湯聯合團隊評測 GPT-6-Astra：模擬近滿分，真機插頭 11 次全敗
商湯聯合大曉機器人、Ropedia、南洋理工大學與東京大學發布報告《Has GPT-6-Astra Achieved Embodied Intelligence?》，對 GPT-6-Astra 做了 12 項模擬評測與 8 個真實機器人平台的系統測試。在允許上下文學習並把動作步數放寬到最多 10 倍後，它在 LIBERO-Long++ 上達 100%、LIBERO-Pro 99.3%、SIMPLE 98.8%；
TechCrunch AIAI 評分34
前輝達高管：物理 AI 仍處樂高時代，尚未迎來機器人版 ChatGPT 時刻
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。
Latent SpaceAI 評分61
Standard Bots 獲 2 億美元融資，機器人模型本地推理
Standard Bots 完成 2 億美元 C 輪融資，估值達 10 億美元，由 General Catalyst 與 RoboStrategy 領投，客戶包括 NASA、亞馬遜與洛克希德·馬丁。其工業機械臂用於上下料、焊接與裝配，共享基座模型引數量僅數十億，靠客戶示教與微調適配；上下料用零樣本視覺模型定位零件，骨幹網路以超 10 億張影像訓練，運動與單元邏輯仍交給傳統程式設計。模型在雲端訓練、邊緣 GPU 本地推理，輸出動作塊直接送入底層控制，以應對工廠網路不穩。
量子位AI 評分62
華為哈勃投資視塔機器人，做 1 毫米柔性觸覺電子皮膚
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%。
機器之心● 精選AI 評分80
董豪團隊提出 HIL-UMI：人類示範時即可採集機器人後訓練資料
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。
TechCrunch AIAI 評分72
Eka 完成 1.5 億美元 A 輪，力覺模型抓取成功率達 95%
Eka Robotics 完成 1.5 億美元 A 輪融資，由 a16z 與 F-Prime 領投，投後估值 14.5 億美元。其核心技術是視覺-力覺-動作模型（區別於視覺-語言-動作模型），配合力感測器更多的柔性機械手，每小時可抓取約 1500 個 1 公斤以內的物體（人類約 600 個），成功率超過 95%，能捏起覆盆子而不壓碎。