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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。
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。
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。
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。
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。
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；
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。
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）。
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。
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。
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。
宇樹機器人發布通用人形基礎模型 UnifoLM-WLA-1.0，引數 6B，用約 2500 小時真實機器人資料訓練，單個模型可完成 64 項任務（10 項全身 + 54 項桌面），並支援平行夾爪與兩種靈巧手。架構上以基於 Qwen3-VL 的具身推理器 UnifoLM-ER-1 為起點，加入光流與 VQ-VAE 的未來動態區域預測、殘差 VQ 動作離散化，以及 MMDiT 動作專家做連續控制。演示在宇樹 G1 上完成鋪床、裝洗衣機、疊衣服、物體分揀等操作。
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。
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。
中科大系公司白澤通境發布溯因式世界模型 AWM，並開源論文與程式碼，配合自研端側推理引擎 BAIZ-RUN 把模型壓進機器人本地執行。AWM 從無標註影片學習，在 Push-T 任務上以 2000 條軌跡達到 75% 成功率，約為 Causal-JEPA 所需資料的七分之一，資料加到 14728 條時成功率約 92%。
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。
香港大學 MMLab 提出 EgoWild2Dex，直接用 538.9 小時未經編排的人類第一視角資料訓練雙臂機器人，每個下游任務只需不到 1 小時真機資料，拆快遞、用熱熔膠槍固定手辦、製作冷飲等長時序任務平均成功率達 96.7%。方法核心是 GeoFormer 幾何變換模組，把晃動的人類視角對齊到機器人視角，處理速度比傳統投影加修復流程快 21.9 倍，再將人類、手套與真機資料統一到機器人動作空間做漸進式聯合訓練。
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%。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI（遞迴自我改進）論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料：AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%，Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
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。
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%；
前華為小藝多模態大模型研發負責人唐都鈺創辦觀行數智，主攻讓機器自主判斷何時介入的「主動式物理 AI」。團隊採用雙模型協同架構 ProAgent：輕量模型 StreamingJev 持續讀取環境事件流、判斷是否需要介入，Response Model 再決定回應方式與呼叫裝置，並自建評測體系 ProactiveXBench。
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。
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。
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。
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。
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。
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%。
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。
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。