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Agility Robotics 於 11 月 5 日在納斯達克上市，成為美國首家上市的人形機器人開發商。其證券檔案坦承，人形機器人大規模應用尚未驗證、也未實現廣泛商業化，而工業機器人已有數十年倉庫和工廠的驗證記錄。公司計劃出租或銷售人形機器人執行體力勞動；聯合創始人稱機器人即服務按接近人力成本收費，讓客戶從第一天就有投資回報。該公司曾在 2024 年首次在客戶倉庫實現人形機器人全職商業部署。
Agility 將通過 SPAC 反向合併登陸美股，成為首家純粹的人形機器人上市公司，並新募資 4.65 億美元。其 Digit 機器人已在 GXO、舍弗勒、豐田加拿大等 9 家客戶的物流場景搬運重物，但 2026 年上半年收入僅 17.4 萬美元，同期虧損 3.62 億美元。新一代 Digit 5 不再需要隔離工作間、可在人身旁安全作業，已獲得 30 家客戶共 3 億美元的計劃合同，原型將在 CES 2027 展示、當年年底正式發售。
具身智慧公司 Microagi 公開亮相，推出面向工業場景的機器人產品 Atlas 與資料產品 shift。Atlas 把自主機器人直接部署到工業企業現有硬體與產線上執行閉環作業，無需更換裝置；shift 在不使用遙操作、不中斷產線的情況下記錄真實物理作業過程，並轉化為可直接用於訓練的資料。該公司稱自身為資料研究與部署實驗室，團隊分佈在慕尼黑、蘇黎世、倫敦和伊斯坦布林。
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。
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。
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。
10 月 20 日南京物理 AI 大會上，愛思科技展示 Agnes Harness 智慧體執行框架，配合自研 MHS 裝置接入協議，使用者一句自然語言即可讓機器狗 Go2 與小車 Car01 分工完成打招呼、播放音樂並跳舞 30 秒等任務。框架由大腦 LLM、小腦 JEV 決策模型、Workflow 與 Agent Loop 組成，並通過系統層 RSI 改策略與程式碼、模型層 TTT 更新決策引數實現雙進化；
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。
11 月 3 日 CeMAT ASIA 2026 期間，XROGO 發布“機器人到崗計劃”，聚焦製造上下料，以及機房、配電室巡檢值守兩類場景。合作以“租用機器人＋服務”為主，由一線工人和專家示教、工程師提供訓練與驗證支撐，以降低企業首次引入裝置的投入門檻；實際作業時長、保障人力與交付週期通過作業記錄呈現。分揀、裝卸、理貨等倉內作業則將與物流夥伴先做適配評估與樣板驗證。
星衍智慧的通用具身 Harness 框架 Auriga 在零樣本、單次執行且不允許環境重置的 RoboDojo 評測中以 57.74% 平均成功率、64.00 分領跑榜單，並在 RoboCasa365 Target50 取得 73.2% 成功率。RoboDojo 覆蓋 42 項任務、6300 個測試 Episode，Auriga 以 GPT-6 Astra 為基礎模型，記憶任務成功率達 92.99%。
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；
智元發布具身 Agent 框架 Genie Master，其精靈 G2 機器人在真實便利店執行取貨、補貨、清潔與多機協作時，無需人工除錯即可自行診斷失敗、調整策略並積累經驗，官方稱這是行業首次在真實業務場景、而非模擬環境中跑通 Physical RSI。該框架用 EEP 具身執行協議連線上層 Agent 與底層動作策略：Harness RSI 通過提示詞、記憶與規則積累經驗，Policy RSI 用執行與人工接管資料更新動作模型。
《紐約時報》前記者、Hard Fork 前主持人 Kevin Roose 出版新書《The AGI Chronicles》，寫的是前沿實驗室在 AI 全面商業化過程中的轉變。他與 Casey Newton 已離開時報，上週推出與 NPR 合作的新播客 Machine Gods，以影片為主。他在 Decoder 訪談中談了新書的報導過程、離開大機構做獨立創作者的選擇，以及 AGI 之後的走向。
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。
在巴塞羅那 Smart City Expo 上，NVIDIA 與合作伙伴宣布把物理 AI 與智慧體 AI 擴充套件到全球城市，用於居民服務、視覺智慧體與基礎設施數字孿生。西班牙 1MillionBot 將 ALIA 開源模型與 Nemotron 用於市政服務智慧體，已有 150 多個部署；馬來西亞 ITMAX 的 SamurAI V2 視覺智慧體計劃到 2027 年支援 1.7 萬多路攝像頭，其 TeraSim 模擬把高峰通行時間最多縮短 26%。
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；
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。
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）。
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。
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。
Hacker News 上有人發帖徵集討論：Agentic AI 進入生產的主要瓶頸在哪裡。發帖者引用兩項資料作對照——agent 產生的流量已超過人類流量，但已建置的 agent 中只有 10% 真正上線生產，他覺得這很諷刺。他由此追問是什麼卡住了這些 agent，以及要讓 agent 流量繼續增長還缺哪些基礎設施。帖子目前 3 分、5 條評論。
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。
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。
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。
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。
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 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。
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%。
一篇部落格文章認為，William Gibson 在 2020 年小說 Agency 中描繪的 AI 助手 Eunice 已接近現實。書中 Eunice 被啟動後一邊對話，一邊自行在後臺取用資訊、調動資源；文章指出，如今 GPT-Live 與 Block 的 Dessa 已帶來接近真人的全雙工對話，OpenAI 的 Dots 和 Meta 的 Muse 則在引入可 24/7 獨立追求目標、在後臺行動的 agent。
智元發布具身模型 GO-3 Preview，稱在預訓練、後訓練和部署後實現全鏈路規模化學習，並在 RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum 三項評測中排名第一。其預訓練約九成使用人類第一視角資料，採用 WRAM 架構；後訓練系統 Genie Evolver 結合百臺級真機、模擬與世界模型，手機包裝任務成功率由 50.8% 提升至 98.3%。