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。
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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。
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。
開發者發布開源樂高 AI 生成器,通過 Python 工具集、指令和文件讓 AI 代理直接生成 LDraw 格式的樂高 CAD 模型。該專案用 GPT-6 Astra 和 Opus 5.5 迭代數月完成,已打包為 Docker 化 Web 應用,支援 OpenAI、Claude 和 OpenRouter 三種提供商。生成的 .mpd 或 .ldr 檔案可在 LDView、LeoCAD、Studio 等工具中開啟和修改。
Google DeepMind 宣布,四個 Gemini 4 Argon 智慧體從零開始,在 27 小時內通關 Minecraft,全程沒有任何人類幫助。它們在沙盒環境中僅使用程式碼和文字操作,一共編寫了 2783 個程式,通過聊天分配各自的任務、共享筆記,並一起除錯出現的錯誤。
Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 EmbodiedEvo,讓 Coding Agent 在單個 Playground 場景中通過互動積累程式碼 Skills 與文字 Lessons,凍結經驗後交給新 Agent 在未見場景複用,全程不更新模型權重。在具身評測 RoboDojo 上,它以 45.08 平均分、38.95% 成功率超過所有 VLA/WAM 與 Agent 方法;
馬斯克發推稱,他讓 Grok(@Bot)調研最適合低齡兒童的樂高星球大戰套裝,並直接完成下單,形容「就這麼簡單」。推文未說明使用哪個 Grok 版本、通過什麼渠道下單、金額多少,也未交代研究結果是否由 Grok 自行挑選。這是馬斯克本人帳號在 2026 年 10 月 11 日發布的單條內容,沒有附帶截圖或後續細節。
馬斯克發帖稱,由 Grok 和 Bot 研究並幫他購買的樂高套裝已送達,Bot 在包裹到達後自動停止了物流查詢。這條推文展示的是 Grok 與 Bot 完成研究、下單,並由 Bot 跟蹤物流、在送達後自動停止查詢;但原文未披露購買平台、金額等細節,也未說明是否有人工介入。
Gemini 4 Argon 發布,官方稱其在物理理解、程式碼生成與視覺語義推理上有跨越式提升,在考察 3D 物理空間問題理解的 Embodied Reasoning(ERQA)基準上用純推理拿到 87%,超過所有其他前沿模型。它被定位為通用物理推理模型,覆蓋機器人控制、Real2Sim、物理理解與研究自改進四個方向,官方給出了各方向的代表性提示詞。
Gemini 4 Argon 發布,官方稱其在物理理解、程式碼生成與視覺語義推理上有跨越式提升,在考察 3D 物理空間問題理解的 Embodied Reasoning(ERQA)基準上用純推理拿到 87%,超過所有其他前沿模型。它被定位為通用物理推理模型,覆蓋機器人控制、Real2Sim、物理理解與研究自改進四個方向,官方給出了各方向的代表性提示詞。
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。
在 AI2 發起的 MolmoSpaces 零樣本具身評測 Combined 榜單上,魔法原子 VLM Agent 框架 EchoPolicy-0 以 75.4% 的機器人操作平均成功率拿下全球第一,覆蓋全部 4 個 v1 任務,共 3915 局全量評測。同一分組下,自研具身 Agent 框架 MagicBrain 以 3.4B 引數位列全球第四,抓取成功率 94.4%,Pick-v1 與 Pick & Place-v1 兩項任務均為全球第一。