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10 月 27 日，行元智慧發布跨本體資料引擎 Chorus 眾行，可把智慧眼鏡、胸戴相機、腕部相機、UMI 裝置、智慧頭環採集的人類操作影片，轉成適配不同機器人本體的預訓練資料。官方測試顯示，平均可用資料轉化率為 85%；在 16 種本體適配的配置下，每小時有效機器人軌跡處理成本降至 15 元，再疊加 3 倍指令增廣後實現約 40 倍擴容，單位訓練樣本等效成本為 5 元/小時。行元智慧還計劃在年內推出 Duet 同行，用於真實場景部署與人類反饋迴流。
Data + AI 技術實踐巡展上海站將於 11 月 10 日 13:00—16:30 在上海市徐匯區新漕河涇國際商務中心 A 座舉行，主題為從 Data 到 Agent 落地的完整鏈路。活動邀請螞蟻密算、合合資訊、普華永道、三菱電梯、識貨的 5 位專家，圍繞本體 Ontology、企業知識引擎、辦公型 Agent 的 Harness 工程、金融可信智慧體與 Data Agent 取數實踐展開分享，線下參會可免費報名。
一篇論文指出，設計物具有本體性，會塑造甚至限制人們認為可能或可想像的東西，而讓使用者掌握系統設計與建置的權力是緩解這種封閉的一條路徑。儘管圍繞支援使用者自建的系統的研究已有數十年，但這類系統通常只按可用、有用或技術可行來評估，本體邊界協商的問題一直未被考察。作者為此設計了兩個開放式探針，藉助 Wizard of Oz 技術，讓參與者體驗訓練個性化機器學習系統的過程。
NVIDIA 開源 Auto Ontology，一個從企業後設資料自動生成本體與語義層的庫，目的是讓 agent 在查詢資料之前先確認指標定義、資料來源和處理方式。它通過 MCP、CLI 和 API 把上下文提供給任意 agent 框架，支援用自然語言查詢關係型資料庫並轉成 SQL，預設呼叫 Nemotron-3-nano-30b 與 embed-1b 模型，資料存放在 Postgres 與 pgvector 中，可連線 Databricks、Snowflake、DuckDB。
Ropedia 在第一屆 Super Week 集中發布六項研究，主線是跨本體世界模型 Ropedia W0：用約 1 萬小時人類第一視角影片與 3000 小時機器人影片訓練，在八種本體上無需針對評測資料額外適配即達 21.98 dB PSNR，高於 Cosmos3-Nano 的 19.02 dB。人類預訓練還大幅降低機器人資料需求，在 GR-1 上僅用 1% 後訓練資料就超過用全量資料初始化的通用影片生成模型；
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）。
10 月 20 日，千訣科技在南京首屆物理 AI 與世界模型大會上發布預測式世界模型 Polibrain，已在四足、人形、輪式、雙臂等機器人形態上開展適配。該模型不生成未來畫面，而是在潛在表徵空間預測真正影響任務的狀態變化，並串聯感知、決策、執行與反饋形成閉環。千訣稱其與清華團隊 2025 年在 ICML 發表的隱變數可辨識性研究，比 LeCun 團隊相近論文早約一年。公司不造機器人本體，以松耦合架構讓不同形態機器人共享對世界的理解。
阿里巴巴旗下高德發布首個基於開放世界行為的全身基座模型λ0，僅用人類行動資料即可讓機器人學習移動、姿態與雙手操作的全身協調。在 SIMPLE 模擬基準及多項真機評測中，λ0 均取得 SOTA，真機任務成功率較最強基線提升 22.5%；採用無本體採集後，單條示範採集時間從約 100 秒降至 29 秒，效率約為主流方法的 3.4 倍。模型依託 500 小時無本體全身資料 HumanVerse-500，已在 GitHub 開源硬體配置程式碼、HuggingFace 上線資料樣例。
馬斯克在 X 上表示，Starship 42 將成為首個由發射塔捕獲的星艦。他稱這一安排“如同預言”，但沒有給出時間表、所屬任務或技術細節，也未說明被捕獲的是助推器還是飛船本體。
陶哲軒（Terence Tao）發布了一份題為 Math 2.0 的 PDF 文件，發布時間為 2026 年 10 月 11 日。本條資料只提供了 PDF 檔案本體，正文內容無法從所給資料中讀取，因此文件的篇幅、具體論點與結論均無法確認。需要了解內容的讀者只能直接開啟原始 PDF。
世嘉已將《全面戰爭：幕府將軍 2 完整版》從商店下架，原因是本週二發售的重製版口碑崩盤。該版本打包本體與全部 DLC，承諾改進畫面、1440p 與 4K UI 縮放和現代化操作，但 Steam 評價為差評如潮並已被下架，玩家投訴 bug 等問題，Reddit 上還有使用者貼出疑似被 AI 處理壞掉的美術素材。世嘉表示已注意到相關情況。
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。
超維動力在香港金融科技周 2026 展出全棧具身智慧產品，其中乒乓機器人 SMASH 完成升級，能應對各類旋轉，擊球範圍覆蓋遠臺到近臺，球技進一步逼近專業選手。同場還展出 117 自由度的擬人人形本體 KAIBot（173cm、70kg，配備 18000 個觸覺感知點，可識別低至 0.1N 的力度）、37 自由度靈巧手 KAI Hand 和重 300 餘克的第一人稱數采頭環 KAI Halo。SMASH 與恒生銀行合作設立體驗區，觀眾可上場與機器人對打。
10 月 14 日，破曉智慧聯合天瓏移動發布全身全模態資料採集系統 SeePhys Hub，用四目頭環、兩個腕部手環、三個腰腿部追蹤器和可選觸覺手套，在輕量 Ego 採集之上補回全身姿態與手部接觸壓力。頭環重不超過 220 克、單個腕環不超過 75 克，相機、IMU 與 UWB 同步精度不超過 0.5 毫秒，配套平台負責解析、清洗、動作切分、語義標註與動作重定向。團隊計劃 2027 年推出全模態世界模型，優先在工業、餐飲零售等場景驗證，現階段不造自有機器人本體。
南洋理工大學、清華大學、上海交大等十餘家機構聯合發布綜述，以「感知—推理—行動」為主線梳理近 200 篇具身智慧可供性學習工作。綜述將研究分為可供性感知（2D、3D、互動驅動、可泛化）、可供性推理（關係式、語言中心、智慧體式）與可供性引導行動（分層執行、策略學習融合）三個層次，並彙總五類資料集與 IoU、mAP、aIoU 等評測指標。作者指出視覺預測準確並不等於機器人能成功執行，未來評測需納入機器人本體約束與物理可行性。
上海國際具身智慧技能大賽檢閱賽將於 10 月 23 日至 25 日舉行，設生產製造、倉儲物流等 9 大賽道 23 個賽項，計劃吸引千餘支隊伍，賽題取自工信部徵集的千餘條具身智慧應用場景資料。比賽以真實場景、真實崗位任務和真實作業資料評分，按任務執行、資料採集與迴流、自主智慧、創新能力四維百分制考核，並對人形、四足、輪式等不同本體設差異化折算係數。23 個賽項均設獎，一等獎 1 萬元，獲獎隊伍另有千萬級意向投資和融資輔導。
VaM（Value as Memory）把價值模型的近期預測作為任務進度記憶輸入動作策略，機器人在紙盒裝配任務中連續自主執行 4 小時，成功率超過 95%。方法基於 π₀.₅ 建置動作專家，用 GRU 編碼歷史價值與本體狀態，價值預測與動作生成非同步計算，策略直接讀取已快取的價值。真機消融顯示，相比去掉價值快取，最終成功率提升 29.4%；線上 RL 方案相比離線方案平均成功率再提升 32.8%，每個梯度步消耗的真實世界時間降低 57.8%。
西門子將在第 26 屆中國國際工業博覽會上首次完整展示人形機器人端到端解決方案，併發布 20 餘款新品、開放 6 類具身智慧“進廠”場景。該方案覆蓋本體設計、工藝模擬、虛擬除錯到零部件加工、整機總裝與現場應用，現場用數控機床與輪式人形機器人即時互動還原“機器人上下料”，面向汽車質檢、零部件裝配與物流搬運。同期升級的“鑽耀之心 3.0”貫通工業五層架構，並展示資料中心 5.0+架構、AI 輔助程式設計使光模組裝配交付週期縮短約 50%。
成立半年的源策未來首次系統性公開全身智慧技術路線的實機成果：機器人能搬踏臺登高取物、低位拾瓶、清理餐桌與操作洗碗機，並已在宇樹 G1 與加速進化 T2 兩種本體上驗證。團隊自研 S0 全身控制系統負責足部軌跡、軀幹姿態與重心轉移，S1 按現場狀態組織任務動作，模型先以第一視角人類全身資料 EgoBody 預訓練，再經真機後訓練與人形 DAgger 人工糾正。該路線今年 7 月由團隊在技術部落格中提出，創始人包括李弘揚、李天羽、陳立。
浙江深辰凱動的羽毛球機器人與真人連續對打 1452 拍，獲吉尼斯世界紀錄認證（移動機器人連續羽毛球回球次數最多）。該機器人約 0.5 毫秒識別來球，揮拍速度每秒 30 米、扣殺時速超 250 公里，團隊稱從本體到演算法全棧自研、專利 100 餘項；底層是可複用的通用物理運動平台加自研機器人大腦，2025 年 ICRA 論文報告真人對打成功率 90.7%。波士頓動力前首席戰略官 Marc Theermann 公開拆解稱，這套即時感知、軌跡預測與移動底盤協同能力同樣適用於物流倉儲的高速動態分揀。