至简动力冯宗宝：IROS 2026 演讲机器人自主值守双 CNC 机床
至简动力强化学习负责人冯宗宝在 IROS 2026 现场 Tech Talk 分享了机器人自主照看两台 CNC 机床的方案，在工件与卡盘间隙仅 0.5 毫米的场景下完成抓取、上料、取件与放置，且仅用 600 条真实机器人轨迹完成训练。
推荐理由：演讲给出了0.5毫米间隙下的具体方法组合与600条轨迹的训练规模，可参考其从实验室到工厂的落地路径。
#VLA
雷锋网精选AI 评分6262 雷锋网精选AI 评分5858 CAIR发布多模态临床智能体CARES 4.0，刘宏斌谈其从工具升级为智能体
CAIR在香港具身智能医疗科技论坛上发布多模态临床智能体系统CARES 4.0，基于Harness智能体框架和自研CT、核磁、超声、内镜、脑电多模态医疗基座构建，已在多家三甲医院完成落地验证，官网已开放、框架与通用工具包已发布。
推荐理由：访谈对比了3.0与4.0的差别并给出幻觉治理思路，可迁移给做垂直领域智能体的团队。
The Robot Report精选AI 评分5858 TwelveLabs 发布 Pegasus 1.6 视频理解模型，面向物理 AI 与第一人称视频
TwelveLabs 发布 Pegasus 1.6 模型，面向机器人、无人机和自动驾驶等物理 AI 场景，是其首个面向第一人称视频的 AI 模型，不依赖特定相机或专有硬件。
推荐理由：原文列出了五项工作流和第一人称视频定位，做机器人数据管线的团队可据此判断是否接入。
机器人大讲堂精选AI 评分5656 东京初创MW把天花板轨道机械臂装进住宅，2亿日元起售，机器人版2028年上市
东京初创公司MW把沿天花板轨道滑动的双臂机械臂MW bot集成进住宅，首批不含机器人版本定价2亿～4亿日元，已在东京、横滨、福冈推进项目，搭载机器人的版本计划2028年上市。
推荐理由：文章拆解了MW把机械臂集成进住宅的路线选择，以及它与双足人形方案在安全、算力和心理感受上的取舍。
波士顿动力博客精选AI 评分7272 波士顿动力发布 Atlas 新一代四指灵巧手，13 自由度直接驱动
波士顿动力为新一代 Atlas 发布四指灵巧手，共 13 个自由度、直接驱动，尺寸接近大型人手且平均力量更强，可搬运装满 100lb+ 的小冰箱。手部配备覆盖指尖和掌面的密集压力触觉传感器，关节可反向驱动以实现本体感知，支持捏取、三指抓握和握持电钻、射钉枪、焊枪等带扳机工具。
推荐理由：原文解释了四指 13 自由度设计如何在灵巧性、强度与量产成本之间取舍，可为同类末端执行器选型提供参考。
机器人大讲堂精选AI 评分7171 智元100台灵犀X2进驻爱仕达门店，三天直播销售225.3万元
智元与炊具品牌爱仕达合作落地，100台灵犀X2人形机器人进入爱仕达全国100家门店担任促销员，覆盖六十多个城市。双方在温岭、上海、无锡三地开展为期三天、每天10小时的直播，百店累计销售金额达225.3万元，带动门店业绩增长39%。
推荐理由：原文给出三天直播的销售金额与增长比例，并拆解了机器人与真人导购的分工边界，可作为零售部署的验收参照。
Figure AI 新闻精选AI 评分6666 Figure AI 发布机器人训练数据集 Index，累计采集超 1600 万条视频
Figure AI 发布机器人训练数据集 Index，配套 App 已在 Google Play 与 App Store 上线，累计下载 264,000 次、覆盖 108 个国家，Creator 上传超 1600 万条视频，每秒处理 30 分钟视频上传。
推荐理由：原文披露了每千小时数据的任务与物体多样性指标，以及五阶段数据管线，可作为机器人数据采集规模化的参考。
Skild AI 博客精选AI 评分7676 Skild AI 发布机器人基础模型 S1，用单段视频提示完成未见长程任务
Skild AI 发布旗舰机器人基础模型 S1，作为上下文学习器，仅凭一段视频演示即可执行未在预训练中出现、最长 10 分钟的操作任务，无需微调或后训练。在内部基准上，未见任务中 ICL 在 100k 小时预训练数据下达到 66% 成功率，语言提示 VLA 为 9%；已见任务中 S1 达到约 96%。一次上下文演示约等于 380 个后训练示例，植物移盆任务从演示到自主执行用时 11 分钟。
推荐理由：原文给出 ICL 与语言提示 VLA 在 1k 到 100k 小时预训练下的成功率对比，可作为评估提示范式选型的参考。
逐际动力官网新闻精选AI 评分6666 逐际动力发布 COSA 0.5 的人形 VLA 技术栈 V³-0
逐际动力随 COSA 0.5 发布 V³-0，即机器人 OS COSA 中 VLA-tools 层的首个版本，支持移动全身操作的人形 VLA 技术栈。V³-0 运行在 43 自由度的人形机器人 Oli 上，多级架构让感知、决策与执行在不同时间尺度协同运行，LimX-WBT 跟踪全身目标并维持动态平衡，统一移动与操作。
推荐理由：原文给出 V³-0 的多级架构与人类在环真机强化学习闭环，可作为人形 VLA 技术栈设计的参考。
Figure AI 新闻精选AI 评分6868 Figure 03 进入 BMW Spartanburg 工厂，执行排序物流任务
Figure 最新一代人形机器人 Figure 03 已抵达 BMW Group Plant Spartanburg 的 Hall 52，首次在该工厂演示物流排序（sequencing）工作流。
推荐理由：原文给出 Figure 02 去年参与装配 30,000 辆车的基线，可对照理解 Figure 03 从取放到排序任务的升级。
Sanctuary AI 新闻精选AI 评分6464 Sanctuary AI 在 Tier 1 汽车供应商产线验证 Physical AI，线缆插装任务成功率超 99.5%
Sanctuary AI 宣布其 Physical AI 在一家全球 Tier 1 汽车供应商的复杂线缆插装任务上达到 99.5%+ 的任务成功率，节拍时间 2.54 秒，并通过客户实际产线基准验证。
推荐理由：原文给出了线缆插装任务的 99.5%+ 成功率与 2.54 秒节拍，可作为柔性物料自动化落地的参考基准。
波士顿动力博客精选AI 评分5656 波士顿动力 Atlas 能否通过足球学会运动？
波士顿动力与现代合作，用人类示范和强化学习训练 Atlas 人形机器人完成此前未见的 Ghost Rabona 花式踢球动作。团队用光学动作捕捉记录球员与工程师 Roberto 的高保真运动数据，经重定向映射到 Atlas 运动学结构后，在云端 GPU 并行数千次仿真训练，相当于 24 小时内完成一年的物理试错，学到的策略几乎全部首次上机即成功。该训练方法可迁移到仓储、工厂等实际作业任务。
Figure AI 新闻精选AI 评分7272 Figure 两台 Helix-02 人形机器人协作在两分钟内整理卧室
Figure 演示两台 Helix-02 人形机器人在两分钟内协作完成卧室整理，包括开门、挂衣服、收耳机、合书、倒垃圾、推椅子和共同铺床。两台机器人共用一个学习得到的 Vision-Language-Action 策略，没有共享规划器、消息传递或中央协调器，各自通过相机读取场景并仅凭动作推断对方意图。
推荐理由：原文给出了双机器人协作的实现方式，即无共享规划器、仅靠各自相机推断对方意图，可作为多智能体操作的参考。
Figure AI 新闻精选AI 评分7878 Figure 通过 BotQ 工厂将 Figure 03 产量提升至每小时 1 台
Figure 宣布 BotQ 工厂已交付超过 350 台第三代人形机器人 Figure 03，产量从每天 1 台提升至每小时 1 台，120 天内实现 24 倍吞吐提升。
推荐理由：原文给出 BotQ 产线的节拍、良率和测试数据，可作为人形机器人量产爬坡阶段的一手参考。
Sanctuary AI 新闻精选AI 评分5656 Sanctuary AI 在液压机械手上演示零样本手内物体操控
Sanctuary AI 展示其自研液压机械手的零样本手内操控能力：完全在仿真中训练的策略直接迁移到真实世界，仅用指尖（不借助手掌）连续 10 次将字母方块旋转到指定朝向而不掉落。该演示验证了仿真环境对真实动力学的高保真建模，以及液压驱动与紧凑液压阀在力量、速度和控制上的优势，为工业场景的精密插入与工具使用奠定基础。
Figure AI 新闻精选AI 评分6666 Figure Helix 02 展示客厅整理能力，靠新增数据学会工具使用与双手操作
Figure 的 Helix 02 展示客厅整理演示，在此前厨房清理之后完成全身端到端的客厅收拾任务。演示中它用喷壶和毛巾清洁表面、双手搬收纳箱并把积木扫入、把枕头抛回沙发、在手中重新调整遥控器并按键关电视，还侧身穿过茶几与沙发之间的窄缝。Figure 表示这些行为没有新增算法或专门工程，仅靠添加新数据学会，沿用与此前任务相同的通用架构。
推荐理由：原文列出八类具体操作行为，可看出单一模型靠新增数据扩展任务的迁移方式。
Dexterity 博客精选AI 评分6464 Dexterity 发布物理 AI 世界模型 Foresight，基于 1 亿次自主动作训练
Dexterity 公开其物理 AI 世界模型 Foresight，该模型基于生产环境中超过 1 亿次自主动作的经验训练，面向企业物流场景的安全关键型机器人应用。
推荐理由：原文给出世界模型在生产环境的训练规模与决策时延，可据此了解工业操作场景对世界模型的可解释与实时要求。
Figure AI 新闻精选AI 评分7878 Figure 发布 Helix 02 全身自主人形机器人模型
Figure 发布 Helix 02，用单一神经网络从像素直接控制人形机器人全身，实现行走、操作与平衡的一体化。该模型在 System 2 与 System 1 之下新增 System 0 全身控制器，基于超过 1,000 小时人体动作数据训练，10M 参数、以 1 kHz 输出关节指令，替代了 109,504 行手写 C++。
推荐理由：原文给出了 System 0 的训练数据量、参数规模和控制频率，可据此了解全身 VLA 的分层架构如何落地。
逐际动力官网新闻精选AI 评分6464 逐际动力发布具身 Agentic OS 系统 LimX COSA，驱动人形机器人 Oli
逐际动力正式发布面向物理世界的具身 Agentic OS 系统 LimX COSA，通过高阶认知与全身运控深度融合，实现大小脑一体化智能，全尺寸人形机器人 Oli 在该系统驱动下成为兼具运动智能和高阶认知的人形智能体。COSA 采用自底向上三层结构，底层为全身运控基础模型，中层为可组合调度的高阶技能层，顶层负责交互、记忆与思考，支持自然语言任务拆解、语义记忆与基于实时感知的全身移动操作。
推荐理由：原文给出 COSA 的三层架构与技能调度设计，可作为大小脑一体化系统化构建的参考。
逐际动力官网新闻精选AI 评分6666 逐际动力发布多形态具身机器人 TRON 2，4.98 万元起开放预订
逐际动力发布多形态具身机器人 TRON 2，售价 4.98 万元起，即日起开放预订。TRON 2 采用全身模块化架构，一个本体可快速切换双臂、双足、双轮足三种构型，并支持人形、四足等形态重构。
推荐理由：原文给出构型切换方式、双臂自由度与负载、续航等参数，可据此评估该平台是否适合 VLA 科研与移动操作实验。
Figure AI 新闻精选AI 评分8282 Figure 发布第三代人形机器人 Figure 03，面向 Helix、家庭与量产
Figure 发布第三代人形机器人 Figure 03，围绕 Helix、家庭场景和大规模制造完成软硬件重新设计。新视觉系统帧率翻倍、延迟降至四分之一、单相机视场角扩大 60%，手掌内置相机，指尖触觉传感器可感知 3 克压力，并支持 10 Gbps mmWave 数据回传。
推荐理由：原文给出感知、触觉、电池与产线的具体改动和产能目标，可据此评估人形机器人从原型走向量产的工程取舍。
Figure AI 新闻精选AI 评分5858 Figure 的 Helix VLA 模型学会装载洗碗机，仅靠新增数据
Figure 的 VLA 模型 Helix 在折叠衣物、分拣包裹之后，又学会了装载洗碗机，全程没有新算法和专门工程，只补充了新数据。Helix 能把堆叠的盘子逐一分离并按顺序放入，用一只手拿起玻璃杯、调整姿态后由另一只手小心放置，还能应对杂乱的初始摆放，并从误抓或碰撞中恢复。Figure 表示这说明同一套通用架构可以覆盖差异很大的日常任务，是向可扩展的通用人形智能再进一步。
推荐理由：同一套 Helix 模型仅靠新增数据就学会装洗碗机，可看出通用架构跨任务复用的落地路径。
逐际动力官网新闻精选AI 评分5757 逐际动力发布具身智能训练新范式 LimX DreamActor
逐际动力发布具身智能训练新范式 LimX DreamActor，将 Real2Sim2Real、模仿学习与真机强化学习结合，用于提升具身模型训练与部署的效率和稳定性。
推荐理由：原文给出了从消费级相机采集、三维重建到仿真预训练与真机强化学习后训练的完整流程，可作为具身智能训练管线的参考。
Figure AI 新闻精选AI 评分6666 Figure 的 Helix VLA 模型学会自主叠毛巾，同一架构仅换数据集即可跨任务迁移
Figure 的 VLA 模型 Helix 展示了人形机器人用多指手端到端自主叠毛巾，官方称这是人形机器人首次以端到端神经网络完成该任务。同一套 Helix 架构此前用于物流包裹翻转任务，此次未修改模型与训练超参数，仅新增数据集即迁移到叠毛巾。
推荐理由：同一套 Helix 架构不改模型与超参数、只换数据集就从物流任务迁移到叠毛巾，展示了跨任务泛化的可迁移做法。
Sanctuary AI 新闻精选AI 评分5757 Sanctuary AI 展示用强化学习控制液压灵巧手的抓握重定向能力
Sanctuary AI 展示了在仿真中训练的 in-hand reorientation 策略在真实液压灵巧手上执行，可在对抗重力并额外加载 500 克重量的情况下完成手内重定向。该公司称其自研强化学习方法在训练中未见过的 500g 负载扰动下仍能完成手内重定向。其液压手具备较多主动自由度，支持手指侧摆与手内操作，采用液压驱动以获得力量、速度和控制性能。
推荐理由：原文给出了仿真训练策略迁移到真实液压手并承受 500g 未见负载的细节，可作为灵巧操作训练迁移的参考案例。
Dexterity 博客精选AI 评分6262 Dexterity 发布工业超人形机器人 Mech
Dexterity 发布工业超人形机器人 Mech，采用双臂加移动底盘设计，面向卡车装卸、码垛拆垛和订单拣选等任务。Mech 单臂可举 65 lbs、双臂合计 130 lbs，能把箱子放到 8 英尺高，配备最多 16 个机载相机和内置触觉，可在 32 至 122°F 环境下工作。
推荐理由：原文给出了双臂负载、举升高度、相机数量和温度范围等规格，可与现有人形机器人方案做能力对照。