Dexterity 提出 Transactable World Models，让 Physical AI 空间智能一致、可解释且安全
Dexterity 提出 Transactable World Models，把空间理解建模为受物理约束的共享算子，供多个机器人 agent 以事务方式交互，提供显式不确定性边界、回滚能力、可解释性与实时一致性。
#大佬观点
Dexterity 博客精选AI 评分5656
Dexterity 博客AI 评分4747 Dexterity：规模化 Physical AI 产品的预量产工程纪律（下）
Dexterity 高级副总裁 Keshav Prasad 阐述 Mech 机器人从原型走向量产的工程方法论，强调以客户需求为起点定义系统级需求，并通过 DfX 框架平衡制造、认证、人体工学、服务、成本与可测试性。
Robust AI 新闻AI 评分3838 Robust.AI 协作机器人 Carter™ 仓库部署实录：从质疑到信任
Robust.AI 协作机器人 Carter™ 在履约仓库完成零复杂度部署，无需 WMS 集成或 IT 准备，即可与拣选、上架和 VAS 环节的人员协同作业。机器人采用基于视觉的导航，能避让纸箱、拣货员和叉车，从第一天起自主学习仓库地面环境。团队先小规模起步建立信任、实时看到生产力提升，再由团队自主决定是否全面集成。
Dexterity 博客精选AI 评分5656 Dexterity 分享 Mech 工业超人形机器人从原型到量产的系统工程经验
Dexterity 与 Sanmina 达成战略制造合作，以扩大 Mech 工业超人形机器人量产。Mech 为双臂 AI 机器人，可搬运 60 磅包裹并具备类人灵巧操作能力。产品开发副总裁 Keshav Prasad 总结从原型到量产的系统工程教训，强调线缆布线、弯折寿命、元器件停产、固件与感知时序等细节决定部署成败。
Dexterity 博客AI 评分3838 Dexterity：机器人创业公司为何必须从第一天就采用系统工程方法
Dexterity 战略执行副总裁 Dr. Keshav Prasad 指出，机器人创业公司常把演示或开发早期进展误当作接近完成的产品，一旦涉及硬件便难以为继。构建真实机器人系统需统筹硬件、软件、AI、供应链物流、现场服务与认证，须从第一天起采用系统方法，并行推进供应链与制造流程，兼顾可维护性与可测试性。忽视系统工程的团队可能止步于试点阶段，只有这样才能实现规模化与商业可行性。