波士顿动力机械设计工程师 Chastity Kelly 负责 Atlas 机器人的脚部设计，她解释了新版脚部为何采用对称结构、脚踝置于脚掌中央，并配合可反向弯曲的膝盖让 Atlas 无需转身即可前后行走。脚部由硬质结构与类似鞋底的缓冲结构组成，外底胎面为多向纹路，可提供双向抓地力并在沙地或液体中排出杂物以维持接地。她还分享了从社区学院起步、历时 15 年取得机械工程博士学位并进入机器人领域的经历。
Sanctuary AI CEO James Wells 在 Web Summit Vancouver 2026 与 Nomagic.ai 联合创始人兼 CEO Kacper Nowicki 同台讨论 Physical AI 驱动的机器人未来，指出率先采用并熟悉这些技术的组织将最能把握其快速演进带来的机遇。
Robust.AI 联合创始人兼 CTO Rodney Brooks 在旧金山 Forbes America Innovates 活动前接受问答，解释机器人创新为何远比多数人想象的更难，以及物理世界为何不像软件那样宽容。他拥有超过 50 年 AI 与机器人经验，指出 AI 浪潮正通过板载 GPU 处理和更长续航等能力解锁新可能，改变机器人在真实世界中的实际用途。
Robust AI 提出 5 个决定仓储机器人投资成败的因素：摸清拣货员的时间分布、明确要解决的运营目标、评估环境对机器人的友好度、用仿真替代静态表格测算吞吐与 ROI、并把装卸补货异常处理等配套流程纳入考量。文章强调选型关键不在功能清单对比，而在技术能力与环境复杂度、运营目标的匹配，否则自动化只是把复杂度转移到别处。
Dexterity 采用组合式架构构建 Physical AI，由专用 AI 智能体团队与名为 Arbiter 的编排器实时协调任务分配、冲突解决与安全约束，使机器人行为可追溯、故障可控。
《纽约时报》长文报道 Rodney Brooks 的观点，他认为硅谷的人形机器人热潮注定失败，通用人形机器人短期内不会进入家庭，也不够安全。Brooks 在 9 月的一篇文章中判断，未来 15 年大量资金将被消耗在挤压现有人形机器人的性能上，而这些机器人最终会被淘汰和遗忘。
推荐理由：Brooks 用自动驾驶、Deep Blue 和放射科的历史类比，说明人形机器人热潮可能重演技术炒作周期。
Rodney Brooks 发布 2026 年预测记分卡，对 2026-2035 年五项技术预测做首次分析：量子计算机将像 21 世纪模拟计算机那样直接模拟物理系统。
Robust AI 联合创始人兼 CEO Anthony Jules 在 Robot Talk 播客中与 Claire Asher 对谈，讲述其横跨机器人、AI 与商业超过 30 年的职业经历。这位 MIT 出身的机器人专家曾参与 Sapient 创始团队、在 Activision 担任领导职务并多次创业，聚焦与人类协作的 AI 自主机器人。
Robust AI 的 John Spinale 在 2025 Web Summit 上讨论机器人、制造业回流、Amazon、Waymo、physical AI 与安全等议题的现状与演进。完整视频发布于 Robust AI 的 YouTube 频道。
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。
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 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 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 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。