Figure 宣布与 Brookfield 达成战略合作，共建 Helix 预训练数据集
Figure 宣布与资产管理规模超 $1 trillion 的 Brookfield 达成战略合作，Brookfield 将帮助 Figure 构建全球最大、最多样的真实世界人形机器人预训练数据集，并参与其 Series C 融资。
推荐理由：合作把 Brookfield 的住宅与商业物业变成 Helix 的真实环境数据采集场，可看出人形机器人训练数据的获取路径。
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AI 走进物理世界的整体进展：整机和基础模型、真实环境部署、量产节点与产业格局的追踪。
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Figure AI 新闻精选AI 评分5757
Figure AI 新闻精选AI 评分6262 Figure 完成超 10 亿美元 C 轮融资，投后估值 390 亿美元
Figure 宣布 C 轮融资承诺资本超过 10 亿美元，投后估值 390 亿美元，由 Parkway Venture Capital 领投，Brookfield Asset Management、NVIDIA、Intel Capital、Qualcomm Ventures 等参投。
推荐理由：原文列出 Parkway Venture Capital 领投及 NVIDIA、Qualcomm Ventures 等参与方，可用于观察人形机器人赛道的资金流向。
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。
逐际动力官网新闻精选AI 评分6262 逐际动力 LimX Oli 与 TRON 1 在 WRC 展示全链路人形机器人技术
逐际动力在 2025 世界机器人大会展示 165cm 全尺寸人形机器人 LimX Oli 与 TRON 1 系列，覆盖本体硬件、控制算法到多元操作的全链路技术。
推荐理由：原文把 LimX Oli 与 TRON 1 的现场演示串成从本体、控制到遥操作数据的完整链条，可作为理解具身智能工程化路径的参照。
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。
逐际动力官网新闻精选AI 评分6767 逐际动力发布全尺寸人形机器人 LimX Oli，15.8 万元起开放预订
逐际动力正式发布全尺寸通用人形机器人 LimX Oli，售价 15.8 万元起，即日起开放预订。LimX Oli 身高 165cm，拥有 31 个机身主动自由度（不含末端执行器），提供 Lite、EDU、Super 三个版本，面向 AI 科研人员、机器人开发者与系统集成商。
推荐理由：原文给出165cm、31个自由度、三个版本和15.8万元起售价，可据此评估该平台是否适合研发选型。
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。
Figure AI 新闻精选AI 评分7171 Figure AI 披露 Helix 在物流分拣上的扩展结果，包裹处理提速至 4.05 秒
Figure AI 公布 Helix 在物流分拣场景的最新进展，包裹处理时间降至约 4.05 秒，条码朝向成功率提升到约 95%，并能处理 poly bag、平信封等可变形包裹。
推荐理由：原文给出 10 到 60 小时演示数据与各模块消融的量化结果，可用来判断数据规模与架构改动各自的收益。
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。
Figure AI 新闻精选AI 评分6666 Figure 用强化学习让 Figure 02 实现自然类人步行，策略零样本迁移到真机
Figure 公布了纯仿真训练的端到端强化学习步行控制器，让 Figure 02 人形机器人以类人步态行走，策略零样本迁移到真机无需微调。训练在 GPU 加速物理仿真中并行运行数千台参数各异的 Figure 02，几小时内积累数年仿真数据，覆盖多种地形、执行器动态变化以及绊倒、打滑和推搡等扰动。
推荐理由：原文给出了用人类步行参考轨迹做奖励先验、再以 kHz 力矩闭环补偿执行器建模误差的做法，可迁移到其他双足训练。
Sanctuary AI 新闻精选AI 评分5757 Sanctuary AI 借助 NVIDIA Isaac Lab 加速灵巧手学习
Sanctuary AI 借助 NVIDIA Isaac Lab 开源机器人学习框架，对其高自由度、高强度、高速液压灵巧手实现业界领先的 sim-to-real 灵巧操作策略迁移。
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。