技术方向
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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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 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 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 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。