Peter McCrory@PeterMcCroryAI 评分2727如今机器人能完成哪些工作？这对未来数年的经济结构又意味着什么？ @rclegateyang 和 Maxim Massenkoff 的新研究今日发布，探讨了这些问题。
#具身智能
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今日 1 条- Peter McCrory@PeterMcCroryAI 评分2727
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分1717 Liquid AI 面向工业与机器人场景推出本地多模态 AI 平台
Liquid AI 推出面向工业与机器人领域的本地 AI 平台，用硬件感知的定制多模态模型在现有设备上离线运行，为一线工人提供实时免手操作辅助。其智能体 LFMs 可打通 IT 与 OT 数据孤岛，跨 SCADA、PLC 和企业系统进行推理，实现实时分析、预测性维护与自主工作流。模型可直接运行在边缘 CPU、NPU、GPU 上，具备亚毫秒级响应。
Stanford HAI News（网页）AI 评分5252 斯坦福 HAI 发布政策简报探讨世界模型治理为何是 AI 下一个政策挑战
斯坦福 HAI 发布政策简报，探讨为何治理世界模型是比大语言模型更复杂的政策挑战。简报将世界模型分为渲染器、模拟器和规划器三类，指出其带来物理风险、国家安全影响和数据集中问题；李飞飞等人建议资助测量科学、以采购要求独立测试、投资共享数据基础设施，并强调当前没有基准足以支持安全关键部署审批。
Anthropic：Newsroom（网页）AI 评分5656 Anthropic 开启 Model Hardware Standard 研究预览，让 AI 智能体操作实验室与制造硬件
Anthropic 开启 Model Hardware Standard（MHS）研究预览，向首批科研实验室和先进制造商开放这一让 AI 智能体安全操作物理设备的共享规范。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分4141 PFN 与丰田前沿研究中心联合研究，用 MN-Core L 系列处理器加速 Physical AI
Preferred Networks（PFN）与丰田汽车前沿研究中心（FRC）启动联合研究，用尚在开发中的 MN-Core L 系列 AI 处理器加速 Physical AI 推理。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分4343 三菱重工与 Preferred Networks 结成业务联盟，共同开发日本国产关键任务 AI 技术
三菱重工（MHI）与 Preferred Networks（PFN）签署业务联盟协议，将结合 MHI 的硬件、控制与仿真技术，以及 PFN 的国产 AI 基础模型、AI 芯片和计算基础设施，联合开发面向社会基础设施与国家安全等关键任务领域的自主 AI 机械与系统。双方计划在 2026 财年内达成资本与业务联盟协议，以加速中长期研发投入与商业化。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分4646 Preferred Networks 投资 Noetra 并参与日本国产多模态基础模型项目
Preferred Networks（PFN）宣布投资 Noetra 并参与其日本国产 Physical AI 多模态基础模型项目，该项目由 METI 与 NEDO 资助，Noetra 与 AIST 共同入选。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分3333 ACSL 与 PFN 在 NEDO K 计划下实现 AI 自动生成飞行航线演示阶段
ACSL 与 Preferred Networks（PFN）在 NEDO K 计划的小型无人机自主与分布式控制技术项目中，已实现利用生成式 AI 根据任务需求和周边环境自动生成飞行航线的演示阶段。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分1212 Preferred Networks 如何用 AI 与机器人技术解决零售与物流难题
Preferred Networks（PFN）面向零售与流通行业，利用 AI 和机器人技术开发解决方案、产品与服务，帮助自动化运营并提升零售与物流价值链的生产力。其针对连锁店行业的重点包括防止缺货、优化商品组合，以及通过改进商品陈列减少浪费。这些需求背后是劳动力短缺与改善工作环境的压力。
World Labs：官网AI 评分2929 李飞飞：有了空间智能，AI 将理解真实世界
李飞飞提出“空间智能”概念，即 AI 在 3D 空间中感知、推理并行动的能力，认为这将让机器真正理解并与物理世界交互。该内容来自 World Labs 官网，原文发布于 2024 年 5 月 16 日。
World Labs：官网AI 评分6767 World Labs 宣布完成 10 亿美元新融资
World Labs 宣布完成 10 亿美元新融资，投资方包括 AMD、Autodesk、Emerson Collective、Fidelity Management & Research Company、NVIDIA 和 Sea 等。
World Labs：官网AI 评分4646 World Labs 收购机器人公司 SceniX，推进空间智能
World Labs 宣布收购机器人公司 SceniX，SceniX 团队将加入 World Labs。World Labs 称其目标是推进能感知、生成、推理并交互虚拟与物理世界的空间智能，而机器人是空间智能走向物理形态的落点。World Labs 表示将很快分享 SceniX 已构建的早期技术及其能力与后续方向。
World Labs：官网AI 评分5252 李飞飞：空间智能是 AI 的下一个前沿
李飞飞发表长文，提出空间智能是 AI 的下一个前沿，认为 LLM 擅长语言但在距离估计、物体旋转、物理预测等空间能力上远低于人类。她将世界模型概括为生成一致世界、接受多模态输入、根据动作预测下一状态三项核心能力，并介绍 World Labs 已向部分用户开放可通过多模态输入生成可探索 3D 环境的 Marble，应用将依次覆盖创作工具、机器人和科学研究。
World Labs：官网AI 评分6868 World Labs 发布 World API，可从文本、图像和视频生成可探索 3D 世界
World Labs 发布 World API，这是其多模态世界模型 Marble 的公开接口，可将文本、单张图像、多图、360° 全景和视频生成为可导航的 3D 世界。
World Labs：官网AI 评分6161 World Labs 撰文提出世界模型功能分类：渲染器、模拟器与规划器
World Labs 团队发文将当前各类 world models 按功能分为三类：渲染器输出像素、模拟器输出状态、规划器输出动作，认为三者是对同一感知-动作循环的不同投影。
World Labs：官网AI 评分5959 World Labs 发布 R2S2R 引擎，用真实到仿真再回到真实闭环训练和评估机器人策略
World Labs 于 7 月 21 日收购机器人仿真公司 SceniX，并发布 real-to-sim-to-real（R2S2R）引擎，把一个物理任务重建为可控制、可复用的对齐仿真世界。
World Labs：官网AI 评分6969 World Labs 发布下一代世界模型 Atlas
World Labs 发布下一代世界模型 Atlas，一个从零预训练的全能模型，可原生处理文本、图像、视频和 3D。
World Labs：官网AI 评分2929 World Labs 发布 Marble Labs：Marble 3D 世界生成案例与教程平台
World Labs 上线 Marble Labs，汇集 Marble 在影视 VFX、虚拟制片、游戏、AR/VR 等场景的项目案例与构建教程。
World Labs：官网AI 评分1616 World Labs 官网介绍：空间智能公司与生成式 3D 世界模型 Marble
World Labs 是一家空间智能公司，由李飞飞（Fei-Fei Li）与 Justin Johnson、Ben Mildenhall、Christoph Lassner 共同创立，专注构建可感知、生成、推理并与虚拟和物理世界交互的前沿世界模型。其首款产品 Marble 由生成式 3D 世界模型驱动，支持从图像、视频、文本和 3D 布局创建空间连贯、高保真且持久一致的 3D 世界。
Meta AI：Blog（网页）AI 评分3232 Meta AI 模型 DINOv3 与 SAM 如何助力匹兹堡大学改造辅助机器人
Meta 的 DINOv3 与 SAM 正被匹兹堡大学 RAMMP 项目用于辅助机器人，在电池供电的边缘设备上实现实时环境感知。RAMMP 的感知系统基于 RF-DETR，并用 DINOv2 嵌入微调、由 SAM 自动标注训练数据，实现 360 度环境感知与自适应物体检测。团队已把基于 DINO 的图像传感器查询功能集成进首个原型，可检测自动门按钮、杯子和路缘，目前正转向语音与触控输入。
Goodfire Research（网页）AI 评分3636 Goodfire 推出 Silico：面向机器人与视觉模型的物理 AI 研究工具
Goodfire Research 发布 Silico，一款用于机器人与视觉基础模型的物理 AI 研究工具，可在生成任何一帧前直接从潜空间验证模型是否学到真实物理结构。
NVIDIA Technical Blog：Agentic AI / Generative AIAI 评分4545 用 AI 智能体和 NVIDIA Isaac ROS 加速 ROS 2 节点
NVIDIA 为 ROS 2 Lyrical 贡献了 CUDA buffer backend，配合 rosidl::Buffer 抽象，让 ROS 2 节点在满足同主机、同 CUDA 设备、同 Linux 用户及受支持 RMW 实现等条件时以零拷贝方式交换 GPU 常驻数据，否则自动回退 CPU 路径。
Black Forest Labs：Blog（网页）精选AI 评分6363 Black Forest Labs 发布 FLUX 3 多模态基础模型，并与 mimic 合作推出机器人视频动作模型 FLUX-mimic
Black Forest Labs 发布早期版本 FLUX 3 多模态基础模型，联合训练图像、视频与音频，视频预测占训练算力超 95%。FLUX 3 骨干可解码动作预测，加入动作模态后视频质量先降最多 10%，3500 步后恢复原有水平。
推荐理由：官方给出训练细节与工厂实测数据，说明同一多模态骨干如何同时支持内容生成与机器人动作控制。
Unitree@UnitreeRoboticsAI 评分15152026 世界物理 AI 大会 & 宇树合作伙伴生态峰会🥳 日期：2026 年 10 月 22 日 扫描下方二维码报名。 期待与您相见！
Sakana AI@SakanaAILabsAI 评分3939
X Square Robot@XSquareRobotAI 评分4242很高兴介绍 X-Planner：面向具身智能的事件结构化任务规划——一个将语义事件作为规划单元的前端，通过 Staircase Decoding 暴露离散+隐式接口，在真实机器人上超越基线。
引用wisdom pan@wisdompan_aiTo address long-horizon robotic manipulation tasks, we propose X-Planner, an embodied long-horizon task planner: It decomposes high-level natural language instructions into event-level subtasks, and can also output continuous implicit Chain-of-Thought (CoT). It directly interfaces with downstream VLA or WAM models to operate robots. GitHub: https://github.com/X-Square-Robot/Xplanner Checkpoint: https://huggingface.co/x-square-robot/X-Planner-9B-0916 Benchmark: https://huggingface.co/datasets/x-square-robot/xplanner-benchmark
- Unitree@UnitreeRoboticsAI 评分4848
Galaxea Dynamics@GalaxeaDynamicsAI 评分4949Hugging Face：Blog（RSS）AI 评分3434 如何用 NVIDIA Warp 和 MJWarp 加速机器人仿真与学习工作流
NVIDIA Warp 与 MuJoCo Warp（MJWarp）可将兼容的 MuJoCo 模型扩展到最多 2,048 个并行 GPU 环境，本文以 SO-101 机械臂为例演示从 CPU MuJoCo 工作流迁移到 GPU 批量仿真的过程。
Microsoft Research 博客（RSS）精选AI 评分6262 微软研究：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航
微软研究院对移动机器人操作负载做系统性测量，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现与电池续航。
推荐理由：微软对移动操作机器人推理负载的系统性测量，给出了卸载到边缘或云端 GPU 在任务成功率与续航上的量化差异。
- X Square Robot@XSquareRobotAI 评分1414
来参加自变量机器人在匹兹堡举办的 IROS 2026 After Party！🤖🎉 与同行研究者和开发者相聚，交流想法，一起庆祝具身 AI。 扫码报名。到时候见！
引用X Square Robot@XSquareRobotX Square Robot is coming to Pittsburgh for IROS 2026! From September 27 to October 1, the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) will bring the global robotics community together to share groundbreaking research, exchange ideas, and shape the future of robotics and intelligent systems. Stop by Booth 727 from September 27–30 to meet the X Square Robot team and discover how we are advancing embodied AI through scalable physical experience, simulation, physical world models, and predictive embodied action. We’re excited to meet researchers, builders, and everyone passionate about embodied intelligence and its real-world applications. Schedule a meeting with our on-site team: contact@x2robot.com See you in Pittsburgh! #IROS2026 #EmbodiedAI #PhysicalAI #Robotics @ieeeiros
NVIDIA Blog（RSS）精选AI 评分6262 NVIDIA 发布 Isaac ROS 5.0，为机器人开发引入智能体工作流
NVIDIA 在加拿大多伦多 ROSCon 大会上发布 Isaac ROS 5.0，为基于 ROS 的机器人开发引入智能体工作流和新的平台支持。
推荐理由：Isaac ROS 5.0 把智能体工作流引入机器人开发，并给出从 Jetson Orin 到 Thor 的部署路径，可据此判断机器人开发方式的变化。
NVIDIA Blog（RSS）AI 评分2222 NVIDIA Halos 如何为规模化物理 AI 构建全栈安全体系
NVIDIA 推出 Halos，称其为首个也是唯一一个面向物理 AI 的全栈安全系统，覆盖硬件、软件、AI 行为与部署验证各层。
- Unitree@UnitreeRoboticsAI 评分4646
Apple Machine Learning Research（RSS）AI 评分4040 REVERSAL-BENCH：用可逆性轴与重置 Oracle 衡量无重置强化学习的"可逆性悬崖"
研究者提出 REVERSAL-BENCH，通过连续参数 ρ∈[0,1] 控制环境可逆性，并提供重置 Oracle 在五种物理引擎的八种操作场景中验证状态可恢复性。
NVIDIA Technical Blog（开发者技术博客 · RSS）AI 评分4141 如何用 AI 智能体为仿真准备 3D 场景
NVIDIA 展示了一套智能体 AI 工作流，用于为物理 AI 系统准备和验证数字孪生。智能体可检查 3D 场景、在 OpenUSD 中编写仿真相关数据、添加物理属性、渲染预检视图，并对照 SimReady 要求验证结果。该流程覆盖从 Blender 场景到面向 NVIDIA 的仿真就绪 OpenUSD 交付。
Odyssey@odysseymlAI 评分2828
MIT News（RSS）AI 评分4646 MIT 衍生公司 Atlas 用 AI 机器人平台将塑料垃圾制成建筑材料
MIT 衍生公司 Atlas Building Composites 开发出 AI 驱动的机器人制造平台，将一次性塑料与美产玻璃纤维熔合，3D 打印房屋地基、地板、屋顶桁架等建筑部件。其无水塑料回收工艺已用于马萨诸塞州湿地一座 40 英尺桥梁，桁架打印不到 13 分钟、承重超 4,000 磅，单个工厂单元每天可产约一栋小房子的结构框架。