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10月13日周二
  1. 量子位40

    DeepSeek 拟领投 Winverse AI 数千万美元,持续布局具身智能领域

    DeepSeek 计划领投机器人 AI 初创公司 Winverse AI 的数千万美元种子轮融资,投后估值约 4 亿美元。该公司由前腾讯杰出科学家、Swin Transformer 共同作者胡瀚创立,专注于机器人基础模型研发。继今年 8 月斥资约 1.41 亿元入股宇树科技后,DeepSeek 通过此次投资进一步完善了在机器人“大脑”模型与“身体”硬件平台的双向布局。

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  2. 量子位28

    优必选上榜 2026 年《财富》全球未来成长 120 强,位列全球第 11、中国企业第一

    优必选以 115 分位列 2026 Fortune Future 120 榜单全球第 11 名,成为该榜单排名最高的中国企业。公司 2026 上半年总营收达 12.7 亿元,同比增长 104.2%,其中全尺寸具身智能人形机器人收入与销量分别同比增长 1445% 和 1946.7%。目前优必选已实现从技术研发到万台级人形机器人超级智慧工厂量产交付的全链路打通。

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  3. 量子位25

    国际具身智能技能大赛即将于上海举办,设置 9 大赛道及 23 个赛项

    国际具身智能技能大赛将于 10 月 23 日至 25 日在上海举行,大赛基于工信部征集的千余条应用场景数据,设置生产制造、医疗康养等 9 大赛道及 23 个赛项。比赛采用“三真”硬指标考核,吸引千余支队伍同场竞技,优胜者将获得奖金、千万级意向投资及参与 GDPS 秋季大会、迪拜中东 AI 展等国际舞台的机会。

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  4. 量子位45

    视塔机器人完成天使轮融资,华为哈勃参投

    深圳视塔机器人科技有限公司近日完成天使轮融资,由华为哈勃投资等机构参与。该公司由98年博士张伟创办,核心团队平均年龄约23岁,主攻基于柔性光子晶体材料的电子皮肤方案。该方案厚度小于1毫米,感知密度超过10,000点/cm²,并配套研发了触觉控制模型,在部分典型任务中使机器人成功率最高提升近100%。

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  5. AIHot68

    Nature Will 发布 50B 参数 MoE 基础模型 Natura-1

    Nature Will 发布了首个面向物理世界的通用基础模型 Natura-1,这是一个 500 亿参数的 MoE 模型。该模型基于 100 万小时人类第一视角视频预训练,并结合少量机器人数据进行后训练,支持零样本理解自然语言指令,可驱动灵巧手完成双手精细控制、新任务泛化及长序列任务执行。

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  6. NVIDIA Blog31

    NVIDIA 宣布对法国初创企业进行新投资

    NVIDIA 宣布向 Doctolib、Entalpic、Genesis AI 和 Pigment 等法国初创企业进行新投资,持续推进当地生态系统建设。此前,NVIDIA 已在全欧洲承诺投入近 100 亿美元的技术生态资金,并在此次活动中展示了法国企业在 Agentic 基础设施、开源模型及各行业应用方面的最新进展。

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  7. 量子位38

    思灵机器人 Agile Robots 携 12 款具身智能展品亮相 2026 工博会

    思灵机器人 Agile Robots 在第 26 届中国国际工业博览会上展出 12 款产品,系统呈现从人形机器人、具身模型到多元场景解决方案的全栈技术能力。重点展品包括用于具身双臂操作研究的 Mobile FR3 Duo 平台、支持五种理疗模式的 AI 理疗康养机器人,以及结合力控与轨迹规划的摄影机器人。

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  8. 量子位62

    2026年全球物理AI领域融资额已达480亿美元

    截至2026年10月8日,全球机器人和物理AI企业今年累计融资近480亿美元,已超过去年全年。资本布局正从制造机器人本体向研发通用智能系统、建设“机器人健身房”及探索实际应用场景延伸,行业正通过大规模人类视频数据训练与商业部署积累,以验证Scaling Laws在具身智能领域的有效性。

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10月12日周一
  1. AIHot37

    宇树科技王兴兴:过去十几年我犯的最大错误就是对 AI 还不够相信

    宇树科技创始人王兴兴在第二十六届中国国际工业博览会上表示,过去十几年他最大的错误是对 AI 的信仰不足,如今该团队已将 GPT-6 部署至机器人进行测试并取得良好效果。他认为 GPT-6 的发布深刻影响了具身智能行业认知,预计行业临界点将在未来一两年内到来。

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10月11日周日
  1. 量子位32

    西门子将亮相 2026 工博会:以软硬协同的工业全栈能力推动物理 AI 落地

    西门子将在第 26 届中国国际工业博览会上展示工业全栈能力,首次完整呈现面向人形机器人的端到端解决方案,并发布 20 余款新品。此次展会将开放 6 类具身智能“进厂”场景,通过“钻耀之心 3.0”及多款工业软件,推动 AI 在数据中心、电子半导体及零碳工厂等高增长领域的物理落地。其中,AI 辅助编程在光模块装配中的应用可缩短约 50% 的项目交付周期。

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10月10日周六
  1. TechCrunch · AI33

    Danu Robotics 如何打造更高效的回收机器人

    总部位于苏格兰爱丁堡的 Danu Robotics 推出名为 H.E.R.O. 的回收机器人,通过 AI 驱动的软件持续优化分拣效率,并采用机械爪而非吸附系统进行作业。该公司已获得 500 万美元后期种子轮融资,目前拥有 200 多家潜在客户及 50 万美元的签约合同。该机器人旨在通过降低初始投资至 16 万美元并提升分拣收益,为欧洲和北美价值 200 亿美元的回收市场提供更具经济效益的解决方案。

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10月9日周五
  1. 量子位76

    Aether AI 发布因果智能机器人系统 CRIS-0

    Aether AI 推出代号为 CRIS-0 的因果智能机器人系统,该系统通过将任务拆解为原子化的因果阶段并实时追踪关键物理变量,实现了在突发扰动下的秒级重规划与安全急停。CRIS-0 采用因果原生 Agent 架构,结合了规则运动函数、技能策略模型与因果世界模型,在咖啡制作及长程整理等任务中展现了较强的环境适应性与常识推理能力。

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    推荐理由:Aether AI 发布了基于因果智能的机器人系统 CRIS-0,通过提取物理因果变量和构建因果世界模型,实现了在复杂动态环境下的实时重规划与抗干扰能力。

  2. 量子位76

    Sharpa 发布人形机器人 D01 及新一代灵巧手与数据手套

    具身智能公司 Sharpa 在 IROS 发布了全自研人形机器人 D01、新一代灵巧手 W02 及外骨骼数据手套 AE01。该系列产品通过全身触觉覆盖与高频力反馈控制,旨在解决机器人从实验室 Demo 到真实商业场景的泛化难题,并配合其 CraftNet 模型实现从接触感知到动作修正的闭环控制。

    发布时间:

    推荐理由:Sharpa 发布了人形机器人 D01、灵巧手 W02 及数据手套 AE01,通过全栈触觉感知与闭环控制系统,展示了具身智能在真实商业场景中的落地路径。

  3. 量子位80

    星动纪元发布世界动作模型 VPP2,登顶 RoboDojo 仿真榜单

    星动纪元发布自研世界动作模型 VPP2,该模型在 RoboDojo 仿真榜单中位列综合第一,并在泛化能力、精细操作及记忆能力维度表现领先。VPP2 采用视频预测与动作学习分阶段训练的解耦策略,通过事件级视频预训练与动作专家训练,实现了在陌生任务中的高效泛化。目前 VPP2 已在 GitHub 开源,并已在物流场景开展常态化运营测试。

    发布时间:

    推荐理由:星动纪元发布的VPP2模型通过解耦视频预测与动作学习,在RoboDojo榜单及真机零样本测试中表现优异,为具身智能领域提供了不依赖额外数据增强的泛化提升路径。

10月8日周四
  1. MIT Technology Review · AI35

    机器人领域的 AI 突破短期内难以改变生活

    尽管特斯拉 Optimus 等人形机器人备受关注,且业界预测其未来将实现大规模应用,但许多机器人专家对将大语言模型能力直接迁移至物理世界持怀疑态度。目前,Google DeepMind 等机构正利用 ALOHA 2 硬件平台测试 Gemini Robotics 模型,通过模仿学习提升机器人在执行复杂任务时的物理直觉与灵活性。

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9月24日周四
  1. Microsoft Research68

    Microsoft Research 发布机器人推理卸载功能

    Microsoft Research 在 Physical AI Toolchain 中新增了机器人推理卸载功能,支持通过 Kubernetes 将 AI 工作负载从机器人本体卸载至边缘或云端。研究表明,该方案能有效解决机载 GPU 带来的功耗与性能瓶颈,在提升任务成功率的同时显著延长机器人续航时间。

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    推荐理由:微软研究团队通过实验证明将机器人推理任务卸载至边缘或云端可显著提升性能并延长续航,并为此在 Physical AI Toolchain 中引入了分布式推理支持。

7月11日周六
  1. Amazon Science48

    Amazon 与密歇根大学推出 HydroShear 触觉模拟技术

    Amazon 与密歇根大学联合研发的 HydroShear 触觉模拟技术,通过路径依赖力追踪模型,实现了对机器人触觉剪切力的精准模拟。该技术支持 GPU 并行计算,使机器人能在模拟环境中学习灵巧的接触式操作策略,并直接迁移至真实机器人,无需额外修改。在四项高难度操作任务中,HydroShear 实现了 93% 的平均成功率,显著优于 TacSL(34%)和 FOTS(58%-61%)等基准方法。

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7月1日周三
  1. Berkeley AI Research25

    2026 年 Berkeley AI Research (BAIR) 毕业生展示

    Berkeley AI Research (BAIR) 实验室发布 2026 届博士毕业生名单,展示了他们在机器人具身智能、LLM 推理、生成式建模及 AI 安全等前沿领域的科研成果。这些毕业生目前已前往 OpenAI、Mistral AI、Amazon 等行业实验室,或担任高校教职及投身创业。该展示旨在庆祝毕业生在学术与系统构建方面的贡献,并促进其与学术界及工业界的后续交流。

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