技术方向
AI走进物理世界：人形机器人、具身基础模型与真实环境操作能力的进展追踪。
OpenAI解散独立机器人团队并将相关人员调至公司其他部门，将机器人研究人员并入核心研究团队，应用机器人与硬件团队转入规模更大的应用部门。OpenAI希望让GPT-6 Astra等通用模型直接用于部分机器人任务，成为机器人的“大脑”，Astra在模拟操作测试中取得74.8%的成功率。
Google DeepMind精选7676谷歌 DeepMind 发布了 Gemini Robotics 2.5，称其为目前能力最强的视觉-语言-动作（VLA）模型，在 200 项任务上相比此前基线成功率提升 30% 至 100%，完成任务速度快 20% 至 30%。
推荐理由: 官方披露了 200 项任务评测与奔驰产线 96% 成功率的实测数据，可据此判断 VLA 模型在真实工业场景的落地程度。
NVIDIA Newsroom精选7878NVIDIA 在 CoRL 上发布开源世界动作模型 GR00T 2，基于 NVIDIA Cosmos 构建，使用 10 万小时 NVIDIA 开源人类第一视角数据训练，可在无任务专属演示的情况下完成 50 项评测任务中的 40 项。
推荐理由: 原文给出 GR00T 2 在少样本任务上的成功率与 Isaac Lab 3.0 的训练吞吐提升，可据此判断仿真训练对机器人落地的推进程度。
Hugging Face Blog精选7171NVIDIA 在 Cosmos 世界模型平台下新增四个 Cosmos 3 开源权重检查点，均为 Cosmos 3 Nano 的后训练版本，含 16B 可训练参数，采用 OpenMDW1.1 许可，允许商用与非商用。
推荐理由: 原文给出四个开源权重检查点及四阶段后训练配方，读者可据此判断如何把世界模型适配到自有传感器与机器人本体。
IT之家 · AI精选7272美国人形机器人企业 Agility Robotics 将于当地时间本周四在纳斯达克挂牌，股票代码 AGLT，此前已与 Churchill Capital Corp. XI 完成合并。
推荐理由: Agility Robotics 成为美国首家人形机器人上市公司，其融资规模、订单储备与部署计划可作为观察该行业商业化的参照。
量子位精选7272智元在创新日发布具身基座模型GO-3 Preview和全模态交互大模型WITA-OMNI，前者在RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum三榜登顶，后者在Daily-Omni、TimeLens-Bench、EmbSpatialBench、MMAU四榜居首。
推荐理由: 智元一次性给出双模型榜单成绩、三智合一硬件与开源OS计划，可对照其产线实测数据判断落地程度。
IT之家 · AI精选7878智元于 10 月 29 日推出具身模型 GO-3 Preview，采用具身原生的 WRAM 架构，把任务推理、未来预测与动作生成连接起来，并已登顶 RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum 三大评测榜单，计划 2026 年底全面开源。
推荐理由: 原文给出便利店真机任务成功率从 28.6% 到 85.7% 的部署后数据，可观察具身模型在线自我改进的路径。
IT之家 · AI精选7272智元发布具身 Agent 框架 Genie Master，搭载该框架的精灵 G2 在真实便利店上岗期间不依赖人工示范与调试，可自行定位失败原因、调整策略并沉淀经验，在熟食打包、取货、补货等任务上持续改进。智元称这是行业首次跳出仿真环境、在真实业务场景中验证 Physical RSI（具身递归自进化）。11 月 2 日，智元还将安排 6 台精灵 G2 开展连续 24 小时便利店作业直播测试。
推荐理由: 原文给出了真实便利店场景下的自我进化验证方式，读者可据此判断具身智能体从仿真走向实际作业的进展。
量子位精选7171特斯拉确认弗里蒙特工厂的 Optimus 擎天柱人形机器人产线已启动初期生产，首批达到量产制造标准的机器人下线，该产线此前用于生产 Model S/X。马斯克在财报电话会上称，计划先制造约1万至2万台机器人，送入训练设施 Optimus Academy 尝试各类任务，用产生的数据训练下一代模型，形成迭代循环。
推荐理由: 特斯拉把汽车产线改造成机器人产线，并计划先量产再让机器人自主练习积累训练数据，呈现了具身智能量产与数据闭环的一种路径。
Hugging Face Blog精选6666NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams，把交互式生成模拟扩展到临床胆囊切除场景，可依据器械动作实时生成手术画面。
推荐理由: 原文交代了从桌面缝合到临床胆囊切除场景的迁移路径，以及四步与两步蒸馏检查点之间的质量与延迟取舍。
Anthropic Research精选7171Anthropic 发布机器人暴露指数研究，用 Claude 评估 O*NET 约 1.9 万个任务，发现现有机器人可完成美国 74% 的体力任务、占全部工作时间的 34%，但多数限于受控环境。
推荐理由: Anthropic 用 Claude 给 O*NET 任务逐条评级，量化机器人当前能覆盖多少工作，并给出成本与监管的约束条件。
