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10月14日周三
10月13日周二
  1. IT之家·人工智能41

    哈啰 Robotaxi 发布生成式驾驶世界模型 HelloWorld,支持自然语言构建驾驶场景

    哈啰 Robotaxi 发布生成式驾驶世界模型 HelloWorld,整合场景控制、连续生成、多传感器观测与高效推理能力,用于按需构建驾驶数据与交互式策略测试。该模型支持通过自然语言描述需求,或直接编辑车辆、行人及运动轨迹,生成对应的多视角视频与激光雷达观测,可构造横穿行人、雨雪昼夜等长尾场景。

  2. Rohan Paul58

    Nature Will 发布首个面向物理世界的通用基础模型 Natura-1,为 500 亿参数 MoE 模型,基于 100 万小时第一视角人类经验数据预训练,可零样本理解自然语言指令并用灵巧手执行。作者补充指出,相比难以收集的机器人演示数据,人类第一视角视频是更快的数据扩展路径;该模型能同时处理抓取后的双手精细控制、无需额外训练的新任务,以及需要记忆前序步骤并从错误中恢复的长序列执行。

    引用nature will@naturewill

    Introducing Natura-1, our first general foundation model for the physical world. It follows natural-language instructions zero-shot and turns them into action with dexterous hands. Natura-1 is a 50-billion-parameter mixture-of-experts (MoE) model pretrained on one million hours of egocentric human experience. On top of this foundation, we conduct efficient post-training on a limited amount of robot data to adapt pretrained world knowledge to dexterous manipulation, yielding a model that generalizes to a wide range of unseen scenarios. Natura-1 follows complex natural-language instructions zero-shot, reasoning through spatial constraints, multi-object relationships, and negative conditions. It can also autonomously carry out long and continuous workflows to perform long-horizon executions. Natura-1 provides early evidence that generalization—and even emergent behavior—can coexist with the complexity of dexterous hands. Further progress depends on the full stack: infrastructure for faster training and real-time inference, pretraining data at greater scale and coverage, and models that transfer to robots with less adaptation. We expect it to be a long-term research and engineering effort.

10月12日周一
  1. Ars Technica:AI61

    亚马逊机器人数量超100万台,人类员工何去何从

    亚马逊运营着超过100万台仓库机器人,支撑每天数千万件当日和次日达包裹配送,同时它仍是全球第二大企业雇主,拥有超过150万名全职和兼职员工。高管称机器人承担了风险最高的仓储任务以减轻人类负担,但劳工组织与研究者指出协作机器人 physically 贴近工人并可能主导工作节奏,自动化对人类未必全是利好。

  2. IT之家·人工智能44

    杨立昆:下一代 AI 须理解现实世界,世界模型将取代大语言模型

    杨立昆在首尔表示,AI 的下一次突破不会来自大语言模型,而将来自能理解、预测物理世界的“世界模型”。他指出大语言模型在编程、数学等可预测序列任务上表现出色,但现实世界信息远比语言难以预测,机器读懂语言容易、理解现实世界却很难。他主张开发世界模型,让 AI 学习物理规律与因果关系并预测行动结果。

  3. IT之家·人工智能41

    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,过去十几年他犯的最大错误就是对 AI 还不够相信,如今对 AI 的信仰与日俱增。他透露 GPT-6 发布对具身智能行业认知影响很大,团队已将其部署至机器人测试且效果不错,认为行业临界点可能一两年内到来。

10月11日周日
  1. Rohan Paul53

    WUJI 的 20 关节机器手 WUJI Hand 2 在物理仿真中训练转笔策略并成功迁移到实机,在 IROS 2026 现场展示,还配有一款可实时控制该手的传感手套。

    引用WUJI@wuji_global

    Pen spinning on WUJI Hand 2, from simulation training to real-world execution. We use motion-reference tracking and reinforcement learning to bring a simulation-trained policy to the physical hand. Code and setup guides are open source for developers and researchers to build on. Code: http://github.com/wuji-technology/wuji-mjlab

  2. Rohan Paul46

    商汤 SenseNova 团队推出 SenseNova-RoboRSI,在 GPT-6 Astra 模型权重不变的前提下,将 RoboDojo 平均分从基线 28.97 提升至 56.83,任务成功率 50.83%,并在 LIBERO-PRO(94.50%)和 RoboCasa(64.60)上取得高分。

    引用SenseTime@SenseTime_AI

    🤖 𝗘𝘃𝗲𝗿𝘆 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁 𝘁𝗮𝘀𝗸 𝗳𝗮𝗶𝗹𝘂𝗿𝗲 𝗰𝗮𝗻 𝗯𝗲𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗮 𝗹𝗲𝘀𝘀𝗼𝗻 𝗳𝗼𝗿 𝘁𝗵𝗲 𝗻𝗲𝘅𝘁 𝗶𝘁𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻. 𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮-𝗥𝗼𝗯𝗼𝗥𝗦𝗜 uses 𝗥𝗦𝗜 to evolve 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗵𝗮𝗿𝗻𝗲𝘀𝘀𝗲𝘀 through physical task feedback, without updating model parameters. ▶ 𝗥𝗼𝗯𝗼𝗗𝗼𝗷𝗼: 56.83 avg. score, 50.83% success rate, +𝟮𝟳.𝟴𝟲 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁𝘀 𝘃𝘀. 𝘁𝗵𝗲 𝗚𝗣𝗧-𝟲 𝗔𝘀𝘁𝗿𝗮 𝗯𝗮𝘀𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲 (𝟮𝟴.𝟵𝟳) ▶ 𝗥𝗦𝗜 𝗹𝗼𝗼𝗽: Execute → Diagnose → Improve → Validate → Inherit ▶ 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗼𝗿𝗲𝗱 𝗮𝗻𝗱 𝘃𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝘁𝗲𝗱: Multi-point EEF prediction and Planning + Feedback Subagents This achievement reflects the collective efforts of our joint team. RoboRSI will be 𝗼𝗽𝗲𝗻-𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲𝗱 𝘀𝗼𝗼𝗻 at https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-RoboRSI. A comprehensive 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗿𝗲𝗽𝗼𝗿𝘁 detailing our methods and findings is also on the way. Stay tuned!

10月10日周六
  1. Physical Intelligence50

    很高兴看到我们的合作伙伴 @Ultraroboticsco 宣布完成 5000 万美元 A 轮融资!Ultra 是一个很好的例子,展示了当通用机器人基础模型遇上真实世界部署时,一切正变得可能!

    引用Ultra@Ultraroboticsco

    Robotics has a distribution problem. Today, Ultra is announcing $62M in funding to solve it, including a $50M Series A led by @hiFramework. We believe that deployment is the bottleneck in robotics. It’s relatively easy to make a robot look impressive in a controlled environment. It’s much harder to put a robot into the open world, make it useful, keep it running, earn the trust of the people working alongside it, and do that over and over and over again. So that’s what we’re focusing on.

10月9日周五
  1. The Verge:AI51

    加州州立运动委员会叫停 Rek 的人机格斗比赛

    加州州立运动委员会向初创公司 Rek 发出停止令,称其 9 月 18 日举办的人与机器人格斗为未经批准的比赛,要求未经批准不得在加州举办或宣传涉及人类的拳击、MMA 或表演赛。该比赛中人类 Frankie LaPenna 对阵由人类通过远程虚拟现实系统操控的人形机器人,Rek CEO Cix Liv 已将信件发到 X,公司下一场计划在周五举办两台带武器的机器人对战。

10月8日周四
  1. Waymo:Blog57

    Waymo 研究:完全清醒司机夜间致命车祸风险仍达白天3.1至3.9倍

    Waymo 发表两篇研究指出,即使移除酒驾因素,清醒司机夜间致命车祸风险仍为白天的3.1至3.9倍。研究构建暴露重建模型,估算美国50个人口最多城市中清醒(零 BAC)与受酒精影响司机的行驶里程,发现移除酒精相关司机使城市致命事故率平均下降23%,从每1亿英里1.42降至1.10起。

10月7日周三
  1. IT之家·人工智能59

    波士顿动力任命亚马逊前高管 Rohit Prasad 为 CEO

    波士顿动力任命亚马逊前高管罗希特·普拉萨德(Rohit Prasad)为首席执行官,他曾主导 Alexa 业务。现代汽车计划自 2028 年起在佐治亚州工厂投用 Atlas 人形机器人并建设年产最高 3 万台的产能,同时正收购软银所持剩余股份,并与英伟达、谷歌 DeepMind 合作开发 Atlas。

10月6日周二
  1. ChinaTalk48

    为什么数据才是军事 AI 的硬骨头:Accenture 国防 AI 负责人谈 Project Maven 与自主坦克

    Accenture 国防 AI 与数据负责人 Bharat Patel 指出,数据永远不会"AI-ready",真正的瓶颈是先用例驱动数据质量。他以 2017 年启动的 Project Maven 为例,称初期大量数据不含相关目标导致模型上线后表现不佳,只能持续采集有效数据。他还表示自主坦克比想象中更远,2035 年目标是让车辆理解环境并做决策,但自主系统仍会出错,需要人类在环验证。

  2. MarkTechPost56

    Reka 发布 19B 全模态推理模型 Rho-1,单一网络生成视频并输出机器人动作

    Reka 发布 19B 全模态推理模型 Rho-1 的研究预览版,从零训练,单个网络即可理解并生成文本、图像和视频,并输出机器人动作。模型在每层使用理解与生成两条专家流,共享注意力与同一 KV cache;蒸馏版把去噪从 99 步降到 8 步,约 1 秒生成 5.3 秒视频片段。训练用了 320 张 H100 跑 3 个月,视频上限 672×384,目前仅研究预览,未开放权重、API 或定价。

  3. The Decoder:AI News48

    Reka AI 发布 19B 全能模型 Rho-1,单模型处理文本、图像、视频与机器人控制

    Reka AI 发布 190 亿参数全能模型 Rho-1 的研究预览版,在单一神经网络内处理并生成文本、图像、视频和机器人控制动作。该模型将全部模态作为 token 放入同一上下文窗口,无需工具调用或外部模型,可实时生成连续视频并即时响应新指令,同一套权重既预测摄像头图像也驱动机器人运动。

10月5日周一
  1. IT之家·人工智能54

    消息称 Wayve 将为大众供应自动驾驶解决方案,与 CARIAD 合作

    据德媒 Donaukurier 10 月 2 日报道,英国具身智能初创企业 Wayve 将同大众旗下软件公司 CARIAD 合作,为大众供应自动驾驶解决方案。Wayve 负责开发自动驾驶 AI 软件,CARIAD 负责软件与大众-博世联合开发硬件的系统集成;此前十余家技术供应商参与了大众在德国南部一座主要城市的方案演示,Wayve 在技术和财务两方面表现突出。

  2. IT之家·人工智能59

    FieldAI 拟融资 7 亿美元,估值达 100 亿美元

    FieldAI 正在洽谈融资 7 亿美元,投后估值达 100 亿美元,较上一轮 20 亿美元估值一年多内翻至五倍。据《商业内幕》援引知情人士报道,公司已签署投资条款清单,领投方尚未披露;自 6 月以来新增至少 3,500 万美元营收及订单,总规模突破 1.35 亿美元,客户超 30 家。

10月4日周日
  1. IT之家·人工智能43

    马斯克:特斯拉 Robotaxi 奥斯汀夜间运营延至 23 点,正攻克夜间识别宠物难题

    马斯克宣布特斯拉 Robotaxi 在奥斯汀的运营结束时间从 22 点延长至 23 点,并称团队正着力解决夜间视线不佳时碾过宠物的问题。他提出可用 AI 辅助摄像头做光子计数分析,提升可见光摄像头在黑暗环境下的识别效果。特斯拉 Cybercab 依靠摄像头视觉与传感器感知环境,NHTSA 正就 FSD 摄像头感知系统在低能见度下的识别能力展开调查。

10月3日周六
  1. IT之家·人工智能57

    美国陆军着手组建未来与自主系统司令部,加速智能装备采购列装

    据 Axios 获得的备忘录,美国陆军着手组建陆军未来与自主系统司令部,并指定一名自主系统项目组合采购负责人,以加快智能装备采购和列装。备忘录要求至少在航空兵、装甲兵、保障部队和训练部队等六类部队中推进自主化建设,本财年重点发展自主火力、战斗车辆、水上补给、破障、监视和目标获取等能力,并扩大 15X 和 390A 两类军事职业专业的编制范围。

10月2日周五
  1. IT之家·人工智能42

    波士顿动力升级 Atlas 机械手:自由度 7 → 13,可操控钻头、拧螺丝

    波士顿动力宣布升级 Atlas 机械手,自由度从 7 个提升至 13 个,新机械手采用 1 个拇指和 3 根额外手指。官方演示中,新机械手可操控钻头、单手移动两个高尔夫球以及拧螺丝。机械工程师 Dylan Thrush 表示,自由度增加后可控制的独立动作维度更多,手部能完成更多独立关节动作;波士顿动力称增加第 5 根手指会提高结构复杂度并增加能耗。