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只看一手#NVIDIA
  1. Agility Robotics66

    Agility Robotics 发布新一代人形机器人 Digit 5

    Agility Robotics 发布新一代通用人形机器人 Digit 5，主打可与人近距离协作的安全架构，无需传统物理安全围栏。其采用独立安全控制器、AI 人体检测与视听提示，并作为 NVIDIA Halos for Robotics 平台首个发布合作伙伴，基于 NVIDIA IGX Thor 构建。

    推荐理由：官方公布Digit 5的安全架构、载荷与续航等具体升级和订单背景，读者可了解人形机器人靠近人作业的产品思路。

  1. Skild AI79

    Skild AI 年度经常性收入突破 1 亿美元并阐述部署优先的机器人战略

    Skild AI 宣布年度经常性收入（ARR）突破 1 亿美元，其中 5000 万美元在开始部署 10 个月内已确认，付费客户超 60 家，覆盖搬运、配送、巡检、安防、餐饮及仓储、工厂和数据中心场景；约 90% 收入来自操作任务，移动占 10%（其中 AMR 方案占 4%）。

    推荐理由：公司自述收入里程碑之外，还给出部署如何反过来塑造模型研究的具体经验，对理解落地与研究的关系有参考价值。

  1. Skild AI76

    Skild AI 发布机器人基础模型 S1，通过视频演示实现上下文学习

    Skild AI 发布机器人基础模型 S1，以视频演示作为任务提示，无需微调即可执行训练中未见过的操作任务，长时程任务最长约10分钟。在10万小时预训练数据规模下，ICL模型在未见任务上成功率为66%，语言提示VLA为9%；单一演示相当于约380次后训练演示，种植任务从录制演示到自主执行用时11分钟。S1 基于NVIDIA AI基础设施训练，并已与商业伙伴投入使用。

    推荐理由：原文给出ICL与VLA在同等数据规模下的对比数字和部署时间线，读者可以据此评估上下文学习路线对操作任务的可行性。

  1. Agile Robots/思灵机器人66

    Agile Robots 与 Google DeepMind 达成战略合作，将 Gemini Robotics 模型接入工业机器人

    Agile Robots SE 与 Google DeepMind 宣布建立战略研究合作，将 Gemini Robotics 基础模型与 Agile Robots 的工业机器人平台结合，开发可适应、具备推理能力的机器人。合作首先聚焦可靠性和规模关键的工业制造场景，通过部署、数据采集、模型训练与迭代形成数据飞轮；Agile Robots 表示其全球已安装超过 20000 套机器人解决方案。

    推荐理由：合作聚焦工业场景部署与数据回流训练，读者可以借此了解基础模型与整机厂商打通的落地路径。

  2. Berkeley AUTOLAB68

    CaP-X：面向机器人操作的编码智能体基准测试与改进框架发布

    Berkeley AUTOLAB等团队提出CaP-X开放框架，用于系统研究机器人操作中的Code-as-Policy智能体，核心包括交互环境CaP-Gym和评测12个前沿模型的CaP-Bench。

    推荐理由：原文给出了Code-as-Policy智能体的系统评测框架和测试时扩展可缓解抽象依赖的发现，对研究编码智能体操作控制有参考价值。

  1. Skild AI75

    Skild AI 与 ABB Robotics、Universal Robots、NVIDIA 合作部署 Skild Brain

    Skild AI 宣布与 ABB Robotics、Teradyne 旗下 Universal Robots 和 MiR 合作，将通用模型 Skild Brain 集成到工业机器人中，无需逐任务编程，通过少量任务数据做 post-training 微调。

    推荐理由：Skild AI 自述与 ABB、UR、NVIDIA 的合作部署方式与装配任务细节，读者可了解其通用模型如何进入产线。

  1. Dexterity66

    Dexterity 借助 NVIDIA 将 Foresight 视觉感知提速17倍，从1508ms降至90ms

    Dexterity 介绍其世界模型 Foresight 的视觉感知管线经 NVIDIA 加速后，每周期延迟从1508ms降至90ms，提速17倍。

    推荐理由：原文分阶段给出管线各环节的延迟数据和优化手段，机器人研发者可以参考其GPU加速思路迁移到自己的感知系统。

已经到底了