FieldAI:用机器人派送包裹,为节日增添欢乐
FieldAI 以节日主题视频回顾 2025 年:其 Field Foundation Models(FFM)安全优先的机器人基础模型已在亚洲、欧洲和北美的脏、累、险环境中实现长期生产部署,大客户签署了扩展合同。FFM 无需先验地图、GPS、预规划路线或外部通信,完全在边缘端运行,一个"大脑"可驱动多种机器人、任务和环境。
FieldAI 以节日主题视频回顾 2025 年:其 Field Foundation Models(FFM)安全优先的机器人基础模型已在亚洲、欧洲和北美的脏、累、险环境中实现长期生产部署,大客户签署了扩展合同。FFM 无需先验地图、GPS、预规划路线或外部通信,完全在边缘端运行,一个"大脑"可驱动多种机器人、任务和环境。
睿尔曼创始人、CEO郑随兵12月19日在2025企业社会责任论坛上介绍,公司正通过“远程劳动力网络”让操作者实时指挥机器人执行叠毛巾、管廊巡检、电力管控等真实任务,并积累场景数据反哺具身智能。睿尔曼一体化关节模组年产能已突破10万台,机械臂通过CR L3认证,平均无故障运行时间达5万小时。公司还于2023年2月联合建立GPR开源联盟,2024年发布移动复合机器人开发平台。
12月19日,成立仅10个月的它石智航举办全栈技术首秀直播,全球首个实现自主刺绣的机器人正式亮相,以亚毫米级精细化操作完成拉线、下针、穿刺动作并绣出品牌Logo,同时展示了柔性精细操控在线束装配中的自主化落地。
Physical Intelligence 通过微调其最新的 π 0.6 模型,在 Benjie Holson 提出的 Robot Olympics 五类日常操作挑战中,3 类给出金牌任务的初步解、其余 2 类达到银牌,平均成功率 52%、任务进度 72%。
推荐理由:用同一组外部提出的日常操作任务对比有无机器人预训练的差距,读者可据此判断基础模型预训练对操作技能的实际价值。
Maxtronics Robotics SAS 在深圳年度创意节创意十二月 2025 期间,于艺术设计中心通过现场互动演出展示 NAO 机器人,正式开启「AI·Now in Shenzhen」展演。原文未给出技术参数,展演定位为现场演示,强调亲和、直观的人机共存体验而非技术能力比拼。公司表示后续重点是延续在教育与医疗场景提供支持的使命。
12月18日,禾川科技凭借SV 730W多轴一体高阶交流伺服驱动器在深圳CIAA25运动控制/直驱技术产业发展高峰论坛上获“CMCD2025年度运动控制领域创新产品”大奖。该产品支持最小2轴、最大4轴,相较单轴产品体积缩减60%,电源配线和通讯线缆减少到1组,采用免焊接欧规IO快速端子实现免工具安装,并可通过一个主控芯片用一个调试程序同时控制4轴,便于实现高精度龙门同步。
Sharpa 宣布其旗舰灵巧手 SharpaWave 启动量产,早期客户包括全球科技公司和研究高校。
推荐理由:厂商宣布灵巧手进入量产,给出了自由度、触觉精度和仿真平台适配等技术细节,读者可据此评估其研究可用性。
丰田研究院(TRI)回顾其AMDD项目在MIT开展的八年聚合物电解质研究,产出约40篇论文和7篇博士论文,并建造了机器人实验平台,将原本需约一个月的测试缩短到一天内完成。团队还开发了多任务图神经网络加速MD仿真并开放最大聚合物仿真数据集,但作者认为AI目前能加速材料类内优化,提出依赖新物理机制的突破性聚合物仍离不开人的创造力。
逐际动力发布多形态具身机器人 TRON 2,一个本体可快速切换双臂、双足、双轮足三种构型,售价 4.98 万元起,即日起开放预订。双臂为 7-DoF 类人构型、臂展 70 cm、双臂负载 10 kg,机身极限负重 60 kg;双足形态续航 4 小时、最大负载 30 kg,具备感知及上下楼梯能力。
推荐理由:原文给出了一机三态构型、双臂参数和预订价格,读者可据此评估它对 VLA 与移动操作开发的适配性。
L4级自动驾驶企业白犀牛12月18日宣布完成新一轮融资,由九坤创投、启赋资本、元禾厚望、正景资本等共同注资,这是其2025年内第3轮融资,全年累计融资额突破1亿美元。
Physical Intelligence 研究发现,在只有人类演示出现的泛化场景中,仅将人类第一视角视频与机器人数据混合微调 π0.5,就能让策略性能提升约 2 倍,全程没有使用任何显式的迁移学习机制。
推荐理由:实验显示仅把人类视频混入微调就能让策略在纯人类演示场景上提升约2倍,且该能力随预训练机器人数据规模增长而出现。
南京因克斯智能科技宣布完成近2亿元人民币A轮融资,投资方包括普华资本、华控基金、深创投集团、绿洲资本、锦秋资本,这是其今年内完成的第三轮融资。资金将用于产能扩建、技术研发与产品线拓展,加速百万台级产线建设并迭代关节模组等核心技术。因克斯今年关节模组出货量已突破十万台,产品矩阵涵盖一体化关节、灵巧手、通信模组、电池系统,其灵巧手采用独创的独立超小关节模组方案,近期即将进入批量生产。
德马科技集团公开招标湖州吴兴区德马五期工厂堆垛机立体库设备采购、系统集成、安装调试及售后,范围含堆垛机、立体货架、输送机系统、成品非标托盘及 WMS/WCS 软件(需对接 ERP/MES)。
Blue Robin 推出其首款人形机器人 P-73,采用基于扭矩的全身控制。其算力得到提升并集成设备端 AI,同时配备抓取能力强、耐用的机械手。
WIRobotics 宣布将于1月4日在拉斯维加斯 CES 2026 Unveiled 展示可穿戴步行辅助机器人 WIM S,并为与会者提供穿戴步行体验。WIM S 于2025年在韩国首发,支持 Air、Hiking、Care、Aqua 四种步行模式,WIM 系列已连续三年获 CES 创新奖,覆盖韩国、中国大陆、日本、意大利与荷兰等市场。
刘宏教授团队研究成果《多元视觉特征交互学习机制》荣获2024年度广东省自然科学一等奖。该成果揭示先验知识对机器人多元视觉特征交互时机的引导机制,已应用于中兴集团、创维集团生产线的工业机器人视觉系统,六篇代表作被630余家科研机构引用超5000次。
线性资本在深圳举办第二期「线性技术π」沙龙,围绕「AI消费硬件的N+1种可能」,邀请Rokid、Odyss、地瓜机器人、青蓝图、CGL的嘉宾与投资团队展开讨论,活动收到超过200份报名。
越疆机器人用机器人技术、仿生结构与多模态具身智能内核“复活”了原始中华龙鸟(Sinosauropteryx),使其能通过视觉、触觉感知环境并自主控制身体动作。团队采用硬壳零件骨架、随动关节、仿生肌腱-骨骼协同传动,外皮由手工植入硅胶植毛皮肤。这是其机器人娱乐化解决方案的首次落地,面向高端文旅、科普教育、影视特效等领域,并计划以“硬件销售+租赁运营+内容订阅+线下体验”构建商业模式。
2025年10月29日,越疆机器人(2432.HK)与瑞德丰精密技术股份有限公司签署采购合同,总金额超8050万元,包含人形机器人及具身智能协作机器人的产品与解决方案。机器人将承担高精度组装、复杂物料流转与柔性产线协同等任务,应用于新能源精密制造场景,双方还将构建以越疆人形、轮式、多足加机械臂多形态机器人为基础的智能制造解决方案。
推荐理由:原文给出订单金额、采购方和具体应用环节,读者可以据此了解人形机器人进入精密制造产线的落地细节。
越疆机器人在IROS 2025展出全球首个集“人形+机械臂+多足+轮式”于一体的具身智能机器人平台,采用“大脑-小脑”双系统架构。其人形机器人通过高温和大负载老化测试,精度达±0.05mm;X-Trainer双臂遥操作AI训练平台将新任务训练周期缩短70%,降至约2小时。越疆还与腾讯Tairos平台合作,多足机器人Hexplorer实现高精度三维建图与动态避障导览的全自主运行。
越疆机器人近日参展吉利汽车研究院举办的前瞻精益制造技术展,现场演示六轴协作机器人(搭载自研视觉相机VX500)、ATOM人形机器人(全球首款“灵巧操作+直膝行走”全尺寸具身智能机器人)和Hexplorer六足机器狗在汽车制造中的应用。
越疆机器人宣布其防爆协作机器人CRA-Ex系列本体及控制柜同步获得CNEX国家防爆合格证书,满足GB/T3836.1-2021等7项国家标准。官方称其为业内首个且唯一同时达成IP67全身防护与T6/T80°C最低表面温度控制的防爆协作机器人,覆盖1区、2区可燃性气体及21区、22区可燃性粉尘环境,重复定位精度达±0.03mm,面向石油化工、军工、喷涂、医药、粮食加工等高危场景。
曹操出行与越疆科技于12月1日签署战略合作协议,围绕Robotaxi运营场景探索车辆清洁、维护、补能等机器人运维应用。12月3日,越疆人形机器人Atom作为首批“智能员工”入驻杭州投用的“绿色智能通行岛”,承担导览交互、车辆外观检测与清洁养护等任务并达成多场景应用验证。双方还将共建智能化Robotaxi运营场站试点,并协同采集多模态数据迭代运维算法。
越疆正式发布家庭智能体机器人 Rover X1,售价 7499 元,称其为全球首款家庭智能体机器人。该机搭载双视觉跟踪系统、全地形轮腿结构与智能负重能力,可通过自研开放平台在户外探险、家庭安防、编程教育及情感陪伴等场景间切换,支持图形化与代码两种编程模式。
12月1日,比邻星科技举行2025年第1000台机器人下线交付仪式,交付的人形机器人X1发往天津大学,用于其人工智能与机器人领域的科研教学。X1以双臂协同和手眼协同为核心优势,采用自研七轴手臂、“一控二”控制系统与强化学习实现动态任务分配和碰撞规避,并搭载大模型技术理解复杂指令、自主推理任务步骤。
创业邦采访了瑞士轮足机器人公司RIVR创始人Marko Bjelonic与中国区供应链负责人Gus Leung,介绍其机器狗在最后一公里配送的落地进展。RIVR今年8月签下欧洲最大外卖平台Just Eat Takeaway,同期客户新增瑞士邮政和线上超市Migros,业务延伸到生鲜配送,目前在苏黎世、利兹、奥斯汀和波士顿运营,与Evri、Veho等合作送货上门。
推荐理由:通过创始人访谈呈现了轮足机器狗在最后一公里配送的商业化路径与关键运营数据,可供评估落地节奏参考。
Leaderdrive 将于 12 月 3—6 日参展东京 iREX 2025(展位 E4-18),展示面向人形机器人与智能汽车的运动控制产品。子公司 Spin Drive(旋智智能)开发的行星滚柱丝杠与直线执行器达 P0 级精度、1000 万次循环后性能稳定、传动效率超 87%,面向人形机器人肢体驱动。
Mentee Robotics 发布幕后视频,展示两台 MenteeBot 在拣放箱子的物流流程中如何实时把感知、规划与控制结合起来;画面左侧为头部摄像头视角,并同步呈现机器人的“思考”与决策输出。该片段出自同一套装置中两台 MenteeBot 完成的一段完整 18 分钟未经剪辑的自主运行。
Zeroth 将于 2026 年 1 月 5 日在拉斯维加斯举行品牌全球发布会并全球直播,首次公布品牌核心定位、技术理念与战略布局。次日起 1 月 6 日至 9 日,Zeroth 将在 CES 2026 设展台展示核心产品与技术成果,并与行业伙伴交流。
两台 V3 MenteeBots 在仓库中完全自主完成物流任务,无任何遥操作,将 32 箱货物从 8 个堆垛转运至 4 个流利式货架。任务展示了稳定的操作与灵巧性、精准的移动和可靠的决策能力,未剪辑完整版时长 18 分钟。
两台 V3 MenteeBot 在一段未剪辑的18分钟视频中完全自主地完成仓储物流任务,全程无遥操作。机器人从不同高度的货堆取箱并放置到多个货架上,视频演示了其稳定的灵巧操作、精确移动和可靠的决策表现。
思灵机器人(Agile Robots)正式推出全尺寸工业级人形机器人 Agile ONE,以物理人工智能(Physical AI)为核心,面向工业环境的人机与自动化系统协同。
推荐理由:原文说明了该人形机器人如何嵌入既有全栈产品线,读者可据此判断其与单机人形产品的定位差异。
11月20日,比邻星科技在长沙2025世界计算大会创新成果展展出人形机器人X1、六轴协作机器人及人工智能综合实验箱(华为昇腾版)。诺贝尔奖得主托马斯·萨金特观摩实验箱,与团队交流国产算力与场景化应用,肯定其技术路径与创新实践。现场还吸引多位政府领导、院士及企业高管驻足。
Foxconn 与 Intrinsic 在 Hon Hai Tech Day 2025 宣布成立一家总部位于美国的合资公司,目标是让电子组装从产品专用自动化转向更通用的智能机器人,并逐步实现全工厂自动化。
推荐理由:原文来自合作双方官方发布,说明了合资目标、落地场景和所用平台,读者可以了解AI机器人进入电子组装的具体路径。
Figure AI 发布 Figure 02 在 BMW Group Plant Spartanburg 部署11个月的结果:每天工作日运行10小时班次,装载超90,000个钣金件,累计运行超1,250小时,参与生产超30,000辆X3,机器人行走约120万步合200多英里。
推荐理由:厂商公布了11个月产线部署的具体KPI和硬件失效改进,读者可据此了解人形机器人在汽车产线的实际运行状况。
Dexterity 与 Beckhoff USA 签订关键供应商协议,为 Mech 超人形机器人提供自动化、运动学与安全相关技术。Beckhoff 控制硬件结构紧凑,适合移动机器人等受限安装空间,其美国特别项目团队与 Dexterity 工程师协同完成运动学、PLC 与机器安全等控制系统的实现。Dexterity 估值 16.5 亿美元,曾与 FedEx 及佐川急便合作部署货车装卸机器人。
Sunday Robotics 发布基础模型 ACT-1,宣称训练未使用任何机器人操作数据,而是通过 Skill Capture Glove 采集人类动作,经 Skill Transform 以 90% 成功率转换为机器人数据。
FieldAI 与总承包商 DPR Construction 合作,在数据中心工地部署 FieldAI Brain 自主机器人,替代工程师每日持 360° 相机人工巡场拍照的流程,机器人在仪表盘设定任务后可自主行走工地。
AI+消费机器人公司灵宇宙宣布完成2亿元PreA轮系列融资,由国方创新、国泰海通、广发信德、滴滴出行、考拉基金、润建股份等参投,老股东超额追投,资金将用于产品技术研发、海内外市场拓展及开发者平台与内容生态建设。
Physical Intelligence 发布 VLA 模型 π*0.6,用其 Recap(RL with Experience & Corrections via Advantage-conditioned Policies)方法训练后,在部分最难任务上吞吐量提升一倍以上,失败率可降至原来的一半或更低。
推荐理由:原文解释了模仿学习下VLA复合错误的成因,并给出用专家纠错与自主经验做强化学习的训练路线。