零次方机器人完成超亿元融资，润泽集团领投
零次方机器人宣布完成超亿元新一轮融资，由润泽集团领投，宁波东力、接力天使、平湖泽新跟投。公司称订单数已突破亿元、营收数千万，单月稳定量产百台，并在全国20余个地标场景完成验证；文中还介绍了其4D增广模型ZERITH-SDA与类脑双流异步执行架构ZERITH-V2等技术进展。
推荐理由：公司自述融资详情与订单规模，并说明其场景落地路径和数据增广方法，可了解其商业与技术布局。
#Robot models and learning
Zerith Robotics/零次方精选AI 评分6262
Tokyo Robotics · YouTubeAI 评分2828 Torobo 人形机器人的类人行走与全身控制
Tokyo Robotics 演示了自研人形机器人 Torobo 的类人行走、全身遥操作与动作追踪，控制策略通过大规模并行强化学习训练，物理仿真中学到的策略部署到实机后实现了动态稳定的全身运动。公司表示将继续提升软硬件运动稳定性，并计划引入 AI 实现自主任务执行。
Sanctuary AIAI 评分5555 Sanctuary AI 展示液压灵巧手的零样本在手操作能力
Sanctuary AI 展示其专有液压手在真实世界中零样本完成在手操作：完全在仿真中训练的策略可连续十次将字母立方体重定向到目标姿态且不掉落。操作全程仅靠指尖、无手掌支撑，需同时稳定抓握并逼近姿态目标。原文称其手具备较高主动自由度可实现手指外展，液压驱动与紧凑液压阀为工业级类人灵巧操作提供路径。
Agile Robots/思灵机器人精选AI 评分6666 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。
Berkeley AUTOLAB精选AI 评分6868 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。
Dobot/越疆机器人精选AI 评分6464 越疆启动第三批全尺寸工业人形机器人ATOM量产交付
越疆机器人正式启动第三批全尺寸工业人形机器人ATOM的量产交付，投入全球产业一线应用。ATOM搭载自研DOBOT-VLA模型，可融合视觉、语言与动作完成自主决策，关节模块经过近万次循环测试，并支持与轮式、多足机器人在统一平台下协同调度。
推荐理由：原文由当事方说明第三批量产交付进展和场景落地情况，读者可据此了解其产业化推进节奏。
SharpaAI 评分4444 Sharpa 携手 NVIDIA 在 GTC 展示仿真突破，推进机器人训练新范式
Sharpa 在 NVIDIA GTC 2026 上展示了灵巧手 Wave 的实机演示，其技能通过 NVIDIA Isaac Lab 仿真平台训练并稳定迁移到真实系统，实现手内操作等精细操作。
Physical Intelligence精选AI 评分6060 Physical Intelligence 提出 RLT：用高效在线强化学习实现精细操作
Physical Intelligence 提出名为 RL tokens（RLT）的新方法，让视觉-语言-动作模型（VLA）输出一个特殊 token 与轻量在线强化学习策略对接，仅用少量真实数据即可提升精细操作阶段的速度与成功率。
推荐理由：原文把 VLA 与轻量在线强化学习的接口设计讲清楚了，并给出四项任务上的提速数据，读者可据此评估这类方法能否用于自己的精细操作任务。
Skild AI精选AI 评分7575 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。
1X TechnologiesAI 评分4040 1X 借助 NVIDIA 机器人平台训练人形机器人 NEO 的 AI
1X Technologies 披露其人形机器人 NEO 的 AI 开发流程基于 NVIDIA 机器人平台，涵盖本周 GTC Taipei 发布的开源物理 AI 智能体工具。
RoboForce精选AI 评分7272 RoboForce 完成 5200 万美元融资，累计融资达 6700 万美元
RoboForce 宣布获得 5200 万美元超额认购融资，累计融资达 6700 万美元，本轮由 YZi Labs 领投，Jerry Yang 参投。新资金将用于加速下一代机器人基础模型、扩展通用 Physical AI 机器人，并推进面向商业部署的制造准备。
推荐理由：融资公告同时交代了资金用途和与NVIDIA的技术栈合作，读者可以据此了解这家公司下一阶段的落地路径。
Figure AIAI 评分5757 Figure AI 演示 Helix 02 全身端到端整理客厅
Figure AI 发布 Helix 02 新演示，该单一神经网络系统完成全身端到端的客厅整理任务，在走动中持续操作物品、工具和容器。演示中 Helix 02 无新算法和特殊工程，仅靠新增数据学会用喷雾瓶加毛巾擦拭清洁、双手端箱收集积木、把枕头抛回沙发、手持遥控器换向后按键关电视，并侧步穿过茶几与沙发间的窄缝。
Physical Intelligence精选AI 评分7878 Physical Intelligence 提出 MEM，让 π0.6 的 VLA 记住最长 15 分钟的长时程任务
Physical Intelligence 提出名为 Multi-scale Embodied Memory（MEM）的方法，为视觉-语言-动作模型（VLA）同时提供短期与长期记忆，使模型能完成最长 15 分钟的任务，如清理整个厨房或从头做烤奶酪三明治。
推荐理由：文章把长时程任务的瓶颈定位到记忆机制，并给出短期存视频、长期存语言的双尺度设计，思路可迁移。
普华资本精选AI 评分6262 无界动力完成超2亿元天使+轮融资，第三轮接近完成
通用具身智能机器人公司无界动力宣布完成超2亿元天使+轮融资，由普华资本、深创投、创新工场、钧山资本、雅瑞资本联合投资，红杉中国、线性资本、高瓴创投等老股东追投，第三轮融资接近完成，累计融资额将达8亿元。
推荐理由：原文披露了融资规模、技术路线和落地阶段，读者可据此判断这家具身智能公司的商业化进度与研发方向。
Physical Intelligence精选AI 评分7474 Physical Intelligence 提出物理智能层主张并公布 Weave 与 Ultra 的 π 0.6 部署数据
Physical Intelligence 在博文中提出机器人需要一个可复用的物理智能层，并公布了合作方 Weave 与 Ultra 使用 π 0.6 的真实部署数据。
推荐理由：两家部署方给出了自主率、漏抓与吞吐量等对照数据，便于判断基础模型迭代在真实场景中带来的实际收益。
普华资本AI 评分5858 普华资本领投RoboScience机器科学数亿元Pre-A轮融资
RoboScience机器科学宣布完成数亿元Pre-A轮融资，由普华资本领投，达晨财智、长石资本、香港慧科科创、天启资本跟投，招商局创投、零一创投等老股东持续加码，资金主要用于深化其核心VLOA大模型技术。
HUMANOIDAI 评分5555 Humanoid 发布人形机器人车队 AI 框架 KinetIQ
Humanoid 发布 KinetIQ，一套用于在工业、服务和家庭场景中对人形机器人车队做端到端统一编排的自有 AI 框架，单一系统可控制不同本体与末端执行器形态的机器人。
线性资本精选AI 评分6262 对话它石智航陈亦伦：不做VLA、不仿真，一家具身智能公司的非主流判断
线性资本转发《晚点》对它石智航创始人陈亦伦的访谈，他阐述了与主流不同的技术路线：不认同在VLM上长出动作头的VLA架构，转而开发自研的AWE（AI World Engine），追求表达时间、空间、力等物理量；同时放弃遥操作采集，改用自研可穿戴手套加第一视角摄像机的采集设备。
推荐理由：访谈系统呈现了与主流VLA路线不同的技术判断和数据方案，读者可据此理解具身智能路线分歧的具体依据。
Figure AI精选AI 评分8282 Figure AI发布Helix 02：人形机器人全身自主控制模型
Figure AI发布Helix 02，将控制从上半身扩展到整个人形机器人，实现连续的移动与操作一体化自主任务。新增System 0全身控制器，基于超过1000小时人体动作数据与仿真强化学习训练，以10M参数网络在1kHz输出关节指令，替换约109504行手写C++代码；System 1连接头部的视觉、掌部相机、指尖触觉与本体感知，以200Hz输出全身关节目标。
推荐理由：原文给出Helix 02的架构分层、训练数据与演示任务细节，读者可以据此了解全身自主控制的具体实现路线。
SharpaAI 评分4949 Sharpa 在 CES 2026 以 CraftNet VTLA 模型和 North 机器人展示精细操作自主实机演示
Sharpa 在 CES 2026 上首次展出全身机器人 North，由 CraftNet 端到端分层 VTLA（视觉-触觉-语言-动作）模型驱动，连续四天每天八小时进行实机自主演示：拍照、乒乓球对打、风车装配和发牌，全程未用脚本。
Skild AI精选AI 评分8282 Skild AI 宣布完成 14 亿美元 C 轮融资，估值超 140 亿美元
Skild AI 宣布完成 14 亿美元 C 轮融资，由 SoftBank 领投，NVentures（NVIDIA）、麦格理资本、Jeff Bezos 等参与，估值超 140 亿美元。
推荐理由：官方披露融资规模、估值和收入数据，读者可据此了解这家通用机器人模型公司的商业化进展。
Skild AIAI 评分4848 Skild AI：让机器人通过观看人类视频学习新技能
Skild AI 提出通过观看人类视频来突破机器人数据瓶颈，认为遥操作受限于环境多样性和实时采集规模，无法达到基础模型所需的数据量。其方案是跨本体学习，只需不到 1 小时机器人数据微调，即可让模型仅凭视频演示学会新技能，将人类的“抓取”映射到不同机器人本体的执行动作上。
LimX DynamicsAI 评分5858 逐际动力发布具身智能体系统 LimX COSA，人形机器人 Oli 搭载演示移动操作
逐际动力正式发布具身智能体系统 LimX COSA（Cognitive OS of Agents），定位面向物理世界原生的具身 Agentic OS。系统采用自底向上三层结构：底层为全身运控基础模型，中层为大小脑融合的高阶技能层，顶层为自主认知与决策能力，涉及交互、记忆与思考。
Mentee Robotics · YouTubeAI 评分4848 MenteeBot 通过观察人类示范学会更换电池（无遥操作）：观察→训练→执行（Real2Sim2Real）
Mentee Robotics 演示了 MenteeBot 不用遥操作、仅通过观察人类示范就学会为另一台 MenteeBot 更换电池。学习流程为 Real2Sim2Real 三阶段：机器人以自身视角录制人类操作视频，基础模型在仿真中重建任务后用自博弈与强化学习进行大规模训练，再通过其专有 Sim2Real 技术迁移到实机自主执行。
SharpaAI 评分5353 Sharpa 发布分层 VTLA 模型 CraftNet 用于精细操作
Sharpa 发布端到端分层 VTLA（视觉-触觉-语言-动作）模型 CraftNet，面向精细操作中的最后一毫米接触控制。模型由三部分组成：System 2（约 1 Hz，开源 VLM 负责推理与任务分解）、System 1（约 10 Hz 负责运动规划与粗动作）、System 0（约 100 Hz 基于触觉反馈实时微调手部动作），三者异步协同。
线性资本AI 评分5858 它石智航全栈技术首秀，亮相自主刺绣机器人与线束制造方案
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精选AI 评分6464 Physical Intelligence 微调 π 0.6 挑战 Robot Olympics 五类任务，拿到三金两银
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。
Physical Intelligence精选AI 评分7373 Physical Intelligence：VLA 随机器人数据规模扩大涌现人类到机器人迁移能力
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。
Sunday RoboticsAI 评分5959 Sunday Robotics 发布零机器人数据训练的基础模型 ACT-1
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。
Physical Intelligence精选AI 评分7474 Physical Intelligence 发布能从经验中学习的VLA模型 π*0.6
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。
DexterityAI 评分4343 Dexterity 提出“可交易世界模型”架构
Dexterity 提出“可交易世界模型”（Transactable World Models），把空间理解实现为受物理约束的共享算子，多个异步技能智能体对它进行事务式交互，提供不确定性边界、回滚、可解释性与实时一致性。
Holiday RoboticsAI 评分5050 Holiday Robotics 工业人形机器人 Friday 用约3万韩元自制触觉传感器，明年量产
Holiday Robotics 推出工业人形机器人 Friday，手部为500克、20自由度液压超轻设计，约80%面积覆盖自制触觉传感器，可感知0.01N（约1g）的力、方向和扭矩。
赛那德AI 评分3636 2025 CeMAT ASIA 聚焦：iLoabot 联动升级，柔性化自主装卸作业赋能物流新质生产力
赛那德在 CeMAT ASIA 2025 首次展示 iLoabot-M 与 iLoabot-X 升级联动，现场实景演示“装卸货—拆码垛—转运”全流程，双机协同完成无人闭环作业。
DiligentAI 评分4949 Diligent Robotics 发布 Moxi 2.0，推进规模最大的已部署 AI 移动操作机器人机队
Diligent Robotics 宣布推出 Moxi 2.0，公司称其算力达 Moxi 1.0 的 10 倍，基于 NVIDIA Thor 平台打造。该平台由三年医院实机部署数据、超过 125 万次配送训练；Moxi 目前已在全美超过 25 家医院为护士和药房人员配送药物与化验样本。
HOSON/新益昌AI 评分4242 新益昌发布具身智能机器人 HOSON-Robot 初代机
新益昌正式发布具身智能人形机器人 HOSON-Robot 初代机，将开展后续小批量量产。该机器人自研“小脑”运动控制器 RMC100，支持 64 组关节电机同步驱动，同步误差小于 100ns，控制频率达 4kHz；模型采用融合 VLA 端到端模型与快慢双系统分层模型的混合智能架构，自研灵巧手和轻量化关节模组已完成工业场景初步适配。
线性资本AI 评分5757 它石智航发布真实世界具身多模态数据集 WIYH，计划 2025 年 12 月开放
它石智航发布全球首个大规模真实世界具身 VLTA（视觉-语言-触觉-动作）多模态数据集 World In Your Hands（WIYH），计划于 2025 年 12 月面向行业共享开放。
天链机器人AI 评分4747 天链机器人用视频学习方法教机器人实现高级运动
天链机器人公布一套视频模仿学习训练方案：用 GVHMR/TRAM 提取参考动作（或用 AMASS 等动作捕捉数据集），经人机关节映射、动作定向模型训练后，在仿真中用 PPO 强化学习按课程学习从静态姿态练到长序列复杂动作，再经领域随机化优化后部署到实机，并用残余强化学习或自适应增益微调。公司称动力学力控精度与稳定性已实现关键突破，动作也可复现到现实机械臂操作中。
赛那德AI 评分4040 iLoabot 全系亮相 2025 工博会！自主装卸作业机器人破解工业场景“最后 20 米”物流难题
赛那德在 2025 中国国际工业博览会（CIIF）展出 iLoabot 全系三款机器人 iLoabot-M、iLoabot-P、iLoabot-X，现场演示装车卸货与爬坡越障。iLoabot-X 是其首款重载双臂类人型机器人，依托赛那德自研的 VLA 物流行业首个垂直大模型，初始定位 5 分钟、整机投产 30 分钟；公司称 iLoabot 系列已在烟草、酒水、快递等头部企业规模化应用。
Keenon Robotics/擎朗智能AI 评分4747 擎朗智能正式发布面向服务行业的自研 VLA 模型 KOM 2.0
擎朗智能正式发布 KOM 2.0（KEENON Operator Model 2.0），称其为全球首个面向服务行业的 VLA（视觉-语言-动作）模型。该模型采用 K-Mind 思考系统与 K-Act 动作系统的双系统架构，基于数亿次真实服务交互数据训练，支持毫秒级实时决策。
LimX Dynamics精选AI 评分6666 逐际动力等联合研究的GVF-TAPE算法入选CoRL 2025，让机器人看视频学会操作
南方科技大学CLEAR Lab、逐际动力与香港大学合作的论文《Generative Visual Foresight Meets Task-Agnostic Pose Estimation in Robotic Table-top Manipulation》入选CoRL 2025。
推荐理由：这项研究给出了从人类视频学习操作的具体技术路线和实验数字，可帮助读者了解视频数据训练机器人操作的可行路径。