原力灵机对 Dexmal MaaS 进行全面升级，打通从数据采集、策略训练到云端推理和真机部署的完整链路，平台基于自研 DM0.5 具身基础模型。平台提供 SFT、DAgger、RECAP 三类训练 Pipeline，分别对应基础能力建立、真实环境适配和失败案例优化，并支持 DexOS Lite 与 MaaS API 接入自定义机器人。
推荐理由：原文给出了平台从数据采集到真机部署的完整链路和三类训练 Pipeline，读者可据此判断具身模型后训练与云端推理的工程门槛。
小米在2026世界互联网大会上公布新一代人形机器人落地汽车工厂，在中控台侧盖板排序工站完成8小时连续作业，可自主识别异常、自行纠偏并与产线系统协同。
新加坡国立大学先进机器人中心等机构提出自引导世界动作模型 SG-WAM，直接在策略派生表示空间中学习几何感知、动作条件的未来动力学，无需大规模具身预训练。0.9B 参数的 SG-WAM 在 LIBERO 上取得 98.5% 平均成功率，在 LIBERO-Plus 零样本扰动上取得 73.0%，并在分布内与分布外真实评测中优于显式与隐式 WAM 基线。
招商局先进技术研究院下属狮子山人工智能实验室发布具身推理视觉语言模型驭物 Lion-ER-35B-A3B，采用MoE架构，总参数约35B、每Token激活约3B，在十项公开具身相关基准上全部指标较基座提升，等权综合均分65.29。
World Labs于9月1日发布新一代世界模型Atlas，目前不开源，仅向少数合作伙伴开放早期试用。Atlas输入1到6张参考图和一条相机轨迹，可生成最长1分钟、1440p的视频，并导出点云和三维高斯泼溅，用于把真实场景重建为机器人仿真训练环境。官方演示中用手机视频取24帧重建出仓库大小的空间，供虚拟机器人行走并生成相机画面与深度数据；但复杂物理表现和大规模运行成本尚无公开数据。
雷军宣布小米机器人在汽车工厂中控台侧盖板排序工站连续作业8小时05分钟，完整满足该工站全天生产需求。作业使用与7月展示相同的具身基座模型Xiaomi-Robotics-1，该模型曾在RoboCasa365和RoboDojo榜单综合排名第一。文章还对比了Optimus、Figure03、智元精灵G2等公开演示，认为人形机器人正从短时展示走向单工位整班验证。
OpenAI披露GPT-6 Astra和Codex已参与实体工程设计与制造，两名成员用GPT-6 Astra设计出可语音交互的桌面设备Codex pet，不到一周完成初步方案，代工厂不到一个月做出小批原型机。
仙工智能在CeMAT ASIA 2026展出Robot Brain产品线及多款搭载该平台的机器人，包括X1 PRO人形机器人自主完成取水任务、P300与P1500 AI配送机器人协同避障，以及全向堆高叉车自主识别并叉取多种托盘。Robot Brain由Model、Cerebellum和Neural pathways三部分组成，已适配超400种核心部件、支持超2000种机器人SKU。
RoboTryOn 提出把人类到机器人的转换视为虚拟试穿，保留演示动作、将人替换为参考图指定的目标机器人，并保持任务、物体和背景不变。方法自回归转换关键帧引导视频合成，运动以人手骨架为条件，再用融合深度特征的逆动力学模型（IDM）从合成视频推断动作标签用于策略学习。
推荐理由：提出用虚拟试穿思路把人类视频转成机器人演示，在无真机示教下把新任务成功率从2%提到60%。
DreamX 将预训练视频扩散模型改造为通用潜在动作学习器，从视频模型时空特征中提取紧凑潜在动作，每帧压缩约 300 倍（1200 个 token 降至 4 个）。
极智嘉发布《24/7自主智能仓计划》，目标让AI接管整座仓库、实现7×24小时自主运行并持续进化，分打通全流程、强化智能闭环、规模化落地三步推进。其Gravity统一具身智能框架与Gravity 4D具身世界模型支撑跨任务泛化与长程任务执行，通用人形机器人Gino 1可拣货、搬箱并与移动机器人协同。无人拣选工作站在施耐德电气上海物流中心试点中拣选效率达人工2倍、准确率超99.99%。
Sodero 联合创始人展示人形机器人避障行走演示，探讨训练好的策略在上实机前如何更真实地测试。其此前在 Unitree G1 上部署跳舞策略，效果尚可但机器人有时摔倒。团队正探索系统仿真，让仿真复现策略接收传感器数据、下发指令的方式及物理特性，以更接近真实部署条件测试策略。
LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0，基于超过 220 万小时人类经验预训练，结合大规模人类视频、数据手套记录的手部动作与机器人演示，目标是让机器人获得可泛化的操作能力。在八任务评测中，用 25% 机器人演示加 100% 手套演示训练的策略进度得分为 75.6，高于仅用全部机器人演示的 72.8。在 60 项零样本任务评测中，Liber-0 取得 36% 的成功率。
研究提出 Route Anything 统一框架，用于研究通用 AI 系统中模型与策略的路由，并建立质量与成本权衡下的最优路由理论。作者构建覆盖语言、图像、视频、语音、编程与办公智能体及机器人操作的 25 个基准、452 个候选配置、374401 次评分运行的全模态轨迹矩阵。
研究团队提出动作条件多视角世界模型模拟器 PrimeSim，在覆盖 22 个平台、30110 小时机器人示教数据上做中期训练，并公开模型权重、推理代码和训练代码。
推荐理由：该工作给出跨22个平台、3万小时示教训练的世界模型模拟器，并公开权重与训练代码，便于对照其长时程稳定性与动作跟随能力。
DIAL-MPC 以 Unitree Go2 的全身力矩级控制为对象，推导扩散退火式采样模型预测控制中的样本收缩与代价排序机制。该方法在 MuJoCo 中完成小跑、跳箱、推箱等敏捷任务，展示免训练采样 MPC 在精度与敏捷性上的兼顾。
Sergey Levine 转发介绍 Value Forcing，一种在价值生成流的每个噪声层级都施加贝尔曼一致性的价值函数估计方法，作者称其在小数据量下也能准确估计价值。该方法用于分布流强化学习，能给出更好刻画价值分布的价值分布，并带来更好的策略。此前将 flow matching 用于价值函数的方法会产生有偏、坍缩的预测。
幻尔科技对比三款面向 ROS 开发、3D 视觉与智能抓取的桌面机械臂。ArmPi Ultra 采用 Raspberry Pi 5 与 Aurora 930 Pro 深度相机。
仓储物流被视为具身智能最接近真实生产现场的场景，因为它同时具备高频真实需求、半结构化环境和可量化的经营指标。文章把入局者分为具身智能初创公司、传统物流装备企业和京东物流、顺丰、中国邮政等终端物流企业三类，分别握有技术、系统和场景资源。
小米人形机器人在乌镇完成双线验证，用同一套具身基座在汽车工厂总装车间中控台侧盖板排序工站连续作业8小时，并在小米青年公寓完成连续超30分钟、覆盖3个房间、包含50+任务的长程任务。作者认为这为国内厂商先用工业场景跑正现金流、再投入家庭场景的渐进式路线提供了样本，同时指出8小时作业仍属阶段性验证，距离量产和消费者买单尚有距离。
作者将 Dream-VLA 适配到 robosuite 中的 Panda 机械臂，覆盖 lifting、stacking、pick-and-place 和 tool hanging 等八项任务。
DreamFree 提出一种无需生成未来视频的世界动作模型（WAM），通过表征蒸馏把预训练视频扩散模型改造成预测性视觉编码器，仅用当前观测预测冻结视频模型的表征，再由动作模块提取动作相关信息。
Open-HumanScale 提出首个完全开放的第一视角人类视频预训练配方，将预训练规模扩展到 5 万小时，并配套发布带手部运动与自然语言密集标注的 Open-HumanScale-50K 语料。
推荐理由：材料给出5万小时第一视角人类视频的开放数据与训练配方，并报告数据时长与下游成功率的对数线性关系，可供具身预训练的数据规模决策参考。
加州大学伯克利分校与戴维斯分校的研究者用仿真训练 16 关节 LEAP 机械手完成手内物体姿态调整，并另训一个安全过滤模块减少掉落。在外部动捕相机引导的 1200 次动作序列测试中，该模块把掉落次数从 16 次降到 4 次，代价是目标达成率从 95.2% 降至 91.5%。研究还演示了机械手把灯泡拧入灯座直至点亮，但安全模块在这类小规模演示中未提升成功率。
谷歌 DeepMind 发布新一代世界模型 Genie 4，支持用自然语言实时生成和修改可探索的虚拟场景，并模拟碰撞、重力等物理效果。Genie 4 是谷歌首个支持原生音频生成的实时世界模型，环境音效、音乐和虚拟人物对话可随场景同步生成。
清华大学与加州大学伯克利分校联合提出并开源跨环境统一的具身智能体harness uni-robot-agent，用于打通不同机器人与仿真环境的工具接口。基于该框架，Qwen3.8-Flash-Next在RoboDojo基准上取得31.39分，超过GPT-6 Astra公开的28.97分，成本约为Astra的1/20。
普林斯顿博士后刘世隆（2027年秋入职哥伦比亚大学任终身轨助理教授）将研究核心转向自进化智能体，以机器人和科学发现为落地场景。他是开放世界检测模型Grounding DINO的核心作者，该模型在Hugging Face月下载量超200万次，其开源项目GitHub累计获超3万颗星。
因格智能在 CeMAT 2026 亚洲物流展展出 Messol 具身智能装卸机器人完整方案，现场搭建实景集装箱工位，演示货态感知、智能抓取到对接入库的卸车流程。其中 Messol-S 面向混箱场景，无需人员进车厢预整理货物，可自主识别目标货物并动态调整抓取姿态。方案搭载 OmniPredict2.0 垂类世界模型，在动作下达前推演抓取引发的货堆演化，并按每轮抓取刷新全局状态、迭代整车抓取策略。
智往未来在 11 月 3 日开幕的 CeMAT 亚洲物流展上展出两代仓储移动拣选机器人 Armstrong 与 Armstrong Pro，并在展台 1:1 还原真实仓库场景进行连续拣选作业。
11 月 2 日，六台智元精灵 G2 人形机器人在上海徐汇一家正常营业的便利店连续上岗 24 小时，覆盖迎宾、做咖啡、理货、收银和清洁等岗位并全程直播。六台机器人共用智元具身 Agent 框架 Genie Master 调度任务，通过具身执行协议 EEP 回传执行结果，把失败案例收进错题集并转化为训练数据。
因格智能在11月3日开幕的CeMAT亚洲物流展上展出Messol具身智能装卸机器人方案，面向车厢原生混箱工况，支持多箱型、多姿态混箱抓取，作业过程无需人工进入车厢理货。
极智嘉在 CeMAT 2026 现场展示搭载 Gravity 具身模型的机械臂与通用人形机器人 Gino 1，完成陌生物品抓取、拣选和料箱搬运。Gravity 采用混合 Transformer（MoT）双脑协同架构与分层记忆机制，并通过自然语言纠偏把复杂操作任务整体成功率从 17.5% 提升至 87.5%，单次拣选动作稳定在约 2 秒。
南洋理工大学MMLab与上海人工智能实验室提出PhysLDM，用时空VAE把整段可变形物体仿真轨迹压缩到隐空间，再用扩散模型一次性生成，平均重建误差2.48毫米。
11 月 2 日 10 时起，智元 6 台精灵 G2 人形机器人在上海徐汇一家正常营业的便利店连续作业 24 小时，按在岗时长、任务成功率、响应时间等门店标准考核，最终 4 台转正，冷姐和倦王因在岗积极性与岗位稳定性瑕疵暂未转正。
韩国大邱庆北科学技术院（DGIST）APRL 实验室的论文 LT-Mem 获 IROS 2026 最佳论文，该工作提出易变感知时空记忆框架，用 Live、Delta、Meta 三层记忆和基于波动率的覆盖、保留、多假设三种更新策略，解决机器人多次回访同一空间时新观测覆盖旧记忆的时间性遗忘问题。
11月2日起，6台搭载智元Genie Master具身Agent框架的精灵G2在真实便利店连续作业24小时，最终4台通过转正考核，累计完成1730项任务，包括接待顾客683次、商品取送369件、咖啡制作147次。
ETH Zurich 团队研发出无中心机体的环形柔性框架四旋翼 FlexiQuad，撞击时框架变形吸收能量，仍能继续飞行。该机最高飞行速度达 80 km/h，碰撞测试速度约 25 km/h，框架材料成本低于 15 瑞士法郎，并已用于抓取和搬运软质急救包及超过自重的载荷。团队还用强化学习让其在碰撞后先稳定姿态再恢复自主飞行，但可靠感知与自主导航仍是走出实验室的前提。
上海飒智智能科技有限公司已完成数亿元Pre-B轮融资，投资方包括建投投资、南通投管和云启资本，资金将用于大模型研发、多臂机器人本体迭代、产线扩建和全球市场拓展。
智澄AI宣布完成数亿元融资，由杭州资本、富浙科技、财通资本、岭澜资本四家联合投资，资金将用于具身智能与世界模型研发及商业化。公司由前Meta首席工程负责人胡鲁辉于2024年3月创办，其澄灵物理世界模型采用JEPA架构，0.1版已于2026年5月以MIT协议开源。XR1复合轮式工业机器人已进入蔚来工厂真实产线作业，与大众的合作仍处于总装工段场景测试阶段。
上海交大邹丹平团队提出DiffDreamer，将学习的世界模型与可微仿真耦合用于四旋翼敏捷控制，论文已被RAL 2026接收。该方法用世界模型预测外部动态、用可微仿真传播机器人物理状态，在激进跟踪任务中距离误差降至0.381m，最强基线为0.793m；动态门穿越在1.0/1.5/2.0 m/s三种门速下过门数为16/12/8，MPC为12/4/1。